Welcome to the first of a 3-part series by guest bloggers Jessica Curtis and Andrea Moore: FORECASTING IS UBIQUITOUS Forecasting is core to many different business decisions across virtually every industry. Whether you’re a retailer planning a compelling assortment of SKUs or improving labor planning for distribution centers and stores, or a consumer product goods
Tomorrow we begin a three-part series on how to accelerate open source forecasting with SAS, by guest bloggers (and my colleagues) Jessica Curtis and Andrea Moore. As the popularity of open source forecasting has expanded, so has the ability of SAS to take advantage of open source capabilities. Over the
In my last blog post, I talked about the importance of establishing the right team for data science projects. Here, I’m going to talk about some of the barriers that can prevent successful adoption of data science. You can read my whole "data science in the wild" blog series here.
01. はじめに 今回のポスティングでは、SAS Viyaの「テキストトピック」という機能を用いたSNSの消費者の声の分析例を紹介したいと思います。分析の手法として「ワードクラウド分析」という方法を使いましたが、こちらについても後ほどお話します。SNS上の書き込みデータを分析することで、ビジネスに役立てられる洞察を得ることができますので、最後まで読んでいただければと思います。 02. 消費者の声分析の一般的な流れ SNS上の消費者の声分析は、一般的に大きく3つの段階に分けることができると思います。そのステップ①は様々なSNSプラットフォームから消費者の声を集める「データ収集」です。ステップ②は、収集したデータを分析する段階です。データ分析の手段はいくつかがありますが、本記事では、「ワードクラウド分析」という手法を用いることにします。最後のステップは、ビジネスメリットに繋げるように分析結果を活用する段階です。分析結果を元により意思決定し、施策を実施する段階です。本記事では、３つの段階の中で2段階目の「データ分析」、具体的には、「ワードクラウドを用いた分析」について説明します。 03. ワードクラウド分析とは？ ワードクラウドというのはテキストデータの意味をより直感的に把握するための分析の一つ手法です。 テキストデータを単語に分割し、単語ごとの出現頻度をカウントし、その頻度に応じた大きさでその単語を視覚的に表示してくれます。 つまり、テキストや文章が何に関して語られているのか、そのキーワードを簡単に見つけ出すことができる手法になります。 例えば、SNS上の書き込みをテキストデータ化して分析し、顧客や消費者が今どんな事に興味を持っているのか、どんな不満があるのか、などを把握することができます。 (出典：https://awario.com/) 私はニュースなどのメディアでアメリカのトランプ大統領がどんな単語を何回使ったか、トランプ大統領のツイッターを分析したワードクラウドを見たことがあります。例えば、上のイメージは、2018年から2019年までのトランプ大統領のツイッターでつぶやかれた単語のワードクラウドですが、「border」と「wall」が一番使われた単語ということが一目で分かります。 04. SAS Viyaのワードクラウドの特徴 SAS Viyaのワードクラウドの特徴についてご紹介します。 まず、自動的に分析対象のテキストデータを単語に分割した上で解析します。所謂テキストマイニングと言いますが、その結果として、それぞれの文章がどんな話題（トピック）に関して語っているのかを分析し、トピックごとにキーワードを頻度に応じた大きさで確認することができます。また必要に応じて、気になるトピックやキーワードの元の文章を確認することもできるようになっています。 また、分析の際、冠詞や、助詞、副詞など、意味がない単語は自動で外して分析を行います。 これも、SAS Viyaのワードクラウドの一つの特徴なのですが、例えば、Open Source系のプログラミング言語で分析をすると、英語の 「the」や「a」などは、 分析者自身でなんとかして、取らなければいけないこともありますが、SASでは自動でその作業を行います。 さらに、書き込み内容がネガティブな内容なのか、ポジティブなのか、中立であるか、確認できる機能もあります。この機能は、「センチメント分析」、 日本語では「感情分析」と呼ばれますが、SASではワンクリックで簡単に実行できます。 05. 消費者の声分析例 それでは、SAS Viya の「テキストトピック」という機能を用いた消費者の声分析デモをご紹介いたします。 ▲ 準備したデータについて 日本では最近「天高く馬肥ゆる秋」になったので、季節感が感じられるように「天気」に関したデータを準備しました。また、オーストラリアのシドニーとカナダのバンクーバーのツイッターデータを収集しました。この二つの地域を設定した理由は、現在のシドニーは昼間の平均気温が約20度で、少し暖かいか、涼しい天候ですが、バンクーバーは約5度と少し寒く、対立的な地域を選ぶことで、明確な結果を得たかったからです。(個人的な理由もあり、キャリア管理の上司がSASオーストラリアのシドニーで働いていて、同期の1人はSASカナダのバンクーバーにいるので、毎回オンライン会議で会う2人の季節環境が気になったのです。同期と出会った新入社員研修についての記事はこちら) データの対象期間は、10月15日から10月23日まで、9日間、データの取得の際に使ったキーワードは、「weather」、「today’s weather」、「weekend weather」、「winter」、「summer」という5つのキーワードを使いました。こういった条件で実際にツイッターから集められたデータは、シドニーが351件、バンクーバーが277件でした。 ▲ 「天気」に関するシドニーの消費者の声分析 まず、シドニーの消費者の声のワードクラウド分析結果を見てみましょう。 「雨」に関するトピックが44件で、トピック全体で1位になっております。こちらのトピックをクリックすると、このトピックに関連する用語・キーワードを右側の画面で確認できます。「rainy」の比重が最も大きいことが分かります。 (出典：https://www.holiday-weather.com) 雨に関するデータが多い理由は、データを収集していた10月15日から23日前後にシドニーは天気が曇ったり、雨が降ったりしたからだと考えられます。
Der Einsatz einer zentralen, skalierbaren Plattform, die offen, flexibel und jederzeit anpassbar ist, kann Kassen der Steuerbehörden unterstützen.
An analyst report offers an unbiased, side-by-side, third-party evaluation of the technology in the market. These analysts know how to put the vendors through the paces and require proof of any claims that are made.
Discovery is an important part of setting up your analysis for success – essentially it prevents you from plunging into a haystack to try to find that elusive needle, and rather, helps you organize the haystack into neater, compact organized bales that you can navigate with ease. Proper discovery can help you more efficiently find patterns in your data set.
A nivel mundial, los bancos han gastado un estimado de US$321 mil millones en multas desde 2008 por no cumplir con los estándares regulatorios, facilitar el lavado de dinero, el financiamiento del terrorismo y la manipulación del mercado. De hecho, se estima que el total de dinero lavado anualmente en
A note from Udo Sglavo: The need for randomization in experimental design was introduced by the statistician R. A. Fisher in 1925, in his book Statistical Methods for Research Workers. You would assume that developing a successful treatment for COVID-19, the illness caused by the SARS-CoV-2 virus, will eventually conclude in
A blog article by Ali Alajme , Director of Health Information Systems, Ministry of Health & Prevention Bashar Balish, Senior Director & Client Leader - Cerner Middle East & Africa Marcel Yammine, General Manager, Gulf and Emerging Markets (GEM) - SAS Digital transformation of the healthcare sector has seen
When the automatic time-series techniques can't produce adequately forecasts, a tool should be equipped with multiple machine learning techniques.
The Text Investigation Framework is a flexible solution for addressing text challenges across several domains. It was designed to create a process for turning unstructured text data into a decisioning system.
Five years ago, 193 countries joined forces and formed the United Nation’s Sustainable Development Goals. These goals, which are commonly referred to as the Global Goals, serve as a universal promise—an ambitious pledge to build a better future for people and planet by 2030. This year marks the final 10-year
Whenever I talk to actuaries across EMEA, they are very consistent in the many anchor points they see for actuarial modernization in order to be future-proof. In this article, I would like to share some of them. Anchor points for actuarial innovation The most time-consuming task is, of course, getting
Unlocking the potential of your unstructured text data can lead to great business outcomes but the prospect of starting a new or enhancing your existing Natural Language Processing (NLP) program can feel overwhelming because of the inherently unique (and sometimes messy) nature of human language. Text data doesn’t fit neatly into rows or columns the way that structured data does, which can make it seem more complex to work with. Conversations and written language range from objective statements to subjective perspectives and opinions. The same sentence, depending on its intent and the nuances in how it's said, can have a positive, negative, or neutral sentiment. To get us started, we'll share different types of NLP models used to analyze unstructured data with a focus on the hybrid approach.
My name is Carlotta Pacifici, I’m 25 years old and I live in Rome. Last November, I started an internship at SAS while completing my degree course in statistics at the University of Rome La Sapienza. How it began I first got to know SAS in the first year of
Mensen, die door een dwarslaesie gebonden zijn aan een rolstoel, weer laten opstaan en lopen met behulp van technologische ondersteuning. Dat is het doel waar Project MARCH zich voor inzet. Het team, bestaande uit 26 studenten van o.a. de Technische Universiteit Delft en Haagse Hoogeschool, zetten een jaar lang hun
전 세계 모든 산업의 변화를 주도하고 있는 주인공은 단연 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)입니다. 운송, 금융, 엔터테인먼트, 헬스케어, 공공서비스, 에너지, 통신, 교육 등 모든 분야에서 AI는 비즈니스와 일상을 혁신하며 새로운 미래를 열고 있지요. SAS도 2019년 향후 3년간 AI 분야에 총 10억 달러 투자 계획을 발표한 바 있습니다. AI는 데이터라는 경험을 통해 배우고, 이
Como integrar modelos hierárquicos de séries temporais desenvolvidos em R ao SAS Visual Forecasting analisando as diferentes estratégias? O objetivo deste artigo é apresentar como podemos executar modelos de séries temporais, que foram desenvolvidos no R, no SAS Visual Forecasting, podendo, assim, paralelizar e acelerar o processamento do código R.
Fraud, waste and abuse (FWA) ravages the US health care system. Estimates from the National Health Care Anti-Fraud Association show fraud costs health care organizations $70 billion to $230 billion each year. The precise figure is unknowable because only 3 to 10% of this fraud is ever detected. With more
Lisa Lucas explains why people, knowledge and tech are vital for contact tracing.
How can organizations be more resilient during an uncertain business and public health situation? Lessons learned from organizations at the front lines of crisis response reinforce the importance of good analytic governance. These leading organizations have shown us that the fundamentals of the analytic life cycle – data, discovery and
Dashboards and metrics support data-driven decisions – if you understand the terms.
Los gobiernos y los diferentes sectores están creando protocolos para reactivar muchas de las actividades que solíamos hacer antes de la pandemia reduciendo los riesgos. Ante esta nueva etapa de apertura y reactivación, ¿se ha puesto a pensar en el tipo de decisiones que tiene que empezar a tomar ahora?
„Ich kann den Leuten errechnen, ob ihr Business erfolgreich sein wird, weil ich Strukturen aufdecke, auf die man nie kommen würde.“
How have healthcare providers and governmental agencies predicted the fast-changing, potentially exponential increase in the need for medical services and equipment through the various stages of the COVID-19 pandemic? Mathematical techniques that attempt to model and understand the likely spread of the disease have been instrumental. The SEIR model is
Nowadays, recommendation engines can be found just about everywhere from news websites to e-commerce sites to online streaming services. However, customers frequently encounter recommendations that are inappropriate or repetitive.
In May, I joined several SAS colleagues, academics, clinicians, pharmaceutical companies, and other information and technology specialists for the first-ever IMI PIONEER Hackathon for prostate cancer research. A few weeks later, as I watched the SpaceX launch on TV, it occurred to me that space trips and cancer research have
Recently we announced a new strategic partnership with Microsoft to further shape the future of AI and analytics in the cloud. This commitment will make it easy for SAS customers to move their analytics workloads to the cloud. And it will introduce SAS technologies to millions of Azure customers through
Adverse outcomes, and the rapid spread of COVID-19, have accelerated research on all aspects of the disease. You may have found it overwhelming, and very time-consuming, to find relevant and specialized insights in all the scientific literature out there. To aid researchers in quickly identifying relevant literature about key topics
