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SASのオンライン学習コース「Skill Builder for Students」の紹介(4)Statistical Analysis, Predictive Modeling, and Machine Learning編

以前の記事では、学生であれば無料で利用可能なオンライン学習コース「Skill Builder for Students」についての紹介を行いました。このSkill Builder for Studentsには5つのコースが準備されており、今回の記事ではStatistical Analysis, Predictive Modeling, and Machine Learningコースについての概要を紹介します。このコースでは統計的仮説検定から回帰分析、予測モデル、教師あり機械学習まで「統計・機械学習モデル」の基礎的な部分と、SASソフトウェアでの実践を学習することができます。 データ析を行う際には、しばしば統計モデルや数理モデルと呼ばれる「モデル」を利用します。このモデルの学術的理論や実装方法を学習する機会は多数ありますが、モデルを利用する目的をはっきり意識できているでしょうか。モデルは現象を数式等で模式的に表現したものですが、このようなモデルによる表現の目的が、その現象に対する説明を行いたいのか、未知のイベントの予測を行いたいのかを区別する必要があります。前者は記述的アナリティクス(および診断的アナリティクス)、後者は予測的アナリティクスと呼ばれます。 記述的・診断的アナリティクスでは、現象を観察して得られたデータから、その現象に関する情報の関連や因果関係を推測し、現象を説明することが目的です。例えば、住宅価格を考えるとき、価格を決定する要素(面積、駅からの距離、築年数、階数、近隣施設など)は何か、どの要素が最も価格と強い関係を持っているかといったことを理解するために統計モデルを活用します。 一方、予測的アナリティクスでは、面積や駅からの距離といった既知の情報から住宅の価格を推定・予測するためにモデルを活用します。記述的・診断的アナリティクスのような「現象の理解」よりも、「予測の精度」に注目することになります。 今回のコースは、このような「何のためにデータアナリティクスを行うのか」という点が特に意識されており、SASでの実装を紹介するだけではなく、統計学の概要、モデルを使って何を考えるのかについてのイメージや理論の説明が豊富に用意されています。近年、アナリティクスに関係する職種を目指す方が増加しており、統計検定に代表されるような資格を取得しようとしている方も多いと思います。それに伴い、関連した書籍・講座が世に出るようになってきていますが、手法のみに着目しているものも多く、「なぜ」、「どんな場面で」その手法を利用するのかをイメージできないものも見られます。今回この記事で紹介しているコースは、そのような今後データに関連する分野に関わっていきたいという初学者の方に特におすすめです。単に統計的手法の実施方法や結果の見方を紹介しているだけではなく、どういったモチベーションでその手法の利用を考えるのか、現実に起こり得るシナリオに沿って理解できる教材だと思います。    Statistical Analysis, Predictive Modeling, and Machine Learningコースへのアクセスは以下の手順です。 Skill Builder for Studentsへログイン 「Learn SAS」というタブをクリック 画面中央の「Start Learning」をクリック 「Statistical Analysis, Predictive Modeling, and Machine Learning」をクリック 展開される各種e-learningコースをクリック 画面下部にある「enroll」をクリック このコースは後述のように、6つの項目に分かれており、各項目にはさらに複数のLessonが準備されています。各項目に含まれるLessonをすべて終了すると学習完了を証明する「SAS digital Learn Badge」(下図)が発行されます。   コースで学習できる内容 Statistics 1:

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SASのオンライン学習コース「Skill Builder for Students」の紹介(3)Visual Analytics and Visual Statistics編

前回の記事では、学生であれば無料で利用可能なオンライン学習コース「Skill Builder for Students」のProgrammingコースについての概要を紹介しました。今回は引き続きまして、Visual Analytics and Visual Statisticsコースについて紹介していきます。 データアナリティクスへの興味・関心は近年急激に増加しています。ただ特に学習を始めた学生では、データアナリティクスと聞くと、どうしても複雑なモデルを組むことや機械学習を実施することだけに意識が向いている印象を受けます。しかしデータアナリティクスの本質はそこではありません。根幹にあるのは意思決定や業績の改善にどれほど貢献できるかです。データの可視化、見える化は学生ですとしばしば軽視されがちな部分ではありますが、意思決定や現状の把握においては非常に有用な有用な方法の一つです。 今回紹介するコースではSAS Viyaプラットフォーム上でSAS Visual AnalyticsとSAS Visual Statisticsを使用し、様々な可視化方法、予測モデルについて学習を行います。これらを学習することによってデータに潜む傾向やパターンを把握し、そしていかにその後のリスク管理や傾向の予測などへとつなげていくかといった実践的なデータアナリティクスを学ぶことが可能です。またSAS ViyaはSASによるプログラミング以外にもRやPythonといった他のプログラミング言語をサポートしているため、SASのコーディングができない方であっても不自由なく利用することが可能となっています。 Visual Analytics and Visual Statisticsコースへのアクセスは以下の手順です。 Skill Builder for Studentsへログイン 「Learn SAS」というタブをクリック 画面中央の「Start Learning」をクリック 「Visual Analytics and Visual Statistics」をクリック 展開される各種e-learningコースをクリック 画面下部にある「enroll」をクリック     Visual Analytics and Visual Statisticsコースの概要 本コースは SAS Visual Analytics 1 for SAS

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SASのオンライン学習コース「Skill Builder for Students」の紹介(2)Programming編

前回の記事では、学生であれば無料で利用可能なオンライン学習コース「Skill Builder for Students」についての紹介を行いました。このSkill Builder for Studentsには5つのコースが準備されており、今回の記事ではProgrammingコースについての概要を紹介します。このコースではSASプログラミング言語、そのコーディング方法について学習を行います。 近年、データ解析をプログラミングをせずに行うGUIデータ分析ツールが普及し始め、SASからもEnterprise Guideといった製品が提供されており、データ分析の民主化が進んでいます。もちろんこういったツールによって多くの人がデータ解析に関わる各種機能にアクセスできるようになったことは大変大きなメリットです。 しかし、もし将来データ解析を行う職に就きたいという思いがあるのであれば自分でコードを書き、前処理や解析を行うことができるようになるべきだと個人的には考えています。あくまで個人的な意見になりますがツールに依存してしまうと解析や前処理で実行できることには限界がありますし、またデータに関連する分野の学生であればシミュレーションなどを自由に行うことも難しいです。誤解がないように言うとGUIツールを使うことが悪というわけではなく、GUIのほうが生産性や共有性が高い場面もありますが、いざという時に自らの力で実装できるというのがプロフェッショナルなのではないでしょうか? この記事を見ている方の大部分は、今後データ解析に本格的に携わっていきたい、自らのスキルを増やしたいという方だと考えています。このコースを修了したからと言ってデータ解析のプロフェッショナルになれるかというとそうではありません。しかし、その第一歩としては非常に良い内容だと思います。私自身もこのコースを受講しています。ぜひ一緒に学びましょう!!   Programmingコースへのアクセスは以下の手順です。 Skill Builder for Studentsへログイン 「Learn SAS」というタブをクリック 画面中央の「Start Learning」をクリック 「Programing」をクリック 展開される各種e-learningコースをクリック 画面下部にある「enroll」をクリック コース内にある各レッスンではそれぞれのテーマに沿った内容が動画で紹介がされており、また適宜「Activity」や「Practice」という形で問題も出題されています。学生という立場からの個人的な感想ですが、単に動画を視聴するだけではなく、手を動かしつつ学習を行うことができるという点は非常に良いと感じています。デモとして紹介されている内容についてもプログラミングコードやデータセットも提供がされているので、動画を見つつ別画面で同じ手順を踏むとより理解も深まるかなと思います。 なおこのオンライン学習コースはすべて英語での提供です。もし英語が苦手でちょっと....という方は、動画の下部に動画の内容がすべてテキスト化されているので、適宜翻訳をかけつつ学習を行っていただければいいかなと思います。   Programinngコースの概要 programmingコースでは統計解析を行うためのプログラミングだけではなく、そもそものSASプログラミングの構成や、グラフ・レポートの作成、マクロなどを幅広く学ぶことができます。この記事の最後にあるように8つの項目に分かれており、各項目にはさらに複数のLessonが準備されています。各項目に含まれるLessonをすべて終了すると学習完了を証明する「SAS digital Learn Badge」(下図)が発行されます。   コース内容を実行する環境としては大きく3つあります。 SAS Virtual LabのSAS Studio SAS OnDemand for Academics のSAS Stuido 自らが契約しているSASソフトウェア ただ、今回の学習にあたり推奨するのは一番上の「SAS Virtual Lab」です。各コースでは様々なデータセット、プログラミングファイルを使いますが、SAS virtual Labではそれらがすべて既に保管されています。SAS

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SASのオンライン学習コース「Skill Builder for Students」の紹介(1)

私は現在大学で生物統計学を専攻していますが、「SASを使えるようになりたいけど具体的に何をすればいいかわからない...」といった声をしばしば耳にします。医療系に限らず、このような思いを抱えている学生の方も多いのではないでしょうか。以前にSAS Blogに投稿された 【冬休みに勉強しよう】アナリティクスの学習(1) Skill Builder for Students では、学生を対象として、SASソフトウェアや統計解析・機械学習を中心とした基礎的な知識、スキルをe-Learningを通じ習得可能な無料のオンライン学習プラットフォーム「SAS Skill Builder for Students」を紹介しました。 このSkill Builder for Studentsで提供されているe-learningの各項目の内容について、学生目線での簡単な感想とともに連載していきます。ぜひこの機会に一緒にSASを勉強してみましょう!   Skill Builder for Studentsの内容 Skill Builder for Studentsへログインすると「Learn SAS」「Get SAS Certified」「Career Resources」の3つのタブが存在しています。それぞれのリンク先では以下のような情報、学習コースが提供されています。 Learn SAS SASが提供している無料利用なソフトウェアやSAS認定資格についての概要 E-lerningコースと各種資格に対する対策 Get SAS Certificated SAS認定資格受験料割引の機会 試験日程のスケジュールやスコアレポート・デジタルバッジの請求 Career Resources データアナリティクスの専門性を学ぶ意義とキャリアの見つけ方 SASが提供しているインターンシップやフェローシップの紹介 SASコミュニティの紹介 SASソフトウェアに対する知識だけでなく、その後の長期的なキャリアプランも見据えた内容となっています。特に学生の方については、SASを学ぶことによってどのようなキャリアプランがあるのかのイメージがなかなかつきにくいかなと思いますので、その点でもオススメです!   E-Learning コースとSAS認定資格の内容 E-Learning コースと各種SAS認定資格については、「Learn SAS」のタブから、「Start

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【冬休みに勉強しよう】アナリティクスの学習(1) Skill Builder for Students

学生の皆さんは今日から冬休みでしょうか。「卒論でそれどころじゃないよ!」という方もいるかもしれませんが、この期間に「何か新しい勉強を始めてみようかな」と思われる方も多いのではないでしょうか。 データサイエンティストが「21世紀で最もセクシーな仕事」と言われてから10年近くが経とうとしています。しかし、社会におけるデータの活用はまだまだ発展途上であり、そのための人材は依然として高い需要があります。「データサイエンティスト」はそのなかでも、多くの高度な知識と技能を持った人材ですが、デジタル・トランスフォーメーション(DX)と呼ばれる業務改革が進む中、高度人材だけでなく、より広範囲の人たちがデータを活用した仕事に従事することが求められています。数理科学とテクノロジーを駆使するデータサイエンティストでなくても、アナリティクスに関わり、自分なりの知識とスキルを発揮することができます。 SAS Skill Builder for Students は、SASソフトウェアと統計解析・機械学習を中心に、「データリテラシー」や「ビジュアライゼーション」といったより基礎的なの知識やスキルを無料で学習できます。また、認定資格取得の案内や、アナリティクスを活用したキャリアについての情報も提供しており、アナリティクスの初学者からデータサイエンティストのキャリアを構築しようとする学生まで、多くの方に活用いただけます。この機会にぜひ登録してください。 登録方法は次の4ステップ SAS Skill Builder for Students にアクセス SASプロファイルをお持ちでない学生は「SAS プロファイルを新規に登録」から登録 ※ 登録するメールアドレスは大学ドメイン(.ac.jpなど)のものを入力してください。 登録したSASプロファイルのメールアドレスを SAS Skill Builder for Students のログイン画面で入力 My Trainingの画面でLicense Agreementを読み、同意のチェックボックスにチェックを入れて「Submit」 登録・ログインに成功するとこちらのようなホーム画面が表示されます。 「Learn SAS」「Get SAS Certified」「Career Resources」のタブがあり、それぞれe-Learningによる学習、認定資格の案内、キャリア構築のためのリソースが提供されています。 ここでは「ビジュアライゼーション」のe-Learningをご紹介します。SAS Visual AnalyticsというGUI操作による可視化ツールを利用して、データから示唆を得る方法を学習するトレーニングです。数学やプログラミングが苦手な方でも学習できます。 「Learn SAS」タブ→「Start Learning」→「Visual Analytics and Visual Statistics」→「SAS Visual Analytics 1 for SAS

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Rochelle Fisher 0
From classroom to competition: Building applied analytics skills with the Curiosity Cup

The ability to analyze and derive insights from vast amounts of information is invaluable. As industries increasingly rely on data-driven decision-making, there is a growing demand for professionals with expertise in applied analytics. To bridge this skills gap, academic institutions seek innovative ways to provide students with hands-on experience. Integrating

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Cinzia Gianfiori 0
Certificazioni SAS e SAS Academic Specialization per favorire il contatto tra giovani studenti e aziende

Nel corso degli anni SAS ha costruito una solida partnership con il mondo accademico. Oggi collaboriamo con più di 40 università italiane e siamo presenti all’interno di percorsi di studio per formare giovani studenti e studentesse su temi come analytics, intelligenza artificiale e machine learning, stimolando la loro curiosità, il loro senso

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イベントレポート: 東京理科大学×SAS 合同シンポジウム

社会におけるデータ活用の拡大に伴い、データ活用人材の需要はますます大きくなってきています。東京理科大学データサイエンスセンターとSAS Institute Japan 株式会社は、データサイエンス人材の教育とキャリアについての知見を深めるため、2022年12月21日(水)に合同でシンポジウムを開催しました。本記事では、このイベントの様子をご紹介したいと思います。 シンポジウムの開会にあたり、東京理科大学 副学長 坂田 英明 様、SAS Institute Japan 株式会社 営業統括本部長 宇野 林之からご挨拶がありました。坂田副学長は、2031年に150周年を迎える東京理科大学が掲げるTUS Vision 150のなかで、データサイエンス教育に重点を置いていることに触れ、2019年に設置された東京理科大学データサイエンスセンターが、データサイエンスの応用分野創造と人材育成を進めていることを紹介しました。SASの宇野からは、40年以上の間、アナリティクスを専業としてきたSASの歴史に触れながら、リソース不足で実りが少なかった第二次AIブームと違い、昨今の第三次AIブームは豊富な計算リソースを背景に社会に浸透しており、特にビジネスの世界では、データドリブン経営から業務のディシジョンのサポートまで、データサイエンスが幅広く活用されていることを紹介しました。両者ともにデータ活用人材の不足を課題に挙げ、本シンポジウムでの議論に期待を寄せました。 第1部:東京理科大学におけるデータサイエンス教育 第1部では、東京理科大学のデータサイエンス教育の紹介と、そこで学んだ学生からの研究発表が行われました。 まず、データサイエンスセンター長 矢部 博 様から、データサイエンス教育の取り組みについて紹介がありました。理系の総合大学である東京理科大学では、各学部でデータを活用した研究・教育がされてきましたが、学長直下の組織として設置されたデータサイエンスセンターが横串となり、各学部や教育推進機構、研究推進機構、産学連携機構と連携しながら、データサイエンス教育・研究のハブとしての役割を果たしています。 政府はAI戦略2019のなかで年間50万人のリテラシーレベルの人材と年間25万人の応用基礎レベルの人材の育成を目標に掲げていますが、東京理科大学では、既に2019 年度から独自の教育プログラムを展開しています。まず、全学部生が対象のデータサイエンス教育プログラム[基礎]は、数学、統計学、情報学、データサイエンス、その他の授業から20単位をB評価以上で取得することで、認証書が授与されます。大学院生が対象のデータサイエンス教育プログラム[専門]では、数理コース、ビジネスコース、人工知能コース、医薬コース、機械学習コース、医療統計コース、Informaticsコースの各コースが設定する科目から8単位をB評価以上で取得することを要件としており、高度な知識と技能を持った学生を認証しています。 また、SASとの共同認定プログラムであるSAS Academic Specializationでは、SASを活用したデータ分析を実践する授業の6単位を取得することで、SASスキルと統計解析の知識を認定します。特に、SASソフトウェアを用いた研究課題や実践課題に取り組み、論文を提出し、審査に合格することが条件となっています。このような教育プログラムをデータサイエンスセンターが提供することで、各学部での一般・専門教育と並行してデータサイエンス人材の育成を推進しています。 次に、理学部第二部数学科 教授 伊藤 弘道 様から、社会人履修証明プログラムについて紹介がありました。東京理科大学の理学部第二部は、日本唯一の夜間理学部として、特に理科・数学を中心とした学び直しの機会を提供してきました。現在、社会人学生の割合は1割程度で、教員免許の取得を目指す学生も多く在籍しています。学部の課程と並行して履修証明プログラムを2020年度から開始しています。コースの種類としては、SAS認定コース、データサイエンスコース、数理情報コース、統計学入門コース、数理モデリングコース、数学リテラシーコース、微分幾何入門コースがあり、さまざまなスキルや知識を持って社会で活躍できる人材を育成しようとしています。 続いて、SAS教育の実践を含む教育の一つとして、大学院講義「カテゴリカルデータ解析」に関し、工学部情報工学科 教授 寒水 孝司 様より紹介がありました。この授業は理論と演習から構成されます。演習パートについて、企業で活躍する専門家が講師として招聘され、担当しています。講師の統計解析への知見、SASプログラミングの専門的な知識や技術を吸収しようと、学生は理論の学習と演習課題に交互に取り組んでいます。特にこの授業では、クロス集計とその指標の推定から、交絡のあるデータを扱うための技術を習得します。 学生の研究発表 第1部の最後に、4組の学生からデータ分析を活用した研究発表がありました。独自に設定した課題について、大学のプログラムで提供されているデータや自身で収集したデータを用いた分析結果を発表しました。みなさん、基礎分析をしっかり行い、データの傾向を掴もうとしていたことが印象的でした。将来の夢の発表もあり、スキルを磨いて夢を実現されることを期待しています。 第2部:ビジネスにおけるデータサイエンス人材の活用 第2部では、ビジネスにおけるデータ活用事例およびデータ活用人材のニーズやキャリアについて、講演がありました。 採用市場におけるデータ活用人材のニーズ まず、株式会社マイナビ 就職情報事業本部 マイナビ編集長 高橋 誠人 様より、データ活用人材の採用市場におけるニーズについて紹介されました。株式会社マイナビは、就職活動支援サービスの提供のみではなく、大学や企業と連携してデータ活用人材の育成の支援を行っています。特に、2024年卒業学生向けの新卒就職活動サイト「マイナビ2024」からは、「DX(デジタル・トランスフォーメーション)がわかる超基礎講座」というe-learningを提供し、IT人材のキャリア形成を支援しています。 講演では、経済産業省の「新産業構造ビジョン」や情報処理推進機構の「DX白書2021」などからデータを引用しながら、IT人材のニーズについて論じました。ほぼすべての分野においてIT技術を核とした革新が期待されているなか、IT人材の需要は高まることが予測されています。米国ではIT人材不足が解消されてきている一方、日本国内のIT人材は質・量ともにまだまだ不足感があります。プロダクトマネージャー、ビジネスデザイナー、テックリード、データサイエンティストと、さまざまな側面のデータ活用人材が不足していると感じている企業が半数以上です。(一方で、「自社には必要ない」と考えている企業も2割程度あるのも問題かもしれません。)2030年には、中位シナリオで45万人のIT人材が不足すると予測されています。マイナビ社の調査結果を見ると、新卒の就職市場は全体的に堅調であるなかで、情報系学生の就職先が製造・ソフトウェア・通信分野に偏っていることが問題であるように思われます。転職市場では、全体と比較してIT・通信・インターネットの分野において、転職による給与の上昇が期待できるようです。最近では、経験者を募集する割合が減ってきていることも人材不足を反映しているかもしれません。

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SAS® OnDemand for Academicsがリニューアルしました

2023年を迎えて間も無く1ヶ月が経とうとしていますが、皆様はどのよう新年のスタートをされましたでしょうか。With コロナに向けた取り組みが社会的には広がり、自らが管理する時間が増えた中で、質の良い学習時間を確保することは社会人・学生問わず大変重要なことかと思います。 さて、SASでは学習および教育を目的とする方向けに、SAS® OnDemand for Academics (ODA) というアナリティクス・ソフトウェアを無料で提供しています。実は、このSAS ODAですが昨年末にログイン画面のアップグレードが行われ、提供されている各種機能へのアクセス方法がわかりやすくなりました。このブログ記事では、アップグレード後の SAS ODAについて紹介していきます。 ①ホーム画面(中央) 画面中央には大きく3つのセクションがあり、それぞれ下記の内容が提供されています。 Code with SAS® Studio すべての教員・学生・個人学習者を対象として、Webサイトにアクセスするだけで使用可能です 提供されている”タスク”からGUI的にSASコードを生成可能です(もちろん自分でコーディングすることも可能) SAS Studio上にプログラムファイルの新規作成、既存ファイルのアップロードが可能です(最大5GB) アクセス可能なSASソフトウェア一覧: SAS/STAT® Base SAS® SAS/IML® SAS/OR® SAS/QC® SAS/ETS® Learn SAS Programming Programming 1, Statistics 1といった統計学やプログラミングに関するいくつかのe-learningや、動画教材を提供しています SASソフトウェアや統計解析・機械学習を中心とした基礎的な知識、スキルをe-learningを通じて習得可能なオンライン学習プラットフォームSAS Skill Builder for Studentsを学生を対象として提供しています(大学ドメインのアドレスが必要) SASの認定資格に関するガイドをていきょうしています Collaborate with SAS Communities いくつかのSASに関連するコミュニティ情報が掲載されています プログラミングや解析にあたっての疑問点、Tipsを共有し、世界中のSASユーザーからコメントをもらうことが可能です ②ホーム画面(右) 初期状態では次の5つのアイコンが表示されます。 Files

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アナリティクス入門講義:記述的アナリティクスと可視化

SASが提供する大学講義「アナリティクス入門」のブログ・シリーズ、1回目の前回はイントロダクションとして「アナリティクスとは」についてまとめました。今日は4つのアナリティクスのレベルの1つ目、記述的アナリティクスについてまとめます。 前回も書いたように、記述的アナリティクスは、過去に何が起こったか、いま何が起こっているかを知るためのアナリティクスです。データの集計し、統計量を計算したり、集計結果を表やグラフを用いて可視化したりすることで、データを理解したり情報伝達をすることが目的です。 納得して仕事をするために 私の娘が小学校を卒業するとき、「卒業式は友達みんな袴を着るって言ってるよ!」と言い出しました。つまり、だから自分も袴を着たいと主張しているわけです。「小学校の卒業式なんて一生に一回だしな…」なんてよくわからない理屈でレンタルしましたが、蓋を開けてみると、3割ぐらいの女子しか着ていませんでした。小学生の言う「みんな」は信じてはいけません。 ところで、SAS Japan では、毎年夏休みに「親子でデータサイエンス」というイベントを開催しています。小学生とその保護者が、一緒にデータを活用したポスターを作るイベントです。何年か前、自分のおこづかいが少ないと感じた小学生が、おこづかいアップを目指すためのポスターを制作しました。学校のお友達に毎月のおこづかいの金額をアンケートし、集計した結果をヒストグラムに表し、平均値、中央値、最頻値を算出して、親を説得するための材料にしたのです。「みんな私よりおこづかい多いよ!」という主観的で非定量的な主張より、このようにデータとグラフで示されると、親は納得せざるを得ません。 子供が親を説得するのに限らず、組織として多くの人が関わる仕事では、ある種の同意を形成する必要があります。そこには納得感が必要であり、そのためには客観的なデータを示すことが役に立ちます。同意が形成されていることを、英語で “be on the same page” と表現しますが、同じページの同じ図表を見ていることが重要なのです。おそらく、どこの会社でも同様のものがあると思いますが、SAS Japan では毎月、全社員が参加する(ことになっている)ミーティングのなかで、現在の売上の状況が報告されます。どの部門が目標に対してどれぐらいの位置にいて、来月以降はどの程度の売上を予測しているのか、図表を使って全社員に共有します。そのことにより、全員が同じ目標に向かって活動することができます。 可視化の役割 データサイエンスという言葉には、人工知能や機械学習のイメージが強いかもしれませんが、実際の社会におけるデータ活用では、まだまだこのような可視化の役割が大きいと感じています。多くの人の同意を得るために客観的なデータを提示するだけでなく、日常的なデータをモニタリングし、非日常的な変化を検知してアラートを上げることができます。例えば新型コロナウイルスの陽性者は毎日報告されて、その遷移が可視化されています(例: 東京都のページ)。これにより、「感染者が増えてきたな」と感じることができますし、数値が基準を超えると、まん延防止措置や緊急事態宣言などの対策が取られることになります。 他にも、例えば工場のカーボン・フットプリントの総量が規制されているような場合、各ラインが毎日どれぐらいエネルギーを消費しているかについての情報を管理することが必要になります。このためには、データを集計し、報告する必要があります。毎日することですので、手作業で実施するのは大変です。データ取得から報告書作成までを自動化できれば、仕事の効率を上げることができます。そのためには、どんな分析をするか、だけではなく、いつデータを持ってきて、分析結果をどこにどのタイミングで出力するかを考慮してシステムを設計する必要があります。世の中には、まだまだこのように記述的アナリティクスにより解決できる課題が多く残っていると思われます。 可視化をサービスの透明性の確保のために行っている例もあります。米国のダーラム市の事例では、警察が市民の信頼を得るために、警察官の活動データを可視化して市民が閲覧できるようにしました。逮捕、出勤、苦情、トレーニングなどのデータを集め、指標をダッシュボードに表示します。市民が自分でダッシュボードを操作して「分析」することができれば、より「自分が調べている」感が出て納得しやすくなり気がします。 記述的アナリティクスとデータ準備、データ探索 記述的アナリティクスは記述統計量を計算したり、データをグラフで表したりするだけだから簡単だ、と思われるかもしれませんが、実際はそうではありません。可視化も含めたデータ分析のためには準備が必要で、この工程に80%もの時間が使われることも珍しくありません。データはどこにあるのか、どのようにアクセスするのか、そのデータの項目は何を意味しているのか、入力漏れはないか、ありえない値が入力されていないか、表記は統一されているか、複数のデータソースに整合性はあるか、など、正しいデータ分析のために必要な準備は多岐にわたります。これについては、データの管理と準備の回で詳細を紹介します。 逆に、データの準備のために記述的アナリティクスが活用されることもあります。例えば、記述統計量やヒストグラムにより各変数の分布を調べることで、それが想定している分布と一致しているか、おかしな値が入力されていないかをチェックすることができます。変数間の相関を見たり、散布図を描いたりすることで、異常値を発見しやすくなることもあります。 また、このようなデータ探索は、診断的アナリティクスや予測的アナリティクスのような、さらなるデータ分析のための準備にも使われます。変数の分布をみることで、どのような統計モデルを当てはめるかを検討することができます。機械学習の精度を上げるためには、変数を操作して適切な特徴量をつくることが必要ですが、そのために変数の分布や欠損をチェックし、変数変換や補完を行うかどうかを決定します。 このように記述的アナリティクスは、データの準備から高度なアナリティクスまで、幅広いフェーズに活用される基礎的なスキルです。 記述的アナリティクスの学習 SASソフトウェアで記述的アナリティクスを実践するときは、SAS Visual Analytics を活用するのが便利です。マウス操作でデータの可視化とレポート作成、データ分析を行うことができます。 学生であれば、学習用ポータル Skill Builder for Students に登録して、e-learningで学ぶことができます。「SAS Visual Analytics 1 for SAS Viya: Basics」というコースでは、データ準備と可視化、レポーティングを学ぶことができます。ぜひご活用ください。

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まず「データリテラシー」からはじめよう

社会でのデータ活用が進むにつれ、それを推進する人材の必要性が増しています。データ活用人材、アナリティクス人材、データサイエンティスト、呼び方や役割はさまざまですが、そのスキルの根底にあるのは、「データリテラシー」です。データリテラシーとは、世界で起こっているさまざまなことを理解するために、データと対話できることを指します。データの有用性を見極め、信頼性を問い、意味を見出し、その洞察を意思決定に役立て、洞察を他者に伝えることができる一連のスキルです。内閣府、文部科学省、経済産業省は、大学における「リテラシーレベル」の数理・データサイエンス・AI教育プログラムについて、認定制度をはじめようとしています。 SASは、学生向けにデータサイエンスを学べる SAS Skill Builder for Students を無料で提供しています。Skill Builder for Students の e-Learning のなかに、データサイエンスを学ぶ最初のコースとして、Data Literacy Essential があります。このコースでは、身近な例を取り上げ、段階を踏んでわかりやすくデータリテラシーについて学ぶことができます。 SASは、アナリティクスが個人や組織の意思決定のために活用されるものであることを意識し、製品やサービスを展開しています。この Data Literacy Essential のコースでも、意思決定の際にデータとどう向き合えばよいのか、その理解のためのファースト・ステップを提供します。よく統計学の初級コースで、「まず平均や分散を計算してみましょう」という教材がありますが、実は、それ以前に理解すべきことがあります。なぜデータを見る必要があるのか、どのようにデータを集めるのか、そのデータはどういう性質を持っているのか、という疑問と、それらを知ろうとする姿勢が必要です。 このコースは6つのモジュールで構成されます。 Why Data Literacy Matters ... WebやSNSなどで出会うさまざまなデータを例にデータリテラシーの重要性を学びます。 Data Literacy Practices ... 商品の購入を例にデータリテラシーの実践を学びます。 Identifying Reliable Data ... ある家族の新型コロナ感染予防の取り組みを例に信頼できるデータの収集について学びます。 Discovering the Meaning of Data ... 新型コロナの影響を受けたビジネスを例にデータから知見をどのように得られるのかを学びます。 Making Data-informed Decisions ...

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金融業界のデジタル化を担うデータサイエンティストの業務とは? 【アナリティクスを活用するキャリア: 信金中央金庫】

「お客様とFace to Faceで向き合うことができるという信用金庫の強みが、コロナ禍により十分発揮できなくなっています。そんな今だからこそ、業界のセントラルバンクである信金中金で、業界のデジタル化を推し進める役割を皆さんも一緒に担いませんか?」 信金中央金庫 しんきんイノベーションハブの狩野 詩生(かのう しゅう)氏は、アカデミア向けにアナリティクス・データサイエンスのキャリアを紹介するイベント「SAS アナリティクス・キャリアシンポジウム」でこう学生に問いかけました。 本イベントは、2021年12月22日(水)、SAS Japan六本木オフィスで開催され、同時にオンライン配信されました。「データサイエンティストが21世紀の最もセクシーな仕事」と言われて10年近くが経とうとしており、企業や組織でデータ活用の役割は徐々に広がりを見せていますが、どのようなスキルをどんな業務に活用しているかについては、まだ一般的ではありません。「データサイエンティストになりたい」と考える学生も、業務内容やキャリアを明確にイメージできないのではないでしょうか。このイベントでは、社会におけるアナリティクス・データサイエンスの活用をアカデミアに紹介するとともに、教育の側からのアプローチも論じます。 信金中央金庫は、全国の信用金庫の「セントラルバンク」として、信用金庫からの預金を投資・融資して運用しています。金融機関では、以前より金融リスクの管理や不正取引の検知の業務において、アナリティクスが活用されてきました。国の経済インフラを担う金融機関が健全な取引を行い、金融犯罪を防止するための対策は、監督省庁が目を光らせる規制業務であり、金融機関が必ず整備しなければいけない領域です。例えば、金融機関が保有している資産が将来どのような価値を持つのか、そのばらつきを予測するために統計学と金融工学をフル活用したり、また、国際犯罪組織による資金洗浄(マネー・ロンダリング)目的の海外送金を検知し、ストップをかけるために、統計モデルや機械学習モデルを構築したり、実は、データサイエンティストが世界の金融を支えているのです。 狩野氏は大学でマーケティングや経営学を専攻し、信金中央金庫で融資業務やコンサルティング業務を経験後、信用スコアリングモデルを作成・研究する業務に従事しました。信用スコアリングとは、端的に言えば、融資先が返済不能になる可能性がどれぐらいあるかを数値化することです。このために、場合分けのルールや統計モデルを活用します。また、最近では、EBM(Event Based Marketing)でのデータ活用に取り組んでいます。入出金データなどから、顧客の資金ニーズを予測し、適切なタイミングで商品を提案できるようにすることが狙いです。従来であれば、大まかな顧客カテゴリに応じた提案しかできなかったのが、予測モデルの活用により、よりパーソナライズされた提案ができるようになります。 このような目的のために、次のような業務があります。 どのようなデータをどのように受け取り、蓄積するかを設計する データのありかを整理し、内容を理解した上で、基礎分析により特徴を把握する 予測モデリングのためにデータの整形・加工を行う 統計学や機械学習を駆使してモデルを構築する データサイエンティストといえば、4番のモデル構築のスキルが重要に思われがちですが、それまでの準備も大切です。狩野氏は、データサイエンティストの業務において求められるスキルとして、「データ理解」「プログラミング」「モデル構築」に加え、「企画・立案」「サービス提供」を挙げています。特に、しんきんイノベーションハブのような組織では、顧客である信用金庫がどのように活用するかも考えてサービスを設計することが必要です。さらに、統計やデータ分析の専門家ではない顧客に説明し、使ってもらえるようにすることも求められています。特に金融機関のアナリティクス活用では「説明力」に重きが置かれており、モデリングにおいても、ブラックボックスのAI・機械学習より、説明力の高い統計モデルが利用されることが多いようです。 また、普段はSASやPythonプログラミングで業務にあたりますが、「どのような分析環境が利用できるかは組織によって異なるので、プログラミング言語については、広く勉強したほうが有利かもしれない」と狩野氏は述べました。「データ理解」についても、入社しないと業務についての知識を得ることは難しいので、組織のなかで学ぶ意欲とコミュニケーション力が重要になります。 信金中央金庫では、全国の信用金庫のデジタル体制の整備を担うため、幅広い業務があり、今後人材需要が高まります。データサイエンスに興味のある学生のみなさん、金融業界での活躍を目指してみませんか? 学生のみなさんは、統計学や機械学習を用いた予測モデルについて、SAS Skill Builder for Students で学習することができます。特に、「Predictive Modeling Using Logistic Regression」や「Machine Learning Using SAS Viya」は、SASソフトウェアの学習と同時に、予測モデルを利用する目的や、モデル構築や評価での注意点を学習できます。SAS Skill Builder for Student については、こちらのブログ記事シリーズもご参照ください。

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【冬休みに勉強しよう】アナリティクスの学習(2) Viya for Learners

前回の投稿 【冬休みに勉強しよう】アナリティクスの学習(1) Skill Builder for Students では、学生向けのリソース・ハブである Skill Builder for Students に登録し、e-Learningでの学習についてご紹介しました。取り上げた学習コースでは、SAS Visual Analytics をツールとして用いていましたが、このソフトウェアは SAS Viya と呼ばれるアナリティクス・プラットフォームで提供されます。 SAS Viya は次のような特徴を持っています。 アナリティクスによる課題解決に必要な「データの管理と準備」「分析による発見とモデル構築」「分析結果の実装」を一つのプラットフォームで提供 機械学習、ディープラーニング、テキスト解析、画像解析、予測、最適化などAI機能を網羅 グラフィカルな操作、SAS言語、Python、Rなどによるプログラミング、REST APIによる機能提供を実装し、アナリティクスへのアクセスをオープンにする これらの特徴は、企業や組織でアナリティクスを用いて価値を発揮するために必要なものでありますが、学生がデータ分析を学ぶ場面では必ずしも重要なものではないかもしれません。しかし、GUIやSAS言語、オープンソース言語など、それぞれの学生が得意とするスキル、今後のキャリアに役立つ技術を磨くプラットフォームとしては有用です。SAS Viya は商用またはアカデミア向けのライセンス提供がありますが、教育目的には無償の SAS Viya for Learners がSaaS形式で提供されています。 SAS Viya for Learners は、SAS Skill Builder for Students と同様に、大学ドメインのメールアドレスを登録したSASプロファイルをお持ちであれば、無料で登録・利用することができます。クラウドでの提供ですので、ソフトウェアをインストールする必要はなく、Webブラウザからアクセスするだけで利用できます。GUI操作での可視化(SAS Visual Analytics)や、機械学習モデル作成ツール(SAS Model Studio)、SASプログラミングについては、SAS Skill Builder for

Michael Smith 0
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