分析领域信息情报检索---XiaoMi-AI

数据集成、风险评估和不确定性量化是石油勘探和开发的关键问题。石油公司被迫在地质更加复杂和偏远的地区进行勘探，以开采更深的碳氢化合物矿藏。由于数据质量本质上较差的领域中的问题变得过于复杂，并且与不良预测（干洞）相关的成本增加，因此适当整合学科、数据融合、降低风险和不确定性管理的需求变得非常重要。 SAS Analytics 提供与风险和不确定性相关的问题的潜在答案，并认可储量信息并确保根据预定义的目标遵守开采计划。借助 SAS Analytics，您可以使用大量上游数据来制定影响储量开采的有效、高效和及时的决策。

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2018年5月4日 00:00

实时分析：解锁客户洞察和提升客户体验的关键

Real-Time Analytics: The Key to Unlocking Customer Insights & Driving the Customer Experience

当今的消费者期望即时、个性化的互动。为了满足这些期望，公司必须通过基于实时数据分析的及时、有针对性和定制的客户体验来使自己的品牌脱颖而出。这份报告由 SAS、英特尔和埃森哲赞助，由哈佛商业评论分析服务公司执行，着眼于企业如何使用先进的客户数据分析以及实时分析和实时营销来增强客户体验。了解为什么高度重视实时功能的组织仍然难以实现这些功能、公司在采用和实施实时分析解决方案时可以采取哪些措施来确保成功，以及成功的公司已经看到了哪些好处。

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2014年5月5日 00:00

分析任务

The Analytics Mandate

基于对 90 多名高管的采访，本研究论文探讨了组织如何通过重新思考其组织文化来加强其分析能力。读者将了解领先公司如何通过分析改进决策，以及他们可以采取哪些行动来发展更强大的基于分析的文化。

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2013年1月28日 00:00

预测增值分析：分步

Forecast Value Added Analysis: Step-by-Step

确保您的组织尽可能高效地获得最佳预测。通过本文，您将了解如何使用预测增值 (FVA) 指标来识别预测过程中的浪费并揭示降低准确性的因素。作者提供了使用 FVA 的详细说明：从收集数据到进行分析，再到有效地将结果报告给管理层。他还讨论了来自不同行业的公司 FVA 分析的实际结果。

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2020年8月31日 00:00

引领数据主导的恢复 - 利用人工智能和流分析构建制造业的弹性

Leading a Data Led Recovery - Building Resiliency in Manufacturing with AI and Streaming Analytics

在各国政府实施近乎封锁和社会疏远措施以遏制冠状病毒感染传播后，东盟制造业活动急剧萎缩。泰国、马来西亚和菲律宾的离散制造业平均下降了 11%，在全球消费者对商品的需求低迷和全球供应链中断的背景下，在疫情既没有治愈也没有结束的情况下，东盟正准备迎接进一步的影响。这份 IDC 信息简报深入探讨了这种数据主导的复苏，以及人工智能 (AI) 和流分析如何在短期、中期和长期加速行业复苏。

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2014年6月23日 00:00

油田分析

Oilfield Analytics

当石油公司在偏远地区勘探非常规碳氢化合物矿藏时，他们会遇到本质上较差的数据质量、复杂的问题和较高的成本。了解可以帮助上游运营商管理复杂参数的最佳实践——以揭示隐藏模式和趋势并帮助开发预测模型的方式。并了解 SAS 技术如何有效解决这些数据管理和分析挑战。

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2016年12月14日 00:00

BI、分析和云

BI, Analytics, and the Cloud

云计算是一种主要趋势，具有灵活性、动态可扩展性和敏捷性等优势。即便如此，还是有很多营销炒作。现实情况是，直到最近，云在商业智能和分析方面的发展一直很缓慢。组织关注安全、性能、功能和其他关键问题。随着组织表现出尝试云的意愿，TDWI Research 现在看到了重大转变。本报告探讨了组织在云 BI 和分析、新云模型以及迁移到云时应考虑的事项的经验和计划。

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2025年10月30日 14:40