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PROC FREQ is often the first choice when you want to generate basic frequency counts, but it is the last choice when it is compared to other statistical reporting procedures. People sometimes consider PROC FREQ last because they think they have little or no control over the appearance of the
A study from MONEY and Payscale.com found SAS analytics skills to be most valuable.
En una economía cada vez más dinámica, en donde las organizaciones tanto privadas como públicas necesitan tomar decisiones inmediatas y oportunas, el análisis de datos se ha convertido en pieza clave para la mejora y crecimiento de toda organización. ¿Qué es la analítica? Es una serie de procesos en donde
The numbers are daunting. More than 40 million Americans have their identities stolen each year. Credit card companies lose more than $200 billion annually due to fraud. Cybercrime-related losses exceed $3 million per claim for large companies. If you’re like me, those stats are enough to give pause. To fuel the concern,
How bad was the recent recession on the Las Vegas housing market, and what lingering side effects are still being felt? If you don't know squat about real estate housing markets, then this blog post is for you! It takes a simple graphical look at some data that helps explain
Es probable alguna vez en su vida haya hecho una matriz identificando debilidades, oportunidades, fortalezas y amenazas (DOFA) en su equipo de trabajo o en su organización y que por eso el tema le suene familiar. Sin embargo, realmente ¿ha hecho un análisis profundo para saber cuáles son sus amenazas?
.@philsimon on the collision between the two.
My previous blog discussed the SAS Environment Manager Report Center, and talked about its organization, and how to start using some of the prompts to get the reports you want. The next step is to learn to use some of the example reports provided to help you design your own, production-level
SAS Global Forum 2016のユーザープログラムでの発表論文を、”Hadoop”というキーワードで検索し、SAS on Hadoopソリューション関連の論文を集めてみました。企業の競争戦略と密接に結びついているHadoop関連の事例はなかなか公開されないのですが、いくつかありました。これ以外にも、Hadoop事例を話すセッションがいくつかありました。 SAS Global Forum 2016 Proceedings – ユーザーおよびパートナーによるHadoop 関連の講演 Analytics and Data Management in a Box: Dramatically Increase Performance Teradata様が提供するHadoopの話です Nine Frequently Asked Questions about Getting Started with SAS® Visual Analytics インプリメンテーション・パートナーがVA & Hadoopの使用法、導入方法、管理方法についてエンドユーザーから良く受ける質問について触れられています。 Making It Happen: A novel way to save taxpayer dollars by
SAS Global Forum 2016のユーザープログラムでの発表論文を、”Hadoop”というキーワードで検索し、SAS on Hadoop関連の発表・論文を集めてみました。ざっと見たところ、SAS on Hadoopソリューションにまつわる全ての話題が網羅されていると感じます。 SAS Global Forum 2016 Proceedings – Hadoop 関連のSAS社員による講演・論文 SAS® and Hadoop: The 5th Annual State of the Union 9.4M3で実現しているSASとHadoopの連携について概説。2014年には、SAS Forum Japanでも登壇した、Paul Kentが語ります。 Introducing - SAS® Grid Manager for Hadoop Grid ManagerのHadoop版の話です。 Deep Dive with SAS® Studio into SAS® Grid Manager 9.4 SAS
SAS Global Forum 2016のユーザープログラムでの発表論文を、”Machine Learning”というキーワードで検索し、機械学習関連の論文を集めてみました。 SAS Global Forum 2016 Proceedings - Machine Learning 関連のユーザーやパートナーによる講演・論文 Turning Machine Learning Into Actionable Insights 機械学習=意思決定プロセスの自動化 PROC IMSTAT Boosts Knowledge Discovery in Big Databases (KDBD) in a Pharmaceutical Company 日本の塩野義製薬様の機械学習への取り組み Diagnosing Obstructive Sleep Apnea: Using Predictive Analytics Based on Wavelet Analysis in SAS/IML®
SAS Global Forum 2016のユーザープログラムでの発表論文を、"Machine Learning"というキーワードで検索し、機械学習関連の論文を集めてみました。 SAS Global Forum 2016 Proceedings - Machine Learning 関連のSAS社員による講演・論文 Best Practices for Machine Learning Applications 機械学習の実践において一般的に遭遇する課題と解決のためのガイドラインを提供します。機械学習について初心者の方は、こちらもご活用ください⇒SASジャパン機械学習ページへ An Efficient Pattern Recognition Approach with Applications BASE SASおよびSAS Enterprise Minerを使用した、教師あり/なしタイプのパターン認識（画像認識）テクニックの紹介。パターン認識に関しては、この発表者の一人、Patrick Hallがウェビナーで他の例で解説しておりますので、そちらもあわせてご覧ください⇒「機械学習とディープ・ラーニング」ウェビナー Mass-Scale, Automated Machine Learning and Model Deployment Using SAS® Factory Miner and SAS® Decision Manager よりマイクロセグメント化するビジネス課題の解決のための自動化された機械学習製品の紹介 Streaming
Po wprowadzeniu w zagadnienia Data Governance oraz określeniu celów biznesowych możemy przystąpić do realizacji pierwszych zadań w budowie programu Data Governance. Krok 1: biznesowe znaczenie danych Organizacje w prowadzeniu swojej działalności posługują się wieloma, specyficznymi np. dla branży, pojęciami. Samo zdefiniowanie kto dla firmy jest klientem jest niejednoznaczne w zależności
La maleabilidad del fraude está presente todo el tiempo, a pesar de los cambios que existen para detenerla. Debido a la reciente migración tecnológica de los portafolios de tarjetas de Débito y Crédito a “full” EMV (Chip) así como las terminales punto de venta (chip enabled), y sus variantes Chip
The pharmaceutical industry will undergo significant changes this summer. A set of standards for the identification of medicinal products (IDMP) from the European Medicines Agency (EMA) will take effect in July, requiring the whole industry to apply the terminologies released by EMA. The changes have raised many concerns regarding how