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Analytics
和歌山県データ利活用コンペティション参考資料(1) データのインポート

SAS Japan と伊藤忠テクノソリューションズ株式会社は、第2回和歌山県データ利活用コンペティションに共同で協賛し、参加者に「データサイエンス教育プラットフォーム」を提供します。 このブログでは、データサイエンス教育プラットフォームの利用例をシリーズで紹介します。 本コンペティションは次世代のデータサイエンティストを育成することを目的に開催され、全国の高校生及び大学生が腕をふるいます。データサイエンス教育プラットフォームでは、プログラミングを知らない学生でもデータ分析ができるように、データの取り込み、集計、基本的な統計解析、高度な機械学習手法などをビジュアルなインターフェースで実行できる SAS Visual Analytics をWebブラウザから利用できます。

Analytics
Gustavo Gutman 0
Evolución Analítica en Latinoamérica

Soy muy optimista en cuanto las perspectivas de adopción de la analítica avanzada en áreas como la inteligencia artificial (AI). Especialmente porque existe una verdad innegable: los tomadores de decisión son, en su mayoría, compañías que conocen la necesidad de incursionar en el uso de analytics para obtener procesos más

Data Management
SAS Korea 0
유럽 개인정보보호법(GDPR) 준수를 위한 ‘데이터 거버넌스’ 구축하기

유럽 일반개인정보보호법(GDPR; General Data Protection Regulation)은 유럽연합(EU) 전역은 물론 유럽연합 시민의 개인 정보를 다루는 전 세계 모든 기업에 영향을 미치고 있습니다. 이 새로운 규제의 목적은 시민에게 자신의 데이터에 대한 보다 강력한 통제권을 부여하고, 유럽 전역에 걸쳐 시행할 수 있는 통일된 규칙을 만드는 것인데요. 이에 따라 기업은 개인 데이터 기록을 수집, 처리, 업데이트,

Analytics | Data Visualization | Programming Tips
Robert Allison 0
Hurricane Florence: rainfall totals in the Carolinas

"We been through every kind of rain there is. Little bitty stingin' rain, and big ol' fat rain, rain that flew in sideways, and sometimes rain even seemed to come straight up from underneath." Was that a quote from the Forrest Gump movie, or something said regarding Hurricane Florence? Could be either one! Hurricane Florence recently came through

Work & Life at SAS
Kim Andreaus 0
Hurricane Florence: How to Help

Hurricane Florence slammed the Carolinas and neighboring states with storm surge, damaging winds, and catastrophic flooding.  Many SAS employees are wondering how to help. There are many different ways to help provide support and relief to those impacted by the storm. Below are some ideas. When deciding how to give, it

Learn SAS | Programming Tips
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
[프로그래밍 팁] SAS바이야(SAS Viya) 자동화된 피처 엔지니어링 템플릿으로 예측 모델 생성하기

데이터 사이언티스트들은 작업 시간의 대부분을 데이터 준비와 피처(feature) 엔지니어링에 할애합니다. 지난 블로그를 통해 데이터 준비 작업에 유용한 프로그래밍 팁을 소개해드렸는데요. 오늘은 인공지능(AI) 기반 엔터프라이즈 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’의 기본 템플릿 중 ‘자동화된 피처 엔지니어링 템플릿’을 활용해 손쉽게 예측 모델을 생성하는 방법을 살펴보고자 합니다. 피처는 입력과 변수(독립 변수, 설명 변수)를 의미합니다. 그리고 피처 엔지니어링은 예측

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