All Posts
.@philsimon says that privacy is your issue as well whether you believe it or not.
True confessions. I’ve been working here at SAS for 15+ years and I have never used the Recreation and Fitness Center. That’s not quite true. I frequently go there to get a diet lemonade or a cup of coffee if our machine is not working. I have picked up some discount movie
How many of you have been given a SAS data set with variables such as Age, Height, and Weight and some or all of them were stored as character values instead of numeric? Probably EVERYONE! Yes, we all know how to do the old "swap and drop" (rename and convert), but
Data analysis can be used for many things ... how about finding other beers you might like, so you don't keep drinking the same old brand every time? Hang on tight - I think we're about to make a beer run! I recently read an interesting article on the Flowingdata website,
This SAS Jedi is very excited about the SAS 9.4 M4 release, which brought many wonderful gifts just in time for Christmas. So in the interest of extending the Christmas spirit, I'm going to blog about some of my favorites! I've long loved the SAS DO statement variant which allows
A la par de las metas empresariales que cada compañía se haya trazado para 2017, como la expansión a diversos territorios, conquista de nuevos mercados, amplificación de líneas de negocio, entre otras, es importante que los directivos estén preparados para enfrentar los cambios que el sector empresarial prevé. Sin importar
W piątym wpisie z serii 10 przykazań Ekonometrii Stosowanej poruszyliśmy kwestie związane z wykorzystaniem technik data mining i machine learning. Dziś przedstawię kolejne przykazania, które wiążą się z gotowością do kompromisów przy implementacji rozwiązań z zakresu teorii statystyki i rozwagą w interpretowaniu znaczenia istotności zmiennych. 8. Bądź gotowy do kompromisów.
In the previous three blogs in this series, we talked about what metadata can be available from source systems, transformation and movement, and operational usage. For this final blog in the series, I want to discuss the analytical usage of metadata. Let’s set up the scenario. Let's imagine I'm a
Die Digitalisierung wird ja angeblich alles ändern. Oder sogar revolutionieren. Das gilt sowohl für unser Privat- wie auch das Berufsleben. Unsere Arbeitsweisen und Gewohnheiten werden sich an die digitale Gesellschaft anpassen. Ob wir wollen oder nicht. Gleichfalls werden sich Strukturen und Organisationsformen in Unternehmen verändern. Und diese Veränderungen machen auch
SAS temporary arrays are an underutilized jewel in the SAS toolbox. I find that many beginning to intermediate SAS programmers are not familiar with temporary arrays. The good news is that there is nothing complicated about them and they are very useful. First of all, what is a temporary array?
Nei primi anni '70 il Fejenoord e l’Ajax vincevano coppe campioni e campionati nazionali come se piovesse. Poi molti dei loro talenti vennero venduti a diversi club europei e iniziò la parabola discendente dei due team. Fu così che Rinus Michels, CT dell’Olanda nel ’74, costruì la nazionale che doveva
We have seen in a previous post of this series how to configure SAS Studio to better manage user preferences in SAS Grid environments. There are additional settings that an administrator can leverage to properly configure a multi-user environment; as you may imagine, these options deserve special considerations when SAS Studio
It’s no secret that the US energy landscape has undergone massive changes in recent years: the emergence of cost-effective renewables, the natural gas revolution, the wide-scale penetration of intelligence across energy delivery networks, and soon a new resident at 1600 Pennsylvania Avenue. All of these changes are impacting different pockets of
はじめに 以前このブログ「グラフ理論入門:ソーシャル・ネットワークの分析例」でもご紹介しましたが。SASは従来からネットワーク分析(グラフ分析)をサポートしています。ネットワーク分析の基本的なことはまず上記のブログをご参照ください。 今回は、プログラミングスキルがあるアプリケーション開発者やデータサイエンティスト向けです。Pythonからネイティブに利用できるSAS Viyaを使用して、ネットワーク分析をする簡単な利用例をご紹介します。 2016夏にリリースされたSAS Viyaは、アナリティクスに必要な全てのアルゴリズムを提供しつつ、かつオープンさを兼ね備えた全く新しいプラットフォームです。これにより、SAS Viyaをアプリケーションにシームレスに組み込むことや、どのようなプログラミング言語からでもアナリティクス・モデルの開発が可能になりました。今回は、SASのパワフルなアナリティクス機能にアクセスするために、そのオープンさがどのように役立つののかにフォーカスします。 前提条件 SAS Viyaは、REST APIにも対応しているため、それを使用しても良いのですが、一般的には、使い慣れたプログラミング言語を使用する方が効率が良いと考えられるため、今回は、データサイエンティストや大学での利用者が多い、Pythonを使用したいと思います。 デモ環境としては、Pythonコードを実行できるだけでなく書式付テキストも付記できる、Webベースのオープンな対話型環境であるJupyter Notebookを使用します。Jupyterをインストールした後に、SAS Scripting Wrapper for Analytics Transfer(SWAT)をインストールする必要があります。このパッケージは、SAS Cloud Analytic Services(CAS)に接続するためのPythonクライアントです。これにより、Pythonから全てのCASアクションを実行することが可能となります。SWATパッケージの情報やJupyter Notebookのサンプルはこちらをごらんください。https://github.com/sassoftware SAS Cloud Analytic Services(CAS)にアクセスする SAS Viyaのコアにあるのは、SAS Cloud Analytic Services(CAS: キャス)というアナリティクスの実行エンジンです。"CASアクション"という個々の機能を実行したり、データにアクセスしたりするためには、CASに接続するためのセッションが必要となります。セッションからCASへの接続には、バイナリ接続(非常に大きなデータ転送の場合にはこちらが推奨です)あるいは、HTTP/HTTPS経由のREST API接続のどちらかを使用することができます。今回は、デモンストレーション目的で非常に小さなデータを扱うので、RESTプロトコルを使用します。SAS ViyaとCASのより詳細な情報はこちらのオンラインドキュメントをごらんください。 多くのプログラミングと同様、まずは使用するライブラリの定義からです。Pythonでは、importステートメントを使用します。非常に良く使われるmatplotlibライブラリに加えて、ネットワークをビジュアライズするためのnetworkxも使用します。 from swat import * import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as
It's that time of year again. Holidays, parties, gifts, cooking, closing annual business, hitting targets and preparing for 2017. Looking back on the year for the communication and media industries, it has been a year of transition for the industry and for many of the customers I work with in my role