Comment l'action eig optimise-t-elle l'analyse de données massives grâce à la réduction de dimension ?

L'action eig, intégrée au jeu d'actions Principal Component Analysis (pca), est conçue pour extraire les composantes principales d'un jeu de données en utilisant la méthode de décomposition en valeurs propres. D'un point de vue business, cela permet de transformer un grand nombre de variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. potentiellement corrélées en un petit nombre de variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. décorrélées, appelées composantes principales. Cette approche est cruciale pour simplifier les modèles prédictifsAlgorithmes entraînés sur SAS Viya pour analyser des données historiques et estimer la probabilité de résultats futurs, facilitant ainsi la prise de décision proactive et automatisée., réduire le bruit statistique et visualiser des structures complexes au sein de données à haute dimensionnalité stockées dans CAS Cloud Analytic ServicesMoteur d'exécution in-memory de SAS Viya. Il assure le traitement massivement parallèle (MPP) et distribué des données pour optimiser les performances analytiques et le passage à l'échelle..