SAS' Kris Stobbe shows how you can predict survival rates of Titanic passengers with a combination of both Python and CAS using SWAT, then see how the models performed.
Search Results: Visual Analytics (1744)
This blog is a part of a series on the Data Science Pilot Action Set. In this blog we review all nine actions in Python. Have you noticed the button bar in the upper right-hand corner of the SAS Visual Data Mining and Machine Learning Programming Guide? This button bar
This blog is a part of a series on the Data Science Pilot Action Set. In this blog, we discuss updates to Visual Data Mining and Machine Learning with the release of Viya 3.5. In the middle of my blog series, SAS released Viya 3.5. Included in Viya 3.5 was the
Natural Language Processing can offer invaluable benefits to councils and increase resident satisfaction.
In my previous post, I shared how I’ve been working on a fascinating project with one of the world's largest pharmaceutical companies. The company is applying SAS Viya computer vision capabilities to an advanced medical device to help identify potential quality issues on the production line. By providing 100% visual
A relação do SAS com a Lusitania Seguros – a 1ª Companhia de Seguros a surgir no mercado segurador com capitais 100% nacionais – data de 2014, aquando da implementação da solução de Firmwide Risk Management, com o projeto de Solvência II. Dois anos mais tarde, foi implementada a Solução
This blog is part of a series on SAS Visual Data Mining and Machine Learning (VDMML). If you're new to SAS VDMML and you want a brief overview of the features available, check out my last blog post! This blog will discuss types of missing data and how to use imputation
The introduction of analytics, machine learning and AI, will equip authorities to find previously undetected insight from their data.
SAS Model Studio lets modelers use SAS alongside open source to create and compare models in a pipeline and project. Debugging, model comparison, and visual pipelines are included.
How can a solar farm ensure peak energy production? And what factors can be adjusted to optimize production throughout the day, the week and season-by-season? These are just some of the questions that a team of data scientists have asked and answered about the SAS solar farm using data, drones
I can tell that my area (Wake county, NC) has a growing population, because the traffic keeps getting worse and worse. But it's a little difficult to quantitatively gauge growth by looking at traffic congestion. Therefore let's have a look at a more direct measurement - the actual population data!
If you’re like me, you struggle to buy gifts. Most folks in my inner circle already have everything they need and most of what they want. Most folks, that is, except the tech-lovers. That’s because there’s always something new on the horizon. There’s always a new gadget or program. Or
The Local Government Association has concluded that in the last 10 years, there has been a reduction in funding of 60p for every £1.
The dsAutoMl action is all that and a bag of chips! In this blog, we took over all aspects of the data science workflow using just one action.
지난 10월 21일부터 23일까지 이탈리아 밀라노에서 열린 'SAS 애널리틱스 익스피리언스 2019(SAS Analytics Experience 2019)'에서는 SAS의 머신러닝, 컴퓨터 비전, 자연어처리 등 AI 기술을 기반으로 기업들이 어떻게 실제(real) 가치를 실현할 수 있는지 보여주는 다양한 사례들이 소개되었습니다. 특히 행사 둘째 날에는 짐 굿나잇 SAS CEO, 올리버 샤벤버거 SAS 수석부회장 겸 최고운영책임자(COO) & 최고기술책임자(CTO)의
A major UK insurance company used text analytics to categorise complaints.
What precisely, then, is needed in risk management? Users want a user-friendly interface, so that they can find what they need.
Data-driven businesses use technology as an insight platform to empower nontechnical users.
Which measures financial services can take to keep their customers complaints at a minimum.
Generating a word cloud (also known as a tag cloud) is a good way to mine internet text. Word (or tag) clouds visually represent the occurrence of keywords found in internet data such as Twitter feeds.
The connection between SAS Viya and the Austrian mountains Friends from Tyrol recently visited me in Burgenland at Lake Neusiedl. Tyrol is an area famous for really high mountains. Tourists from all over the world come to Tyrol to experience the fantastic views and hikes. So my friends laughed when
Thanks to recent advances in Artificial Intelligence (AI) and deep learning, image recognition has become a reality.
In Greece we conduct a SAS Hackathon. This will focus on wildfires - come and join!
This series of videos spotlights a very powerful API that lets you use Python while also having access to the power of SAS Deep Learning.
"Senior managers adore their dashboards. Are they really capable of understanding what they indicate? I have my doubts!"
In this blog, I use data from the U. S. Department of State Trafficking in Persons (TIP) reports for the years 2013-2017 to accomplish these objectives: 1) To determine what are the main themes in TIP reports, and 2) to show how to work with ASTORE code to deploy models using SAS Viya 3.4 Visual Text Analytics 8.4.
Put simply, data literacy is the ability to derive meaning from data. That seems like a straightforward proposition, but, in truth, finding relationships in data can be fraught with complexities, including: Understanding where the data came from, including the lineage or source of that data. Ensuring that the data meet compliance
「ビジュアルパイプラインで将来予測」では、SAS ViyaのModel Studioを使用した時系列予測の基本的な手順を紹介しました。 今回は、需要予測の精度を高める代表的な一つの手法として、需要分類をご紹介します。 例えば、お菓子の販売に関する需要を予測する場合を考えてみましょう。 ポテトチップスやおかきのように通年を通して売れる商品もあれば、アイスクリームのように夏季に需要が増加する商品、チョコレートのようにバレンタインデーの直前と当日に需要が急増する商品、お盆やお彼岸などの際にお供え用にときどき購入される商品などなど、お菓子の種類によって需要のパターンは異なってきます。 これらの異なる需要パターンの商品に対して、一律同じアルゴリズムを適用しても予測精度は高まりません。 こうした課題に対処するために、SAS Viyaの時系列予測では、自動的に需要のパターンを分析し、予測の精度を高めるような仕組みも搭載されています。 SAS ViyaのModel Studioで時系列予測を実行する際に、需要分類を活用する場合は、「需要の分類」テンプレートを使用します。 (使用する時系列データやデータ内の変数に対する役割設定内容は、「ビジュアルパイプラインで将来予測」ブログ内容と同様です。) 以下は、「需要の分類」パイプライン・テンプレートを選択し、実行した後の画面です。 「需要の分類プロファイル」ノードでは、統計解析等の手法を使用して、時系列データを解析し、需要のパターンを検出します。冒頭にお話しした通り、予測対象によって需要のパターンは様々です。 こうした多様なパターンを見極めた上で、適した予測アルゴリズムを用いることが肝要になります。 今回のデータでは、地域×製品ラインのセグメントごとに需要のパターンが検出され、分類されます。 「需要の分類プロファイル」ノードのメニューから「開く」を選択すると、 分類結果が表示されます。 地域×製品ラインでは、5つの組み合わせ=セグメントが存在するので、これらのセグメントごとにパターンが検出され、結果としては、1つのセグメントは「YEAR_ROUND_NON_SEASONAL:長期間の非季節性需要」として、4つのセグメントは「YEAR_ROUND_SEASONAL:長期間の季節性需要」として分類されていることがわかります。 上記の2種類を含め10種類の需要パターン+その他、に分類されます。 次の「需要の分類モデリング」ノードでは、分類されたセグメントごとに最適なアルゴリズムが選択され、予測が実行されます。 「需要の分類モデリング」ノードのメニューから「開く」を選択すると、 実行結果が表示されます。検出された需要パターンに応じて、最適なアルゴリズムを適用したパイプライン(以下の「パプライン」列)が選択され、実行されます。 「YEAR_ROUND_NON_SEASONAL:長期間の非季節性需要」のセグメントには「非季節予測」モデルのパイプライン・テンプレートが適用され、「YEAR_ROUND_SEASONAL:長期間の季節性需要」のセグメントには「季節予測」モデルのパイプライン・テンプレートが適用され、それぞれ実行されています。「WMAPE」列には加重MAPEの値が表示されています。 セグメントを選択し、画面右上の「パイプラインを開く」アイコンをクリックすると、 そのセグメントに適用され、実行されたパイプラインが表示されます。 加重MAPEの値や、このパイプラインの予測結果を確認し、精度をさらに改善したい場合は、従来通りの操作性でこのパイプラインをカスタイズ(アルゴリズムを変更したり、パラメータをチューニングしたり)することもできます。 最後の「セグメントのマージ」ノードでは、各セグメントの予測実行結果をマージします。 「セグメントのマージ」ノードのメニューから「予測ビューア」を選択すると、 予測結果のチャートが表示されます。 以下チャート内のオレンジ色の破線は、5つのセグメントの中の、地域:Region1×製品ライン:Line1に関する予測結果です。 以上のように、SAS ViyaのModel Studio上でビジュアルパイプラインを用いた時系列予測では、需要のパターンに基づく、より精度の高い予測モデリング戦略の自動実行も可能なんですね。 ※ビジュアルパイプラインでの需要分類&予測は、SAS Viya特設サイト内の「ビジュアライゼーション」及び「機械学習」セクションにて動画をご覧いただけます。 ※需要予測精度の向上に関しては、「ビジネスで「需要予測機能」を活用するために必要な3つの要素」ブログも参考にしてください。 ※Enterprise Open Analytics Platform 「SAS Viya」 を知りたいなら「特設サイト」へGO!
There is a lot of excitement about AI, but somehow the reality is not really living up to the hype. At the moment, we don’t see enough real results or use cases emerging, even though everyone agrees that there is huge potential. I polled some of our experts to find
The startup ecosystem is dynamic and the flow of venture capital into tech is at an all-time high. Billions of dollars are invested in tech startups every year. Many tech startups market themselves as ‘powered by AI’ and pitch investors with buzzword laden phrases such as, ‘we leverage state of