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I often use axis tables in PROC SGPLOT in SAS to add a table of text to a graph so that the table values are aligned with the data. But axis tables are not the only way to display tabular data in a graph. You can also use the TEXT
「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!
I recently had the incredible opportunity to attend SAS Global Forum in Dallas as a presenter and New SAS Professional Award recipient. At the conference, I was able to learn more about SAS features and applications, share my knowledge of SAS applications in the clinical trials space, and make new
Sibos 2019 kicks off in London in three weeks, and the theme for this year is "Thriving in a hyper-connected world." The market has long demanded quicker and more convenient payment methods, and the industry is now answering with ubiquitous payments. Yet at what cost? PSD2 and open banking are
SASPy is a powerful Python library that interfaces with SAS and can help with your machine-learning solutions. SASPy was created for Python programmers to leverage the power of SAS within their Python scripts. If you are not familiar with SASPy, see the following resources: Introducing SASPy: Use Python code to
Wir sitzen in einem großen Hörsaal einer Frankfurter Hochschule, die Sitzreihen sind leicht ansteigend, damit alle Studenten nicht nur hören, sondern auch gut sehen können. Ungefähr 150 Zuhörer – zum Großteil keine Studenten - hören dem Referenten zu, keinem Professor, sondern einem dynamisch wirkenden Gründer und Manager eines norditalienischen Start-up.
If you consume NBA content through social media, then you know just how active that online community is. Basketball arguments and ‘hot takes’ on the Internet are about as commonplace as Michael Jordan playing golf instead of running a functional NBA front office. I wondered if NBA fans happened to
Editor's Note: This article was translated and edited by SAS USA and was originally written by Makoto Unemi. The original text is here. SAS previously provided SAS Scripting Wrapper for Analytics Transfer (SWAT), a package for using SAS Viya functions from various general-purpose programming languages such as Python. In addition
The TEXT statement in PROC SGPLOT supports the ROTATE= option to rotate the specified text. It is worth knowing how the ROTATE= option interacts with the POSITION= option, which determines the anchor point at which the text is positioned. Briefly, the text is positioned FIRST, then the rotation occurs. The
I have been meeting with lots of parents recently to discuss their parenting challenges. The converstaion always comes aorund to some simple techniques they can use to help their children deal with frustration. When my child was 3, I made up and taught her these simple steps: 1 deep breath
Today, September 8th, is International Literacy Day! A day celebrated by UNESCO since 1967 to emphasize the importance of literacy around the world. Here at SAS, we have decided to highlight data literacy, a critical part of our evolving knowledge as data and analytics continue to dominate the way we
By 2020, 50% of organizations will lack sufficient AI and data literacy skills to achieve business value. – Gartner What is data literacy? Data literacy is the ability to read, work with, analyze, and argue with data. – Wikipedia Data literacy is the ability to derive meaningful information from data,
前回の記事ではData for GoodのためにSASが提供するアプリ GatherIQをご紹介し、そのトピックとして「男女平等」「健康」について取り上げました。第三回となる今回は、「生命の源である水」と「衛生」の2つのテーマについてGatherIQの提供するデータを基に取り上げてみたいと思います。 “生命の源である海” 多くの人もご存知かと思いますが、海は地球上の大部分を覆っており、その占有率は70%を超え、これにより地球上の水分の97%は海上に存在しています。また、海には現在20万種の生物が生息しており、その種類は100万種を超えるとさえ言われています。まさに海は生命の源といえるでしょう。 それだけでなく、海は温暖化にも関与しており、大気中の30%の二酸化炭素は海水に吸収されることで緩衝液としての役割も果たしていると述べられています。このように、海は地球にとって非常に重要な要素であることがわかります。 汚染 温暖化を緩和している一方で、海に溶けている二酸化炭素の量は増加します。これにより海水のpHが上昇し、これがカルシウムイオンと炭酸イオンが結合することを阻害します。カルシウムイオンと炭酸イオンは結合すると炭酸カルシウムになります。貝や魚の体の主成分である炭酸カルシウムの減少は、彼らの身体構造の形成を阻害し、結果的に魚や貝は減少の一途を辿ります。また、私たち一般人が捨てたゴミによる汚染被害も甚大です.一部のゴミは、私たちがゴミ箱にゴミを捨てる際に零れ落ちた物であり、これらの捨て損ねられたゴミ達は排水溝へと落ち、水に乗って海へと流れつきます。 "Ocean Trash is a Problem You Can Solve" Ocean Conservancy 記事によると、海の40%が深刻な汚染状況にあります。 マイクロプラスチック マイクロプラスチックもまた、海の汚染の大きな要因となっていることで近年メディアで度々取り上げられていますが、その恐ろしさについてはご存知でしょうか。マイクロプラスチックはプラスチック製品の原料となる小さなプラスチックが工場の排水や輸出船からの漏出によって海に流れたものを主とし、その大きさは目で見える小さな大きさの物から、顕微鏡でしか見えない大きさの物まで様々です。また、人の捨てたゴミは潮流で合流し、衝突しあい、紫外線や海水にさらされて風化し、粉々になります。これらもマイクロプラスチックとなり、海を漂うのです。マイクロプラスチックはその安定性から重宝されていましたが、皮肉なことに、その能力故に、彼らは海の中を非常に長い期間漂い続けることができます。カラフルで小さなマイクロプラスチックは魚卵などと間違われ、魚に食べられて消化されることもなく魚の胃の中に残留します。マイクロプラスチックの恐ろしい点は、これを摂取した魚が一切食事を取っていないにも関わらず、胃の中に残るマイクロプラスチックによって満腹感を得て飢餓状態となってしまい、最終的に餓死してしまうという点です。 "The Nurdles' Quest for Ocean Dominance" TED Ed 動画では、かわいい見た目のマイクロプラスチック達による地球侵略計画というイメージでこの問題を説明している。 人間への影響 では、マイクロプラスチックと海水の汚染や酸性化は人間の生活にどのような影響を持つのでしょうか。まず、酸性化による牡蠣、あさり、サンゴ、ウニなどの魚介類 の減少により、価格は上昇し、これらを食べることが困難になります。彼らを主食とする人は世界に1億人いるとされており、その人達の主要なタンパク質源が消え、健康被害が出ると考えられます。また。マイクロプラスチックに関して、これを食べた魚が餓死するだけでなく、マイクロプラスチックを食べた魚をさらに上位の捕食者が食べることで食物連鎖を辿り、捕食者の胃にマイクロプラスチックが残り、捕食者共々餓死していくという負のループが完成していきます。これにより海の生態系は壊滅状態になり、魚類は減少し、魚類を食べられなくなる可能性が高くなります。 "Ocean Acidification Explained in 2 Minutes" Grist 私たちができること マイクロプラスチックに関して、私たちも改善に向けて協力することができると私は考えています。マイクロプラスチックは安定性が高いですが、永久に海に留まることはできません。GatherIQに挙げられた動画には、マイクロプラスチックを減らしていくために、まずプラスチックの使用を避けていくことから始めて行くべきだと述べられています。リサイクルを行い、プラスチックをガラスや紙に代替して少しずつプラスチックの使用を減らすことができれば、将来的に海水中を漂うマイクロプラスチックは消えていくことが示唆されています。日常で一時的に使用するプラスチックは、予めカバンに持ち運ぶことで使用せずとも良い物が多いということにお気付きでしょうか。ここでいう一時的に使用するプラスチックとは、コンビニで商品を入れるための袋や、カフェでコーヒーを入れてもらう際のコップやストロー、食品を保存する時に使用するラップ、などを指します。上記の物でいえば、マイバッグの持参で私たちが普段使用しているコンビニの袋が不要になり、カフェでコーヒーを飲む時も、ストロー付きのタンブラーを持参していればプラスチックの容器は不要になります。また、ミツバチの蜜蝋でコーティングされたエコラップは、繰り返し洗って使用できるラップであり、これを使用すればラップはもう必要ありません。このように、少しずつ、小さなことから私たちにできる行動は確かに存在します。 しかし、現状を知らなければ具体的に何が必要で何をしなければならないかもわかりません。GatherIQに集められたデータ達は、そのような「現状」を理解する手助けが少しでも出来たら、という思いがもととなり提供されています。 “衛生” 上記で記載した地球上の水分の内、海水ではない残りの3%の水分は飲み水として利用できる安全な水です。私たちが普段生活の中で使用する水(飲料水以外の、トイレの水や蛇口から出る水)は、この3%の水から使用されています。 途上国と先進国、各々の課題 さて、現在でも清潔で安定な水を使用できない人は多く存在します。世界中で、8.4億人以上の人が安全な飲料水を獲得できておらず、これは計算すると、総人口の内、9人に1人が安全な水を得られていないことになります。 "The Human
Los seres humanos tenemos una característica –entre muchas que nos hacen únicos– que requiere de la comprensión de nuestros interlocutores para causar el efecto deseado: somos capaces de decir una cosa queriendo expresar un sentimiento completamente diferente. Lo llamamos sarcasmo, ironía o mordacidad. Pero, si a veces es difícil para
Todos los datos que una empresa ha acumulado a lo largo de los años cuentan algo más que su historia – pueden revelar cosas como qué productos son los más vendidos, cuántos clientes nuevos se sumaron y su nivel de satisfacción, qué transacciones se consideraron de riesgo o la efectividad