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前回、この機能を紹介した際には、海外に実在する施設や地図上での活用例をご覧いただきました。 その続編となる今回は、以下の2点に関してご紹介します。 (尚、以下のデモ画面に表示されている数値(座席数、利用率、収益率、等)はすべてダミーデータです) 1.日本地図上に実在する施設に対するカスタム境界線分析 2.カスタム境界線機能で、こんなことまでできるなんて… 1.日本地図上に実在する施設に対するカスタム境界線分析 私は埼玉県さいたま市に在住しているのですが、だからというわけではありませんが、今回は、埼玉スタジアムの座席レイアウトを地図上の埼玉スタジアム上に描画してみました。(図1.参照) 図1.埼玉スタジアム地図上に描画された、観客席レイアウト 図1.では、「客席別利用率」ページが表示されています。 左側には客席ゾーン別の座席数が棒グラフで表示され、右側には、スタジアムの客席レイアウトが表示され、利用率によって色分けされています。また、棒グラフ上でゾーンCが選択され、スタジアム内の対応する客席の部分がハイライトされている状態です。 もちろん、SAS Visual Analytics(以降、VA)の標準機能を使用して、特定の客席エリアをクリックし、そのエリアのチケット料金や、収益の推移、などの詳細情報をポップアップで表示させることも可能です。 右側の地図が本当に埼玉スタジアムのある地点なのかを分かりやすく見ていただくために、図2.ではズームアウトしたものも載せました。埼玉スタジアムは国道122号線沿いにあるんですね。 図2.図1.から地図を少しズームアウトした状態 以下の図3.は同じレポート内の「ゾーン別客席マップ」ページです。棒グラフのゾーン別の色に合わせて、客席エリアの色を合わせたものです。 図3.「ゾーン別客席マップ」ページ 2.カスタム境界線機能で、こんなことまでできるなんて… 実は、VAの地図描画用オブジェクトである、「ジオマップ」では、地図を非表示にすることができます。 あれ?、地図描画用の機能なのに、地図を非表示にする意味あるの?と思われるかと思いますが、これがあるんですね。 その一例をご紹介します。 以下の図4.は、とある列車の車両内の座席別収益率を分析するレポートです。座席ごとの収益率が色分けで表示されています。(座席別に収益率を把握する必要があるかどうかは別のお話ですが) 図4.列車内座席別収益率レポート この座席レイアウトも「ジオマップ」オブジェクトを使用し、地図上に描画されているものなのですが、地図は境界線(領域)を描くためには必要ですが、この例のような場合は、描いた後は地図が必要ないので非表示にしているわけです。地図を非表示にしていること以外は、その他の例と同様に、チャートやアナリティクスとのインタラクション等はもちろん可能です。 上記の図4.でも、座席別収益率の棒グラフ上で、最も収益率の低い座席(右端の棒)を選択し、該当の座席位置をハイライト表示しています。 SAS Visual Analytics on SAS Viyaでは、こんなこともできるんですね。 例えば、人体図の中の内臓別の疾患状況をビジュアルに分析する、工場内プラントの設備(工程)ごとの稼働状況を図解でビジュアルに可視化し分析する、店舗内の商品陳列棚別の在庫状況や売上状況を図解でビジュアルに可視化し分析する…なんていうこともできそうですね。
Jim Harris asks: Do you retain and maintain data, or do you have a data retention strategy?
Aunque el término Big Data lleva solo 20 años de uso a nivel mundial, SAS ya tiene más de cuatro décadas inspirando lo extraordinario, un reto que muchas compañías y empleados ya han asumido, incorporando soluciones de analítica en procesos tan increíbles como la exploración del sol, la protección del
El uso del término Big Data en el mundo cumple 20 años; sin embargo, SAS tiene más de 40 años como pionero y líder del sector de analítica de datos, apoyando a las industrias e invitándolas a aprovechar su información con soluciones predictivas, que permiten la toma de decisiones más
SAS Visual Analytics filters in 7.4 and 8.2 enable you to improve the appearance of reports based on calculations that use periodic operators. Parameter settings also enable you to provide users with a prompt for choosing the data to display in a report, without having any effect on the calculations themselves.
When I was in Denver for SAS Global Forum 2018, one of our customers asked me for three use cases that show strong return on investment for analytics in today's electric utility industry. Since our energy team has identified at least 125 separate use cases that show how analytics can
There were 97 e-posters in The Quad demo room at SAS Global Forum this year. And the one that caught my eye was Ted Conway's "Periodic Table of Introductory SAS ODS Graphics Examples." Here's a picture of Ted fielding some questions from an interested user... He created a nice/fun graphic,
DESCENDING BY Variables in DATA Step Code that Runs Distributed in SAS Viya
Last week at SAS Global Forum, SAS launched a new solution for law enforcement. Powered by SAS® Visual Investigator, SAS® Intelligence and Investigation Management helps agencies integrate information to uncover sophisticated criminal activity, make connections in real time, and enhance collaboration in investigations. Data and analytics can provide tremendous value
For those who ask if artificial intelligence (AI) will change the world – it already has. Advances in AI have accelerated our ability to consume and act on data. We’ve created machines that can learn on their own using complex calculations involving the largest of data sets. Yet, there’s no
The sweep operator performs elementary row operations on a system of linear equations. The sweep operator enables you to build regression models by "sweeping in" or "sweeping out" particular rows of the X`X matrix. As you do so, the estimates for the regression coefficients, the error sum of squares, and
El manejo de datos y la escasez de capacidades, son los principales desafíos que enfrenta la banca a la hora de alcanzar la madurez en las pruebas de estrés. En los últimos años el sector financiero ha tenido que enfrentar grandes retos, dentro de los que se encuentran la necesidad
La fortaleza que tiene la analítica ahora es la revolución de las tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. Esta amalgama de innovaciones le da a las empresas, de todas las industrias, la oportunidad de llevar a cabo las percepciones que obtienen de sus datos a una
At the Executive Conference at SAS Global Forum 2018 speaker Dan Heath says customer experiences are defined by peak moments. In this blog post, E.G. Nadhan, Chief Technology Strategist at Red Hat, shares his peak moments from SAS Global Forum 2018.
올 초 미국항공우주국 나사(NASA)는 전 세계 시민 과학자(citizen scientist) 1만여명이 새로운 지구형 행성계 ‘K2-138’을 발견했다고 발표하며 천문학계를 떠들썩하게 했습니다. 대표적인 시민 과학자 플랫폼 ‘주니버스(Zooniverse)’에서 집단 지성을 모아 이뤄낸 첫 번째 쾌거입니다! 미국 캘리포니아 대학교 산타 크루즈(UCSC) 연구팀은 시민 과학자도 쉽게 데이터를 분석할 수 있는 특수 프로그램을 제작했습니다. 이를 기반으로 시민 과학자들은