SAS가 클라우드 시장 및 타사 애플리케이션 등에 AI 접목을 촉진하기 위해 로우코드/노코드 애플리케이션 배포 및 분석 워크로드 관리 전문 영국 비상장 회사 보엠스카(Boemska)사를 인수했습니다. SAS는 이번 인수로 획득한 기술을 SAS Viya에 적용해 고객의 클라우드 분석 관련 비용을 절감하고, 모델을 모바일 및 엔터프라이즈 앱 등에 이식할 수 있게 될 예정입니다. 이를
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SAS' Leonid Batkhan demonstrates a popular "divide-and-conquer" efficiency strategy using SAS/Connect®.
From mental health to biodiversity, SAS is committed to using data for social innovation, committing our resources, analytics expertise and software to tackle global issues. It's a vital undertaking, and we can't do it alone -- strategic partnerships are key to these efforts. Here's a quick overview of our top
On The DO Loop blog, I write about a diverse set of topics, including statistical data analysis, machine learning, statistical programming, data visualization, simulation, numerical analysis, and matrix computations. In a previous article, I presented some of my most popular blog posts from 2020. The most popular articles often deal
For ordinary least squares (OLS) regression, you can use a basic bootstrap of the residuals (called residual resampling) to perform a bootstrap analysis of the parameter estimates. This is possible because an assumption of OLS regression is that the residuals are independent. Therefore, you can reshuffle the residuals to get
Yazarlar: Kağan Şen & Tunay Güneş Teknolojinin gün geçtikçe ilerlemesi ile birlikte, uyduların kullanımı ileri teknoloji gerektiren alanlardan daha günlük alanlara doğru ilerlemeye başlamıştır. İlk başlarda haberleşme ve astronomi uyduları bu alanda daha çok kullanılırken, günümüzde meteoroloji uyduları, keşif (casus) uydular, seyir (navigasyon) uyduları, gözlem uyduları oldukça yaygın kullanılmaya başlanmıştır.
SAS Studio Taskの紹介 仕事の中で、このような状況に遭遇したことはないでしょうか?普段Enterprise Guide或いはSAS Studioを利用している分析チームの中には、コーディングユーザとSAS言語ができないGUIユーザがいます。ある分析プロジェクトにおいて、特定のモデルを活用する場合に、そのモデルはSASコードを書くことで利用することはできますが、EGのGUI操作やSAS Studio のTaskだけでは活用することができません。この場合に、GUIユーザがコーディングユーザと同じような分析を行うためには、コーディングユーザが作ったSASコードを利用し、入出力情報やパラメータなどを修正した上で使用することになります。しかし、このようなやり方では、たとえば、修正を間違えることによって、エラーを起こし、コードを書いた人に助けてもらわないといけないことも時々発生していました。 この状況に置いて、SAS言語ができないユーザでも、コードを書かずにGUI上の簡単なマウス操作で実施できるような便利な機能をご紹介します。 SAS Studioには、SAS Studioカスタムタスクという機能が組み込まれています。必要な機能が既存のタスクとして用意されていなくても、プロシジャーがあれば自らタスクを簡単に作成できるインターフェースです。XML形式で必要な入出力箇所やオプションを定義することによって、GUI画面を持つタスクが簡単に作れます。そのタスクをSAS Studio上では勿論、SAS Enterprise Guide上でも使うことができます。非常に便利な機能です。この便利なSAS Studioカスタムタスクには以下のような特徴があります。 ・タスクを作る際にはSAS以外のプログラミング知識は必要ありません。 ・SAS Studioで作る場合は、XMLを書きながら、作成途中のGUIの画面を常に確認できます。 ・タスクを使う人は簡単なマウス操作で利用可能です ・そして、SAS StudioとEnterprise Guide両方での利用が可能です。 ・XMLベースなのでタスクの修正は簡単です。 ・テキストボックス、チェックボックスなど多様なコントロールを定義可能です。 SAS Studio Taskの作り方 今回は混合正規モデルを例にSAS Studio Taskの作成方法を紹介します。SAS Studio Taskを作るには二つの方法があります。 一つ目は新規で一からタスクを作成する方法です。 二つ目は既存のタスクをテンプレートとして使い、内容を修正しながらタスクを作る方法です。 今回の記事は一つ目の方法をメインとして紹介しますが、記事の最後に二つ目の方法に関しても簡単に紹介します。作成ツール(XMLエディタ)としては、SAS Studioや任意のエディターのいずれかを使用しても構いませんが、この記事では最新のSAS Studio 5.2を使用しています。操作方法などは使っているSAS Studioのバージョンによって変わる場合はありますが、定義の書き方に相違はありません。 SAS Studioを開いて、メニューから新規作成をクリックし、タスクと選択します。そして下の図のようなタスクテンプレートの画面が表示され、この画面内でSAS Studio Taskの定義を行います。まずSAS Studio Taskの定義の構造を紹介します。 最初の2行はシステムにより生成されたタスクのエンコーディングとスキーマバージョンの定義です。この部分を修正する必要はありません。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-16"?> <Task schemaVersion="7.2">
Predictive models are a critical component for automated and augmented decision making. As this deployment pattern becomes more widely adopted, two competing priorities emerge. How can we deliver more models faster while being certain of accurate and consistent performance? The key to solving this dilemma is in the automated testing
A note from Udo Sglavo: This post offers an introduction to complex optimization problems and the sophisticated algorithms SAS provides to solve them. In previous posts of this series, we learned that data availability, combined with more and cheaper computing power, creates an essential opportunity for decision-makers. After looking at network analytics
No início de 2020, numa parceria entre a Universidade de Lisboa e o SAS Portugal, foi criada a disciplina Practical Statistics and Data Science. Esta disciplina passou a fazer parte do plano de estudos do Mestrado em Matemática Aplicada à Economia e Gestão da Faculdade de Ciências da Universidade de
지난 텍스트 분석 시리즈 2편에서는 보험사의 데이터를 이용하여 예측 모델을 개발하고, 모델의 성능을 개선하여 고객 행동에 대한 예측도를 높이는 방법을 살펴봤습니다. 이번에는 영화 리뷰 데이터를 사용하여 분류 규칙을 개발하는 과정을 SAS Visual Text Analytics를 중심으로 알아보겠습니다. SAS Visual Text Analytics(이하, VTA)는 대용량의 비정형 데이터로부터 쉽게 인사이트를 추출할 수 있도록 설계된
01. はじめに 最近多くの人々がクラウド環境をベースにしたデータストレージサービスを利用しています。 ここで皆さん、突然ですが、データを管理するためにローカル(またはオンプレミス)環境を構築していた過去を振り返ってみてください。 以前は、データを保存するために、関連ソフトウェアやハードウェアを購入・設置・インストールし、様々な環境設定を行います。3か月後、データの量が増えてきてデータベースの容量が足りなくなります。そしてまた多くの費用と時間を使って、必要なソフトウェア・ハードウェアを再び購入、同じく様々な環境設定をします。 上記に記載したような様子は現在のビジネス世界ではほとんど見当たりません。今日必要なのは、ただメールアドレスとクレジットカードのみです。最近では様々なデータストレージサービスが生まれてきたからです。このようなサービスはクラウド環境で動いていて、一定期間料金を支払えば利用できる「subscription」(サブスクリプション)ベースであり、前払い方式ではなく、使用した分だけ課金される「pay as you go」(ペイアズユーゴー)方式が特徴です。SASでも様々なデータストレージサービスに対応していますが、今日はその情報について詳しくお伝えします。 02. SAS/ACCESSのご紹介 「SAS/ ACCESS」とは、SASと他のベンダーのデータストレージサービスを連携するインターフェースです。下記のような特徴があり、様々なデータストレージサービスとの連携を支援しています。 シームレスで透過的なデータアクセス (Seamless, transparent data access) 柔軟なクエリ言語のサポート (Flexible query language support) パフォーマンスチューニングオプション (Performance tuning options) 性能最適化機能 (Optimization features for better performance) より詳しい情報はこちらをご参照ください。 様々なデータストレージベンダーの中で、今回は「SAS/ACCESS INTERFACE TO SNOWFLAKE」を使って「Snowflake」というサービスに連携してみたいと思います。* Snowflakeの設定はこちらを見て事前に行いました。 3. SAS/ACCESSデモ 3-1. LIBNAME statementで連携 SASのLIBNAME statementで簡単にSnowflakeとの連携を行うことができます。連携することでSnowflakeのデータをDATA StepやSASプロシージャで参照することが可能になります。LIBNAME Statementのサンプルコードは下記のボックスをご参考ください。 LIBNAME
My SAS is a brand-new customer experience page. This new location takes a variety of customer service places and puts them in one interface. The goal of My SAS is to ensure all SAS customers have the best possible experience available in the marketplace.
In my previous blog post, I talked about using PROC CAS to accomplish various data preparation tasks. Since then, my colleague Todd Braswell and I worked through some interesting challenges implementing an Extract, Transform, Load (ETL) process that continuously updates data in CAS. (Todd is really the brains behind getting
All analytics projects have data as their foundation and this data is usually spread across a variety of databases, storage systems and locations. This diverse and complex landscape causes data scientists to spend an inordinate amount of time searching for the right data and preparing this information for analytics. It’s
Often, when a cybersecurity incident occurs, the clues to how it happened and who caused it are hidden in network data. In the example discussed here, data scientists were asked to identify who caused a global internet outage by examining a large graph of network data with data visualization. This
A note from Udo Sglavo: A wealth of connectivity is pervasive in the data we gather across many industries. In other words, networks are all around us. A data science trend you cannot ignore is to organize, learn from, and drive decision-making based on connected data. Network analytics engines provide efficient
“It doesn’t stop being magic just because you know how it works.” Terry Pratchett, The Discworld Series Welcome to the third, and final, installment of Data Science in the Wild. In Part 1 we were lost in the woods thinking about how to start a data science project. In Part
As the COVID-19 virus jetted to pandemic status, folks around the company, including Carlos, were tapped to come up with data-driven solutions – fast. “Until we have a vaccine, one of the most effective ways to curb the spread of COVID-19 is by implementing Nonpharmaceutical Interventions, called ‘NPIs’,” Carlos explained.
지난 글에서는 분석 모델을 배포하기까지 많은 시간이 소요되는 이유, 이를 극복하기 위한 방법으로서 운영계에 적용하는 ModelOps의 개념과 효과를 소개해드렸습니다. 하지만 통상적으로 기업의 의사결정이 분석의 결과만으로 이뤄지지는 않습니다. 분석 인사이트를 기반으로 하되 기업에서 설정한 비즈니스 룰을 확인해야 하며, 기업 안팎의 상황에 대한 검토도 필요합니다. 금융권을 예로 들면, 고객의 신용대출 요청에 따른
As you begin managing your SAS code and projects in Git, here are a few guidelines for how to organize your work and collaborate with others.
If you're a SAS Enterprise Guide user who is looking to move to SAS Studio, there is a lot to like about your new coding environment.
A year ago we could not imagine stadiums being empty during the most exciting sports events, but it is a common sight now. The entertainment sector is one of the hardest hit sectors because of the COVID-19 pandemic [1]. Social distancing requirements made it impossible to have viewers in stadiums
Imagine driving in a foreign country at night with no GPS and half a tank of gas in the pouring rain. And you have to reach your destination before sunrise. That’s a little like how it felt when COVID-19 turned our 2020 plans upside down, and we raced into the
アナリティクス人材としてのキャリアを歩む際、自身のスキルの証明は大事な要素になります。海外のライバルと競い合い、勝ち抜いた経験と称号は、その後の人生に大きな影響を与えるはずです。 Student Symposium は、SAS最大のイベントである SAS Global Forum の中で開催される学生コンペティションです。2-4名の学生と指導教官がチームとなり、アナリティクスを活用したオリジナル課題にチャレンジし、その優劣を競います。予選を勝ち抜いた8チームは SAS Global Forum 本番にて最終決戦に挑みます。 新型コロナウイルスの影響により、今年の SAS Global Forum 2020 はオンライン開催となり、来年春の SAS Global Forum 2021 も同様にオンラインでの開催予定です。今年の Student Symposium では、University of St. Thomas, Oklahoma State University, Kennesaw State University のチームがそれぞれ優勝、準優勝、3位を獲得しました。テーマは、学術論文のアブストラクトのテキスト解析やエコロジカル・フットプリントに影響を与える要因の解析、殺虫剤のミツバチへの影響の分析などでした。 日本の学生には難しい? そんなことはありません。近年、日本の学生がSAS Global Forumで発表したり、優れた研究発表を投稿した学生に送られる Student Ambassador にも日本の学生が選ばれています。次は Student Symposium にチャレンジしてみませんか? アナリティクスのツールとしては、SAS OnDemand for Academics
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.
The first principle of analytics is about bringing the right analytics technology to the right place at the right time. Whether your data are on-premises, in the cloud, or at the edges of the network – analytics needs to be there with it. Being true to this principle means we
A global teaching resource for post-COVID-19 academia During the COVID-19 pandemic, governments used data science modelling to justify actions around lockdowns, and then again, in due course, when they eased restrictions. These actions affected billions of citizens’ lives and livelihoods. The importance of analytical calculation and competence was brought home,
Sherrine Eid believes there is strength in numbers. At SAS, we have access to some of the best and brightest scientists, mathematicians, econometricians, epidemiologists and biostatisticians, who are all driven by the same thing: They want to make this world a better place. "My passion is to objectively assess patterns
A evolução do analytics e da ciência de dados gera constantes atualizações e transformações nas plataformas de análises. Este artigo tem o propósito de apresentar como o SAS tem acompanhado essa evolução. Ambiente Integrado: uma única plataforma, diversas tarefas O SAS oferece recursos que permitem acessar, explorar, transformar, analisar e