Successful data science and analytics projects should focus on the explanation and delivery of business impact – this requires strong collaboration between business analysts and data scientists. Preparing rich representative data is important, but data discovery and predictive analytics are equally valuable – they enable team members to quickly evaluate which events are drivers or inhibitors of success, and to predict future outcomes. Throughout the course of a project, how can business analysts stay focused on the most important details? How can data scientists prototype and operationalize models in a quick, productive, and easy-to-use manner? In this webcast, we will use SAS Visual Analytics and SAS Visual Statistics to teach you how to: • Quickly identify predictive drivers • Discover outliers by using interactive tools • Use drag-and-drop features to build predictive models • Simultaneously build models and process results for each group or segment of data • Visually explore your predictive outputs or values • Compare your models and apply them to new data

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