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Analytics | Learn SAS | Students & Educators
まず「データリテラシー」からはじめよう

社会でのデータ活用が進むにつれ、それを推進する人材の必要性が増しています。データ活用人材、アナリティクス人材、データサイエンティスト、呼び方や役割はさまざまですが、そのスキルの根底にあるのは、「データリテラシー」です。データリテラシーとは、世界で起こっているさまざまなことを理解するために、データと対話できることを指します。データの有用性を見極め、信頼性を問い、意味を見出し、その洞察を意思決定に役立て、洞察を他者に伝えることができる一連のスキルです。内閣府、文部科学省、経済産業省は、大学における「リテラシーレベル」の数理・データサイエンス・AI教育プログラムについて、認定制度をはじめようとしています。 SASは、学生向けにデータサイエンスを学べる SAS Skill Builder for Students を無料で提供しています。Skill Builder for Students の e-Learning のなかに、データサイエンスを学ぶ最初のコースとして、Data Literacy Essential があります。このコースでは、身近な例を取り上げ、段階を踏んでわかりやすくデータリテラシーについて学ぶことができます。 SASは、アナリティクスが個人や組織の意思決定のために活用されるものであることを意識し、製品やサービスを展開しています。この Data Literacy Essential のコースでも、意思決定の際にデータとどう向き合えばよいのか、その理解のためのファースト・ステップを提供します。よく統計学の初級コースで、「まず平均や分散を計算してみましょう」という教材がありますが、実は、それ以前に理解すべきことがあります。なぜデータを見る必要があるのか、どのようにデータを集めるのか、そのデータはどういう性質を持っているのか、という疑問と、それらを知ろうとする姿勢が必要です。 このコースは6つのモジュールで構成されます。 Why Data Literacy Matters ... WebやSNSなどで出会うさまざまなデータを例にデータリテラシーの重要性を学びます。 Data Literacy Practices ... 商品の購入を例にデータリテラシーの実践を学びます。 Identifying Reliable Data ... ある家族の新型コロナ感染予防の取り組みを例に信頼できるデータの収集について学びます。 Discovering the Meaning of Data ... 新型コロナの影響を受けたビジネスを例にデータから知見をどのように得られるのかを学びます。 Making Data-informed Decisions ...

Advanced Analytics
Stefan Herzog 0
Alles AGILE oder was?

Vor gut zwei Jahren hat die für den DACH-Raum (Deutschland, Österreich, Schweiz) zuständige Niederlassung des US-amerikanischen Software-Herstellers SAS Institute begonnen agile Methoden im Software-Vertrieb einzusetzen. Die Hauptmotivation für den damaligen Start der Initiative lag in der Hebung ungenutzter Potentiale im Zusammenhang mit der Generierung von Neugeschäft (auch als Demand- bzw.

Analytics
Toby Text 0
Bestimmung der fehlenden Werte für alle numerischen Variablen einer Tabelle

Jede Analyse sollte damit beginnen, die Natur der zugrunde liegenden Datentabelle zu beschreiben und charakterisieren. Nur so kann sichergestellt werden, dass die in einer späteren Modellierung zugrunde liegenden Modellannahmen validiert sind und die Grundlagen der Analyseergebnisse den jeweils erforderlichen minimalen Qualitätsansprüchen genügen. Anderenfalls ist das spätere Modell sinnlos, die Analyse

Advanced Analytics | Analytics | Customer Intelligence | Machine Learning
Mirian Herráez 0
La experiencia del cliente como clave diferenciadora en la digitalización del Sector Asegurador

Tal y como comentamos durante el evento realizado con Expansión y McKinsey en nuestras oficinas, en el contexto de incertidumbre actual, las aseguradoras han tenido que subirse al tren de la digitalización para seguir creciendo. La crisis del COVID como acelerador de la digitalización en el sector seguros En un

Programming Tips
Ron Cody 0
Using SAS to score a test

If you have ever needed to score a multiple-choice test, this blog is for you. Even if you are not planning to score a test, the techniques used in this example are useful for many other programming tasks. The example I am going to present assumes the answer key and

Analytics
SAS Korea 0
클라우드 환경에서 오픈소스 사용자들을 위한 SAS 활용 전략

대표적인 오픈소스인 R, 파이썬 사용자들이 SAS 제품의 성능과 장점을 쉽게 활용할 수 있는 방법은 무엇일까요? 오픈소스 사용자들은 SAS에 어떻게 접근을 해서 어떠한 결과물을 만들어낼 수 있을까요? 데이터 분석에 대한 가장 폭넓은 시각과 라이프사이클 솔루션을 보유한 SAS만의 데이터분석 능력을 오픈 소스를 선호하는 R, 파이썬 사용자들도 쉽게 활용할 수 있는 방법을 소개해

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Charlie Chase 0
Solving 3 emerging challenges for retail and consumer goods supply chains

The landscape of supply chains has changed rapidly due to unforeseen disruptions.  These changes include supply chain bottlenecks, inflation and geopolitical activities across retail and consumer goods industries. Retail supply chains are under immense pressure to keep up with these rapid changes. Innovators have been quick to take advantage of

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