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Work & Life at SAS
Celeste Cooper 0
Beyond the Mat

As the summer season begins to become part of the past and we return to a “normal” schedule, I’m reminded that there is still something celebratory as we slowly make our way into the autumn season. It’s yoga! September is National Yoga Month. It is a national health observance designated

Analytics | Customer Intelligence
SAS Korea 0
지오로케이션(geolocation), 위치 정보를 이용한 은행 서비스 혁신

은행 산업의 경쟁 환경 변화 지난 4월, 국내 최초 인터넷 전문 은행 ‘케이뱅크’는 출범 사흘 만에 신규 계좌 가입자 수 10만 명을 돌파하며 화려하게 데뷔했습니다. 1992년 옛 평화은행 이후 25년 만에 탄생한 신규 은행으로 은행권은 물론 세간의 이목을 집중시켰는데요. 이어서 7월에는 인터넷 전문 은행 2호 ‘카카오뱅크’가 오픈 8시간 만에 10만 계좌,

Work & Life at SAS
Page Cvelich 0
Tweens and Sleep

Parents, I don’t need to tell you three obvious things: Sleep is critical to our well-being (no matter what age you are). Ask any primary care physician or therapist. Tweens and teens need more sleep than they get (need an average of 9-10 hours, but almost half get fewer than

Analytics
Cornelius Kimmer 0
Edge Analytics: So kommt Analytics in den Truck

ODER: Wie erstelle ich ein Edge Analytics Case auf Basis von SAS ESP, SAS Streamviewer und eines Modelltrucks? Im ersten Teil wurde die praxisnahe Demonstration von SAS Streaming Analytics anhand eines Modelltrucks beschrieben. Für den Aufbau eines funktionsfähigen Modells, das mit einer Fernbedienung in Bewegung gesetzt werden kann, werden folgende

Analytics
Rick Wicklin 0
7 ways to view correlation

Correlation is a fundamental statistical concept that measures the linear association between two variables. There are multiple ways to think about correlation: geometrically, algebraically, with matrices, with vectors, with regression, and more. To paraphrase the great songwriter Paul Simon, there must be 50 ways to view your correlation! But don't

Advanced Analytics | Programming Tips
Makoto Unemi (畝見 真) 0
SAS Viyaで線形回帰

SAS Viyaで線形回帰を行う方法を紹介します。 言語はPythonを使います。 SAS Viyaで線形回帰を行う方法には大きく以下の手法が用意されています。 多項回帰: simpleアクションセットで提供。 一般化線形回帰または一般線形回帰: regressionアクションセットで提供。 機械学習で回帰: 各種機械学習用のアクションセットで提供。 今回は単純なサインカーブを利用して、上記3種類の回帰モデルを作ってみます。   【サインカーブ】 -4≦x<4の範囲でサインカーブを作ります。 普通に $$y = sin(x) $$を算出しても面白みがないので、乱数を加減して以下のようなデータを作りました。これをトレーニングデータとします。 青い点線が $$y=sin(x)$$ の曲線、グレーの円は $$y=sin(x)$$ に乱数を加減したプロットです。 グレーのプロットの中心を青い点線が通っていることがわかります。 今回はグレーのプロットをトレーニングデータとして線形回帰を行います。グレーのプロットはだいぶ散らばって見えますが、回帰モデルとしては青い点線のように中心を通った曲線が描けるはずです。 トレーニングデータのデータセット名は "sinx" とします。説明変数は "x"、ターゲット変数は "y" になります。 各手法で生成したモデルで回帰を行うため、-4≦x<4 の範囲で0.01刻みで"x" の値をとった "rangex" というデータセットも用意します。 まずはCASセッションを生成し、それぞれのデータをCASにアップロードします。 import swat host = "localhost" port = 5570 user = "cas" password = "p@ssw0rd"

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