Welcome back to my SAS Users blog series CAS Action! - a series on fundamentals. If you'd like to start by learning more about the distributed CAS server and CAS actions, please see CAS Actions and Action Sets - a brief intro. Otherwise, let's learn how to generate frequency distributions for one
Search Results: viya (1084)
From sparking innovation to reducing operational inefficiencies, top organizational priorities in the modern era depend on one thing: data. Because of its ability to uncover blind spots and power decision-making, data helps organizations identify growth areas and progress toward their strategic goals. The catch? Turning raw numbers into useful, valuable
At SAS, where you start doesn’t have to be where you end, and opportunity for internal mobility abounds. Perhaps no one can attest to this more than Tom La! Meet Tom Tom has reinvented his career time and time again, touching nearly every part of the customer and product lifecycle
Welcome back to my SAS Users blog series CAS Action! - a series on fundamentals. If you'd like to start by learning more about the distributed CAS server and CAS actions, please see CAS Actions and Action Sets - a brief intro. Otherwise, let's learn how to rename columns in CAS tables.
Las previsiones hablan de un 2023 desafiante. Muchos países vivirán tiempos de cambios y de ajustes económicos, de índices de inflación impensados años atrás, de incertidumbres en el manejo de las tasas de cambio y de restricciones a recursos vitales o materias primas producto de las guerras o de las
As today’s analytics landscape evolves with impressive velocity, organizations are hungry for solutions to eliminate barriers to moving to the cloud. While the arguments for digital transformation are clear, many organizations hesitate to take the final step and migrate their businesses. It’s not hard to find supporting evidence on the
Inzicht krijgen in de kracht van analytics én leren omgaan met analytische software. En dat terwijl je gewoon een spel speelt. Dat is de SAS Energy Game. Inmiddels hebben al honderden studenten het spel gespeeld en daarmee hun analytische vaardigheden versterkt. Meer mensen kennis laten maken met analytics Data is
The advantage of using SAS PROC KPCA is that you can preprocess your data so that you can classify groups with nonlinear classification boundaries.
From rising operating costs to wage inflation, business leaders are facing challenges on an unprecedented scale. For small and medium-sized enterprises (SMEs) in particular, this is driving the need for more in-depth data gathering, understanding and insight generation to inform smarter decision making and identify cost-saving opportunities. Some might remember
SAS® Fast-KPCA implementation bypasses the limitations of exact KPCA methods. SAS® internally uses k-means to find a representative sample of a subset of points. This row reduction method has the advantage that c centroids are chosen to minimize the variation of points nearest to each centroid and maximize the variation to the other cluster centroids. In some cases, the downstream effect of using k-means on computing the SVD increases numerical stability and improves clustering, discrimination, and classification.
More digital channels are bringing greater connectivity and more data is bringing added complexity to organizations. All this can feel chaotic or like a fog of information warfare. As a result, the pace of disruption and data expansion require visual tools that accelerate data wrangling and modeling. To overcome complexity,
For many countries, their plan for the future focuses on a transition to a smart jobs economy. And for many organisations, the key to thriving in an innovative jobs economy centres on bringing talented individuals—with a particular focus on technology—and connecting them with roles that best utilise their talents. Talent
고객의 데이터를 분석하여 고객 성향 및 선호도를 이해하고, 이를 활용해 마케팅 업무를 효율화하고자 하는 노력은 90년대 데이터베이스 마케팅, 2000년대 분석 CRM, 최근의 퍼포먼스, 그로스 마케팅까지 계속적으로 진화하고 있습니다. 멀티채널에서 쏟아지는 고객의 온/오프라인 데이터를 통합, 분석하여 마이크로 타겟팅 마케팅은 기본적으로 고객 성향 예측 모형(Customer Propensity Model)을 기반으로 수행되고 있습니다. 디지털채널을 중심으로
Using such features and Natural Language Processing capabilities like text parsing and information extraction in SAS Visual Text Analytics (VTA) helps us uncover emerging trends and unlock the value of unstructured text data.
In the competitive and highly regulated insurance industry, it’s easy to see why firms are hungry to unlock the value of their data. From tackling claims inflation and fraud to developing innovative new products and pricing strategies, they know that being able to make sense of this data quickly is
SAS Summercamp brings innovations to next level The words curious, passionate, accountable and authentic best describe the atmosphere around the SAS office in Huizen during the SAS D[N]A Lab Summercamp 2022. From 16-19 August, the Dutch SAS office was transformed into a real Summercamp, including an actual campsite. During this
In my previous blog Programmatically export a Visual Analytics report to PDF - SAS Users, I use the SAS Visual Analytics SDK to export a report to PDF, which is quite simple if we have basic knowledge with JavaScript programming. It works for both the latest version of SAS Viya
Have you ever typed your credit card into an online order form and been told that you entered the wrong number? Perhaps you wondered, "How do they know that the numbers I typed do not make a valid credit card number?" The answer is that credit card numbers and other
In the modern world, hyperautomation is a way to speed up the development and launch of new digital products and processes – but how exactly can this be done? Throughout part 1 and part 2 of this blog series, we’ve been looking at what hyperautomation is and what it looks
Using SAS Viya in combination with open-source capabilities, we were able to develop an automated solution for logo detection that does not require any manual data labeling.
SAS is excited to announce our inaugural Customer Appreciation Awards. We want to give a big “thank you” and a round of applause to all our SAS customers and partners around the globe who help us change the world through analytics. We want to recognize a few of you for
Na sessão “Reimagine Marketing With Reality-Tested AI for Moments That Matter”, Suneel Grover, Advisory Pre-Sales Solutions Architect do SAS, falou sobre a facilidade de migração com tecnologias SAS para alcançar a inovação nas martechs, no segundo dia de SAS Explore. Grover começa falando sobre o hype dessas empresas em 2022
O evento, que acontece de 27 a 29 de setembro, conta com grandes anúncios e muitas sessões de treinamento gratuitas Mayim Bialik, atriz, autora e PhD, abriu o evento SAS Explore com os principais tópicos e alguns spoilers do que teríamos no primeiro dia. Tocando no tema da curiosidade, Bialik
Na sessão “I Got 99 Problems & Biased AI is #1” no SAS Explore, Reggie Townsend, diretor de data ethics practice no SAS, e Allie DeLonay, cientista de dados em data ethics practice no SAS, discutiram sobre a importância de mitigar preconceitos para obter resultados reais dos dados. Mesmo não
O evento SAS Explore 2022 finalizou seu primeiro dia demonstrando como tecnologias como SAS® Viya® e analytics na nuvem têm ajudado organizações a solucionar os problemas de hoje e inovar para o futuro. Se você perdeu o evento ao vivo, nós te ajudamos. Confira três temas destacados na programação e saiba como
Whether working as a business analyst, data scientist or machine learning engineer, one thing remains the same – making an impact with data and AI is what really matters. Pre-processing and exploring data, building and deploying models and turning those scoring values into an actionable insight can be overwhelming. A
The question to ask is no longer, “Do you want to be a data scientist?” But rather, “What kind of data scientist do you want to be?”
こんにちは!SAS Institute Japanの堀内です。今回も自然言語処理について紹介いたします。 前回の投稿では、実際にSASを使って日本語の文章を扱う自然言語処理の例を解説しました。 最終回の本投稿ではその応用編として、自然言語処理の代表的なタスクとSASによる実装方法を紹介します。なお、ここでいうタスクとは「定式化され一般に共有された課題」といった意味になります。自然言語処理には複数のタスクがあり、タスクごとに、共通する部分はあるとはいえ、問題解決のアプローチ方法は基本的に大きく異なります。SASには各タスクごとに専用のアクションセット1が容易されています。 要約タスク その名の通り文章を要約するタスクです。SASではtextSummarizeアクションセットで対応可能です。 ここでは、NHKのニュース解説記事「気になる頭痛・めまい 天気が影響?対処法は?」(https://www.nhk.or.jp/kaisetsu-blog/700/471220.html) の本文を5センテンスで要約してみましょう。 import swat conn = swat.CAS('mycashost.com', 5570, 'username', 'password') conn.builtins.loadActionSet(actionSet='textSummarization') conn.textSummarization.textSummarize(addEllipses=False, corpusSummaries=dict(name='corpusSummaries', compress=False, replace=True), documentSummaries=dict(name='documentSummaries', compress=False, replace=True), id='Id', numberOfSentences=5, table={'name':CFG.in_cas_table_name}, text='text', useTerms=True, language='JAPANESE') conn.table.fetch(table={'name': 'corpusSummaries'}) numberOfSentencesで要約文のセンテンス数を指定しています。結果は以下の通りです。 'まず体調の変化や天気、気温・湿度・気圧などの日記をつけ、本当に天気が影響しているのか、どういうときに不調になるのかパターンを把握すると役立ちます。 気温・湿度以外にも、気圧が、体調の悪化や、ときに病気の引き金になることもあります。 私たちの体は、いつも耳の奥にある内耳にあると言われている気圧センサーで、気圧の変化を調整しています。 ただ、天気の体への影響を研究している愛知医科大学佐藤客員教授にお話ししを伺ったところ、「台風最接近の前、つまり、気圧が大きく低下する前に、頭が痛いなど体調が悪くなる人は多い」ということです。 内耳が敏感な人は、わずかな気圧の変化で過剰に反応し、脳にその情報を伝えるので、脳がストレスを感じ、体のバランスを整える自律神経が乱れ、血管が収縮したり、筋肉が緊張するなどして、その結果、頭痛・めまいなどの体に様々な不調につながっているのです。' 重要なセンテンスが抽出されていることが分かります。 テキスト分類タスク 文章をいくつかのカテゴリに分類するタスクです。その内、文章の印象がポジティブなのかネガティブなのか分類するものをセンチメント分析と呼びます。ここでは日本語の有価証券報告書の文章をポジティブかネガティブか判定してみます。使用するデータセットは以下になります。 https://github.com/chakki-works/chABSA-dataset (なお、こちらのデータセットには文章ごとにポジティブかネガティブかを示す教師ラベルは元々付与されておりませんが、文章内の特定のフレーズごとに付与されているスコアを合算することで教師ラベルを合成しております。その結果、ポジティブ文章は1670文章、ネガティブ文章は1143文章、合計2813文章になりました。教師ラベルの合成方法詳細はこちらのブログをご覧ください。) pandasデータフレームにデータを格納した状態を確認してみましょう。 df = pd.read_csv(CFG.local_input_file_path) display(df)
Attend this session during the SAS Explore event on Sept 27-29 or view the recording at your convenience. We will showcase the use of SAS Intelligent Decisioning, SAS Model Manager, and SAS Visual Analytics on the SAS Viya platform for a solution that helps mitigate inequitable credit decisions.
こんにちは!SAS Institute Japanの堀内です。今回も自然言語処理について紹介いたします。 第1回目の投稿では、最近の自然言語処理の応用例とSAS社が携わった自然言語処理関連の実案件の概要を紹介しました。 第2回目の本投稿では実際にSASを使って日本語の文章を扱う自然言語処理の例を解説していきます。 テキストデータって何? 自然言語処理を語る前に、自然言語処理が処理対象とするデータのことを知る必要があります。自然言語処理で扱われるデータはテキストデータと呼ばれています。ここからはテキストデータがどういうものか探っていきます。 テキストとは以下のようなものです。 「自然言語処理で扱われるデータはテキストデータと呼ばれています。本投稿ではテキストデータがどういうものか探っていきます。」 何の変哲もない日本語の文章です。日本語以外の言語で書かれた文章ももちろんテキストと呼ばれます。 ではテキストデータとは何でしょう?データと言うからには何らかの構造を持っていると考えます。例えば行と列が与えられたテーブルデータがわかりやすい例です。 テキストデータと呼ぶとき、テキストに何らかの構造を与えられたものを想起すると良いかと思います。上で挙げたサンプルのテキストをテキストデータに変換してみましょう。 ["自然言語処理で扱われるデータはテキストデータと呼ばれています。", "本投稿ではテキストデータがどういうものか探っていきます。"] これは句読点でテキストを区切り、リストに格納した例です。やりかたは他にもあります、 [["自然言語処理", "で", "扱われる", "データ", "は", "テキストデータ", "と", "呼ばれて", "います", "。"], ["本投稿", "では", "テキストデータ", "が", "どういうもの", "か", "探って", "いきます", "。"]] これは先ほどの例で2つのテキストに区切ったうえで、それぞれのテキストを更に単語ごとに区切って別々のリストに格納した例になります。これをテーブルデータのように整えると、 ID COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 1 自然言語処理 で 扱われる