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Mergers and acquisitions are difficult to pull off, but they can impress when the right strategy is applied. And analyzing your data almost always helps with the right strategy. In the first eight months of 2021, publicly announced M&A activities were valued at more than $3.6 trillion globally and $1.8
The past 20 months of disruptions caused by COVID-19 have been a wake-up call for retailers and consumer goods companies. Unpredictable market trends have caused havoc with categories, brands and products making it harder to predict supply requirements. All of these changes have given rise to the need for consumption
On this blog, I write about a diverse set of topics that are relevant to statistical programming and data visualization. In a previous article, I presented some of the most popular blog posts from 2021. The most popular articles often deal with elementary or familiar topics that are useful to
データを使って新たな知見を見つけたいと思ったことはありませんか？実社会の問題を解決したいと思ったことはありませんか？そんなあなたにぴったりのイベントがあります！ 昨年引き続きSASでは、SAS Hackathonというハッカソンイベントを開催します。過去のSASハッカソンについてはこちらをご参照ください。このイベントは開発者、学生、スタートアップ企業、SASの顧客・テクノロジーパートナーの皆様を対象としており、世界中から参加者を募集しています。 参加者は以下の分野の中から興味のある分野を選択し、テーマの設定、そのビジネス課題・社会問題の解決をチームで目指していただきます。チームは最低2人から最大10人までで、経験豊富なデータサイエンティストから初級者、パートナーやSASの専門家などなど幅広い方が、Microsoft AzureでSASとオープンソースを使用し世界規模でつながることができます。 また本イベントでは各チームにSAS Viyaを実行するクラウド環境や、メンタープログラムも用意されており、それぞれのチームにガイダンスやサポートが提供されます。SASコミュニティのHacker's Hubもご参考にどうぞ。 イベントスケジュール SASハッカソンのイベントスケジュールは以下のようになっています。 2021年12月1日〜2022年2月15日 登録期間 2022年1月26日 キックオフイベント 2022年1月5日～3月31日 デジタルラーニングポータルへのアクセスの有効化 2022年3月1日～3月31日 ハッカソン環境へのアクセス 2022年4月1日～4月7日 ビデオの録画とアップロード 2021年5月 ファイナリスト発表 2021年9月 受賞者イベント ガイドライン SAS Hackathonは、開発者、学生、スタートアップ企業、SASの顧客、およびテクノロジーパートナーを対象としています。チームは、組織内の人々、組織とテクノロジパートナー、またはグループへの参加を検討している個人で構成できます。 チームが取り組む実際の課題（ビジネスまたは人道上の問題）の説明が必要です。 テクノロジーパートナーは、顧客や学生とチームを組むことができます。 スタートアップ企業は、顧客や学生とチームを組むことができます。 参加者である皆様の抱える問題をハッカソンで取り組うことが可能です。テクノロジーパートナーと協力する顧客は、一緒に新しい市場につながるパートナーシップに向けて取り組むこともできます。 学生と開発者はチームを形成できません。ただし、顧客、パートナー、またはスタートアップチームに参加すれば、参加できます。 ※参加をしたいがチームが見つかっていない学生や開発者は、次の登録手順の4において「Looking for a Team」を選択してください 登録手順 SAS Profileを作成します（既に持っている場合は2へ） SASハッカソンのイベントページにアクセス 画面上部中央にある「Register Now」をクリック 以下の3つのタイプから合うものを選んでクリック Team Leader 参加するチームが決定しておりチームリーダーである人 Team
Read this bulletin for the SAS response to CVE-2021-44228, the Apache Log4j vulnerability.
Welcome to the sixth installment in my series Getting Started with Python Integration to SAS Viya. In previous posts, I discussed how to connect to the CAS server, how to execute CAS actions, and how to work with the results. Now it's time to generate simple descriptive statistics of a CAS table. Let's begin
In a hackathon, teams of participants collaborate and compete to find the best solutions to a business or humanitarian challenge using technology. But unlike many traditional hackathons where participants meet in person for a couple of days, the SAS Hackathon is all-digital and lasts for a month. Prior to the
You can use the Cholesky decomposition of a covariance matrix to simulate data from a correlated multivariate normal distribution. This method is encapsulated in the RANDNORMAL function in SAS/IML software, but you can also perform the computations manually by calling the ROOT function to get the Cholesky root and then
Last year, I wrote almost 100 posts for The DO Loop blog. My most popular articles were about data visualization, statistics and data analysis, and simulation and bootstrapping. If you missed any of these gems when they were first published, here are some of the most popular articles from 2021:
지난 블로그 포스팅 #1편에서는 임상시험 전 과정에 참여한 내.외부 모든 이해관계자가 임상시험 데이터에 쉽게 접근하여 진행 상황을 파악할 수 있도록 지원하는 SAS Visual Analytics 솔루션의 기능을 소개해 드렸습니다. 이번 포스팅에서는 이러한 AI기반의 SAS Visual Analytics 분석 솔루션을 활용하여 임상시험 SDTM 데이터의 탐색 및 시각화 리포트의 활용에 대해 알아보겠습니다. Clinical Data
강화 학습(RL)은 다양한 분야에서 사용됩니다. 예를 들면, 로봇 공학, 산업, 자동화, 대화 생성, 헬스케어 치료 추천 사항, 주식 거래 및 컴퓨터 게임이 포함됩니다. SAS Visual Data Mining and Machine Learning은 FQN(Fitted Q-Networks)과 함께 배치 강화 학습 기능을 한동안 제공했습니다. 흥미로운 소식은 SAS가 DQN(Deep Q-Networks)을 통해 온라인 "실시간" 강화 학습을 제공한다는
임상시험을 비롯한 모든 업무에서 분석은 필수이며, 점점 고급분석을 필요로하고 있습니다. 이번 블로그 포스팅은 2편으로 나누어 1편에서는 임상시험 전 과정에 참여한 내.외부 모든 이해관계자가 임상시험 데이터에 쉽게 접근하여 진행 상황을 파악할 수 있도록 지원하는 SAS Visual Analytics 솔루션의 기능을 소개합니다. 이어 2편에서는 임상시험의 SDTM 데이터를 활용하여 SAS Visual Analytics 솔루션에 어떻게
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
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
2021年11月、国が一時停止している子宮頸がんを防ぐHPV（ヒトパピローマウイルス）ワクチンの積極的な接種の勧奨の再開が厚生労働省の専門家による検討部会によって正式に承認されました。このHPVワクチンは世界保健機関（WHO）がその接種を推進しており、日本をはじめとして多くの先進国では公的接種とされています。この記事はData for Good活動の一環として、パブリックデータを用いて問題を可視化することで、子宮頸がんに対する認知や関心をより持っていただき、今後のHPVワクチンの普及につなげることを目的としています。 子宮頸がん 子宮頸がんのほとんどはヒトパピローマウイルス（HPV）というウイルスの感染が原因となり子宮の頸部に発生するがんの一種です。感染の経路は主に性的接触によるものであり、成人女性の大部分はHPVに感染するとされています。HPVに感染してもその多くは自然に消失しますが、一部は頸部の細胞が異常な変化を起こした子宮頸部異形成というがんの前段階（前がん病変）になります。そしてさらにその一部が数年から10年ほどで悪性腫瘍へと進展し、子宮頸がんを発症します。この子宮頸部異形成（前がん病変）の早期段階では自覚症状はほぼなく、病変を発見するためには子宮頸がん検診を受けることが必要ですが、自覚症状があまりないために検診を受けた段階で既に進行がかなり進んでしまっているケースもあります。 国立がん研究センターがん情報サービスは国立がん研究センターが運営している公式サイトであり、日本国内のがんに関する統計情報ががん種別に公開されています。今回はその統計情報の中から、子宮頸がんに該当するデータ（がん種：子宮頸部）を抜き出し、無料で利用可能なSAS OnDemand for Academicsを利用して可視化を行いました。日本での死亡者数は2019年度時点で年間約3,000名、罹患者数は2018年時点で約11,000名ほどとなっており、下図のように増加の一途をたどっています。 出典：国立がん研究センターがん情報サービス「がん統計」（人口動態統計） より作成 ま子宮頸がんの罹患者数は2009年～2018年（最新）まで10年連続で1万人を超えており、罹患者数は30歳頃から増え始め現在は45-49歳が最も罹患が多い年代層となっています。また罹患する年齢層が若年化していることも危険視されています。子宮頸がんに対して我々ができることは以下の二つです。 子宮頸がん検診を受けること（発見） HPVワクチンを接種すること（予防） 私たちにとって重要なことは、2年に1度の受診が推奨されている子宮頸がん検診によって異形成（前がん病変）を早期に発見すること。そして検診と同様に重要ことが、HPVワクチンを接種し対応するHPVの感染を防ぎ、子宮頸がんとなるリスクを下げることです。 HPVワクチン 子宮頸がんの原因となるHPV（ヒトパピローマウイルス）は現在100種類以上の存在が知られており、そのうちのいくつかは子宮頸がんを引き起こしやすいハイリスク型に分類されます。HPVワクチンにも様々なタイプがありますが、日本では定期接種の対象となっているのは2価（サーバリックス）と4価（ガーダシル）のワクチンで、接種することでおおよそ50~70%程の感染を防ぎ子宮頸がんになるリスクを減らすことが可能です。また2021年2月24日からは9価ワクチンも日本での取り扱いが開始されましたが定期接種の対象ではないため自費での接種となっています。 「接種の積極的な勧奨」について HPVワクチンは下図のようにいくつかの事業、法案の後押しもあり、その対象となる年齢の女性へ接種の積極的な勧奨が行われていました。しかし公費での定期接種開始後に副反応の報告が相次ぎ、副反応と接種との因果関係や、その頻度、海外での詳しい実態調査が必要とされ、厚生労働省は約半年間をめどに「接種の積極的な勧奨」の一時中止という決定を2013年6月に下しました。当初は半年間がめどとされていたものの、一時停止はその後も続き、ワクチンの有効性が様々な研究により示され2021年11月に接種の積極的な勧奨の再開が正式に決定されるまで約8年の月日がかかりました。 専門家らの研究結果によると、接種の積極的な勧奨が一時停止されるまではおおよそ70％であった定期接種の対象年齢での接種率もこの一時停止により現在は1％未満にまで落ち込んでしまっています。論文のデータをもとに出生年ごとのワクチン接種率を可視化したものが下図です。 Nakagawa S, Ueda Y, Yagi A, Ikeda S, Hiramatsu K, Kimura T. Corrected human papillomavirus vaccination rates for each birth fiscal year in Japan. Cancer Sci. 2020;111(6):2156-2162. doi:10.1111/cas.14406 より作成