许多组织为他们的数据工程师、分析员、科学家和统计员支持分析仓。这些往往需要大型的且差异化的工具集，以帮助每个配置文件有效地处理分析生命周期的各个阶段。该软件让你统一这些筒仓，提高生产力，并通过提供一个单一的平台，让所有用户可以连接、准备、发现和模拟任何数据来降低成本。
Altair Analytics Workbench 是一个复杂的编码环境，是开发模型和 SAS 语言程序的理想选择。有了它，开发人员可以在他们的 SAS 语言程序中包含 Python、R 或 SQL 代码，并且不需要第三方软件来运行 SAS 语言程序。该平台还提供了一个拖放式的工作流程，用户无需编写任何代码就可以开发模型和程序。
Analytics Workbench 概述视频
Analytics Workbench 满足了数据工程师、数据分析师、数据建模师、数据科学家和公民数据科学家的需求。没有编码技能的人可以使用该软件的可视化工作流程，从各种不同的来源提取和转换数据，并制作电子表格和报告，而专家用户可以使用该平台复杂的编码环境执行高级分析任务，包括数据准备、探索、剖析、数据可视化、用决策树进行预测性建模、回归、记分卡和聚类/分类分析以及模型验证。
Analytics Workbench 由 Altair SLC™ 驱动，用于运行工作流、程序和模型。它是一个完整的集成开发环境（IDE），用于处理您现有的代码库和开发用SAS语言编写的新程序。该软件包括一个复杂的代码编辑器，代码模板，能够运行你的程序并探索产生的日志、库、数据集和其他生成的输出，具有代码历史设施的项目管理，以及与 GIT 版本控制系统的可选集成。
想用开源语言来连接现有的 SAS 语言需求的用户，可以在工作流程或 SAS 语言程序中嵌入 Python、R 和 SQL 代码块。用户还可以在你的程序和工作流程的Python、R、SQL 和 SAS 语言段之间交换和处理数据。
用拖放式互动块建立工作流程，提供低级数据工程设施的完美组合，用于检索、混合和准备分析数据，同时提供机器学习功能，让你建立、探索和验证可重复的预测模型。用 SAS、SQL、Python 和 R 语言编码的可编程块增强工作流程。
使用现代集成开发环境（IDE）来创建、维护和运行程序，并探索数据、结果和日志。Analytics Workbench 的编码环境侧重于 SAS 语言编程，但也允许用户在 SAS 语言程序中纳入 SQL、Python 和 R 代码，可以轻松在 Python、R、SQL 和 SAS 语言模块之间交换数据。
Analytics Workbench 提供了一系列强大的功能，使用户能够充分了解他们的源数据并发现新的见解，包括剖析、自动质量检查、验证和自动变量报告。
Analytics Workbench 的特点是支持监督和无监督学习的机器学习，包括决策树、聚类、回归分析和神经网络。用工作流程块探索、构建和测试机器学习模型，并自动生成无错误的代码供生产使用。
针对相同的测试数据建立和验证不同类型的模型，使用 Analytics Workbench 的无代码模型对比工具，通过包括接收操作特性（ROC）、Kolmogorov-Smirnov（KS）、累积增益和提升的对比图表，确定最适合你的模型。
使用我们简单的可视化开发工具建立预测、行为和应用记分卡，以帮助进行变量选择、训练、评估和模型验证。自动提取无错误的、可随时部署的记分卡代码，以便在生产中使用。
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