SAS从大数据到大分析 From Big Data to HPA

从大数据到大分析 From Big Data to HPADr. Sunstone Zhang (张磊博士) Principal Consultant, SAS China大数据与高性能分析 分析受到数据量的限制，不能充分利用所有数据？ 受限于分析能力而无法获得复杂问题的答案？ 因为时限要求而不得不采用某项简单的建模技术？ 对模型精度进行妥协，因为没有足够的时间来执行多次迭代？ 大数据时代已经来临大数据上的大分析SAS® 高性能分析库内分析技术的成功案例从近3个小时缩短到2分钟电信网络分析与优化最新的网络流量和市场数据• 到2013年，手机取代PC成为主流互联网接入设备。• 移动数据流量将在未来５年内增加10倍。• 到2016年，将有50亿宽带用户。• 去年一年移动宽带用户增加了60%。• 今年预计智能手机总流量将增加２倍。• 从现在到2016年，移动数据流量每年将以60%的增量逐年增长。价值主张• 为电信运营商提供如下机会• 了解客户• 找出最适当的服务• 了解客户（业务和消费者）将如何使用网络服务• 确定当前的网络容量还能够在多长时间内满足现有和新客户的需求• 发现哪些服务/设备是