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Analytics | Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence | Machine Learning
WooSeong Jeon 0
사Ʞ탐지 몚덞에서 활용되는 SAS ‘Signature’ Approach

Payment Fraud는 ꞈ융Ʞꎀ의 지속적읞 도전 곌제입니닀. 디지턞 결제방식읎 닀양화되고 싀시간 결제 ꞈ액읎 슝가핚에 따띌 싀시간 사Ʞ 탐지 및 예방읎 필수적읞 시대가 되었습니닀. 동시에 고객은 마찰 없는 고객 겜험을 요구하Ʞ 때묞에 사Ʞ 탐지 시슀템은 사Ʞ 탐지 성능곌 고객 불펞 간의 균형읎 잘 유지되도록 충분히 정교하게 욎영되얎알 합니닀. 규칙Ʞ반(Rule Base) 탐지가 좋은

Advanced Analytics
Juan José Sáez 0
Claves para lograr una analítica ágil y eficiente en la industria de manufacturing

Conocer las limitaciones es importante a la hora de comenzar cualquier proyecto de mejora. Desarrollar una estrategia en analítica figura entre las cosas que pueden generar mucho valor para una empresa, pero es crucial entender lo que nos impide hacerlo. En este artículo quiero recomendar, a las compañías que están

Analytics | Students & Educators
アナリティクス入門講矩むントロダクション

SASのビゞョンは「デヌタがあふれる䞖界をむンテリゞェンスに満たされる䞖界に倉える」ですが、そのためにはデヌタの掻甚に぀いお知っおいる人材が䞖の䞭でさたざたな圹割を担うこずが重芁だず考えおいたす。そこで、SASはグロヌバルで教育・アりトリヌチ掻動を実斜しおいたす。 SAS Japanでは、アナリティクスを孊習するための入門線ずしお、同志瀟倧孊や䞊智倧孊で講矩を提䟛しおいたす。この講矩では、SAS瀟員が講垫ずなり、アナリティクスの基本的な考え方や各業界での掻甚事䟋、アナリティクスを実珟するためのテクノロゞヌなどを玹介したす。SAS゜フトりェアを掻甚した実際のデヌタ分析に取り組む前に、アナリティクスがどこで掻甚されおいるのか、䜕のために䜿われおいるのかに぀いお、デヌタサむ゚ンティストを目指す孊生以倖にも知っおほしいず考えお講矩を構成したした。実際は90分×15回皋床の講矩なのですが、このブログ・シリヌズでは講矩の内容をたずめお玹介したす。 アナリティクスずは 「アナリティクス(analytics)」はanalysisから掟生した蚀葉ですが、analysisの語源ずしおは、「ばらばらにする」ずいう意味があるそうです。analysisの日本語蚳である「分析」も、「分ける」「析さく」ずいう意味の挢字から成り立っおいたすから、analysisず同じ意味合いですね。近代以降の還元䞻矩的な考え方によれば、「分ける」こずはすなわち「理解する」こずに぀ながりたす。分解するこずにより、ものごずを理解しようずいうのがanalysisの蚀葉的な意味になりたす。 近代の科孊では、察象の理解のために芳察や実隓ずいった方法が採られおきたした。そこには、デヌタが必須です。察象を分解し、デヌタを比范するこずがスタヌトです。比范察象をできるだけシンプルにするこずが研究の基本的な態床ですが、察象が耇雑になったり倧芏暡になったりするず、倚くのデヌタが必芁になりたす。そのため、耇雑で倚様なデヌタから情報を匕き出し、ものごずを理解するための技術が発展したした。それがアナリティクスです。analyticsを盎蚳するず「分析孊」であり、analysisに関する知識や技術の総称になりたす。SASのWebペヌゞには次のように曞いおいたす。 アナリティクスは包括的か぀倚面的な分野であり、蚘録されたデヌタに朜む有意矩なパタヌンや知識を発芋するために、数孊、統蚈孊、予枬モデリング、機械孊習などの手法を掻甚したす。 SASはアナリティクスの゜フトりェアずサヌビスを提䟛しおいる䌁業ですが、単なる「技術」を売っおいるずは考えおいたせん。人間が察象を理解しようずしおいるのは、その理解から利益を埗たいからです。今日、䞖界䞭の組織でアナリティクスやデヌタサむ゚ンスが掻甚されおいるのは、それが組織の圹に立぀からです。SASにはこんな蚀葉がありたす。 Data doesn’t drive your organization, Decisions do. デヌタは組織を駆動しない。意識決定が駆動する。 アナリティクスはデヌタを分析し、むンサむトを埗るための技術ですが、それが人間の意思決定に぀ながらない限りは組織の利益にはなりたせん。 意思決定をしおみよう 「意思決定」ず蚀っおも、べ぀に特別なこずではありたせん。我々は日垞的に意思決定をしおいたす。少し䟋を䞊げおみたしょう。 今日、傘を持っおいくか 週末のむベントに参加するかコロナ犍 ワクチンを接皮するか 運動䌚のリレヌのクラス代衚を誰にするか どの授業に登録するか みなさんは、これらの課題に察し、どのように意思決定をしたすか 傘を持っおいくかどうかの刀断は、倩気予報を芋お決めるでしょう。倩気予報は、気象庁や気象予報士が過去のデヌタず珟圚の芳枬デヌタ衛星や気象芳枬所、各皮センサヌなどを甚いお未来の倩気を予枬しおいたす。週末のむベントに参加するかどうかは、新型コロナりむルスの感染者の動向を芋お決めるでしょう。ニュヌスやWebサむトでは、感染者の遷移がわかりやすく可芖化されおいたす。ワクチンを接皮するかどうかは、ワクチンに効果があるかどうか、副反応が蚱容できる範囲かどうかを考慮しお決めるでしょう。ワクチンの効果は、厳密にデヌタず統蚈孊によっお怜蚌されたす。運動䌚のリレヌのクラス代衚は、䜓育の授業の50m走のタむムを芋お決めるず玍埗しやすいです。1回だけだず「たたたた」かもしれないので、䜕回かの平均タむムを比范するかもしれたせん。どの授業に登録するかは、孊郚・孊科の履修ガむドラむンもさるこずながら、過去にその授業を受けた先茩が残したデヌタを参考にするでしょう筆者の孊生時代は、単䜍の取りやすさがA-Dにランク付けされたリストが出回っおいたした。このように、みなさんは日垞的に意思決定をしおいたすし、そこではデヌタを圹立おおいるこずが倚いこずがわかりたす。 みなさんのなかには、デヌタサむ゚ンティストを目指しおいる人もいるかもしれたせん。組織のなかでアナリティクスを掻甚するには、この意思決定をどのように支揎するかを考えるこずが重芁です。デヌタを取埗し、分析し、その結果を意思決定者であるナヌザヌに提瀺するサヌビスを蚭蚈する必芁がありたす。この「ナヌザヌ」はアナリティクス・゜フトりェアのナヌザヌではなく、意思決定サヌビスのナヌザヌずいう意味です。デヌタサむ゚ンティストは、デヌタがあるからずりあえず分析しおみるのではなく、ナヌザヌが意思決定をする際の課題をいかにデヌタ分析により手助けするかをプランするこずも圹割の䞀぀になりたす。 4぀のアナリティクス ガヌトナヌによるず、アナリティクスは、デヌタ分析をしおから意思決定にいたるたで、どの皋床人間が介圚するかによっお4぀のレベルに分けられたす。 蚘述的アナリティクス 
 過去に䜕が起こったか、いた䜕が起こっおいるかを知る。デヌタの集蚈や平均倀などの統蚈量の蚈算、グラフを甚いた可芖化など。 蚺断的アナリティクス 
 事象なぜ起こったかを分析する。芁因分析・効果怜蚌・統蚈的因果掚論など。 予枬的アナリティクス 
 未知の事象を過去のデヌタや入手できる情報から予枬する。統蚈モデル・機械孊習モデルを掻甚。 指瀺的アナリティクス 
 次に䜕をすべきかを指し瀺す。数理最適化の手法を掻甚。 䟋えば、䞊蚘の意思決定の䟋であれば、むベントぞの参加を怜蚎するためにコロナ感染者の掚移をグラフで芋たり、リレヌのクラス代衚者を50m走のタむムで決めたりするのは、蚘述的アナリティクスに該圓したす。情報を解釈しお刀断する倧郚分を意思決定者自身が担いたす。ワクチンの効果を怜蚌するのは蚺断的アナリティクスです。ランダム化比范実隓や統蚈的因果掚論の手法を甚いたす次回以降で解説したす。倩気予報は、予枬的アナリティクスに圓たりたす。過去のデヌタず珟圚の芳枬情報から未来の倩気を予枬したす。指瀺的アナリティクスでは、䟋えば最適な配送経路を蚈算するのに数理最適化の手法を甚いたす。 次回以降は、これら4぀のアナリティクスを詳しく芋おいきたしょう。

Fraud & Security Intelligence
Zbigniew Skaliński 0
Obraz wart tysiąca słów - trochę historii i obecnie

„Obraz wart tysiąca słów” to dość popularne powiedzenie, na które powołuje się wiele osób przy róŌnych okazjach. Skąd się wzięło? Jedni przypisują go Napoleonowi Bonaparte, który miał stwierdzić, ÅŒe „dobry szkic jest lepszy niÅŒ długa mowa”. Inni wskazują na Leonarda da Vinci, któremu przypisuje się stwierdzenie, ÅŒe poeta zostanie „pokonany

Fraud & Security Intelligence
Zbigniew Skaliński 0
Okiem analityka: Poszukiwany, poszukiwana czyli potrzeba łatwego, szybkiego, precyzyjnego i skutecznego wyszukiwania w analizie śledczej

Dzisiaj poświęcę parę słów klasycznej metodzie analizy śledczej znanej jako Search & Discovery. Wymaga ona punktu zaczepienia, którym moÅŒe być na przykład informacja pochodząca od sygnalisty, hipoteza własna analityka, czy teÅŒ konieczność uzupełnienia posiadanych informacji w ramach bieŌącej analizy. W takim przypadku pierwszym krokiem jest sprawdzenie, jakie informacje na interesujący

Analytics
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SAS ViyaでのSASプログラム実行甚リ゜ヌス管理(侀)蚈算リ゜ヌス䞊限の蚭定方法

䞀、背景の玹介 "デヌタアナリストのようなヘビヌナヌザず利甚頻床が䜎いナヌザや参照系のナヌザなど、さたざたなナヌザがおり、SASプログラムを実行する際に利甚するCPUずメモリなどの蚈算リ゜ヌスを、ナヌザタむプごずに割り圓おる蚭定をしたい"。これは、倚くのViyaナヌザ様が持぀課題です。これを実珟するためには、次の2぀のステップが必芁です 異なるタむプのナヌザごずに利甚できる蚈算リ゜ヌスを蚭定したす。 異なるタむプのナヌザに察しお、暩限を個別に割り圓おる必芁がありたす。 本蚘事では、たずViyaのシステム管理者に向けお、ナヌザが利甚できる蚈算リ゜ヌスの䞊限倀の倉曎方法を玹介しおいきたす。 二、準備 蚭定方法を玹介する前に、たずViyaでSASプログラムを実行時に蚈算リ゜ヌスを調達する方法を説明したす。ここでは、viyaのアヌキテクチャずk8sの知識が必芁になるので、なるべくわかりやすく解説しおいきたいず思いたす。 たず、ナヌザがSAS Studioを䜿甚する際、Viyaはそのナヌザのみが䜿甚できるセッションを䜜成したす。 ナヌザは、実行が必芁なSASアプリケヌションごずに個別のセッションを䜜成するこずができ、各セッションはバックグラりンドでk8sクラスタ䞊に察応するポッドを持ちたす。 各ポッドには䜿甚できるCPUずメモリの䞊限があり、デフォルトでは2vcpusず2Giのメモリが䜿甚できたす。Viyaがナヌザのセッションのためにポッドを生成するずき、ポッドテンプレヌト(podTemplate)ず呌ばれるものを参照したす。ポッドテンプレヌトはviyaがデプロむされるずきにyamlファむルで定矩されるものです。そのため、ナヌザセッションが利甚できる蚈算リ゜ヌスを倉曎したい堎合は、viyaのデプロむに䜿甚するポッドテンプレヌトのyamlファむルを倉曎する必芁がありたす。たた、ナヌザの皮類によっお異なる蚈算リ゜ヌスの制限を蚭定したい堎合は、既存のポッドテンプレヌトをコピヌしお、名前ず数倀を倉曎するだけです。 デプロむメントファむルずK8sクラスタヌに倉曎を加える必芁があるため、以䞋を準備する必芁がありたす。基本的にViyaをデプロむ時に必芁なものず同じですので、もし䞋蚘に察しお䞍明なずころがある堎合、ご利甚のViya環境のデプロむ担圓者にお問い合わせください。 ・k8sクラスタヌのAPIサヌバヌに接続できる䜜業甚のサヌバヌ、OSはLinux系がおすすめです。 ・k8sクラスタヌに接続甚コンフィグファむル(管理者暩限が必芁)。~/.kube/configずしお保存したす。 ・k8sのコマンドラむンツヌルkubectl ・Viyaデプロむメントアセットのコンパむル甚ツヌルkutomize ・Viyaをデプロむ時に䜿ったkustomization.yamlやsite-configフォルダを含めたファむルアセット 䞉、蚈算リ゜ヌス䞊限倀の修正方法 蚈算リ゜ヌスの調達方法を簡単に玹介した埌、次は、そのリ゜ヌスを倉曎する方法に぀いお説明したす。ここでは、䞻に以䞋の2぀の方匏を採甚しおいたす。以䞋はLinux OSを䜿甚するこずを前提に説明したす。 以䞋はこの章の項目の䞀芧です。読者は以䞋のリンクを䜿っお興味のあるセクションに盎接ゞャンプするこずができたす。 デプロむ甚ポッドテンプレヌトファむルを修正し、再デプロむでリ゜ヌスの蚭定を曎新する方法 K8sクラスタヌ内にデプロむされたポッドテンプレヌトをそのたた修正する方法 蚭定埌の怜蚌方法 デプロむ甚ポッドテンプレヌトファむルを修正し、再デプロむでリ゜ヌスの蚭定を曎新する方法 この方法のメリットは、デプロむメントファむルに察しお倉曎を加えるため、埌にViya環境のバヌゞョンアップや蚭定倉曎があった堎合でも、蚈算リ゜ヌスの蚭定の倉曎が保持されるこずです。 デメリットは、蚭定時にデプロむメント手順を再実行する必芁があるため、比范的面倒ではあるが、長期的には管理しやすいので、おすすめです。 ①たず、Viya のデプロむメントアセットを含むパスの䞀番䞋に移動する必芁がありたす。 このパスを/opt/viyainstallず仮定しお、以䞋のコマンドを実行する必芁がありたす。 deploy=/opt/viyainstall cd $deploy パス$deployの䞋の構造は、おおよそ次のようになっおいるはずです。䞋蚘のファむルやフォルダが含たれおいない堎合、パスが正しいか、Viyaのデプロむに䜿甚するファむルが欠萜しおいないかを確認するこずが重芁です。 ②次に、ポッドテンプレヌト内で定矩されおいるcpuずmemoryの制限を倉曎するために、site-configフォルダに以䞋のファむルを䜜成する必芁がありたす。実際には、蚭定したいCPUやメモリの䞊限倀に合わせお、䞋蚘のコマンド内のvalueの倀を倉曎する必芁がありたす。䞋蚘のコマンドの䟋では、ナヌザが利甚できる蚈算リ゜ヌスの䞊限を31vcpu/240Giに蚭定したした。 cat <<EOF > $deploy/site-config/modify-podtemplate.yaml #メモリの䞊限倀を修正 - op: add path: "/metadata/annotations/launcher.sas.com~1default-memory-limit" value: 240Gi #利甚できるメモリの䞊限倀 - op:

Analytics
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SAS Model Manager의 REST API 사용을 통한 였픈 소슀 êž°ë°˜ 몚덞 ꎀ늬

볎통 분석몚덞 ꎀ늬 프로섞슀는 몚덞개발, 몚덞등록, 배포, 몚니터링 및 재학습윌로 구성됩니닀. 읎번 Ꞁ에서는 SAS Model Manager (MM)가 제공하는 API륌 통핎 분석몚덞 ꎀ늬 프로섞슀가 얎떻게 진행되는지 삎펎볎겠습니닀. SAS MM은 몚덞 컬렉션의 생성 및 êŽ€ëŠ¬ë¥Œ 간소화하는 제품입니닀. 읎 웹 êž°ë°˜ 읞터페읎슀륌 사용하멎 몚덞 ꎀ늬 프로섞슀륌 손쉜게 자동화하고, 사용자가 몚덞링 프로섞슀의 각 닚계별로 진행

Analytics | Learn SAS | Students & Educators
たず「デヌタリテラシヌ」からはじめよう

瀟䌚でのデヌタ掻甚が進むに぀れ、それを掚進する人材の必芁性が増しおいたす。デヌタ掻甚人材、アナリティクス人材、デヌタサむ゚ンティスト、呌び方や圹割はさたざたですが、そのスキルの根底にあるのは、「デヌタリテラシヌ」です。デヌタリテラシヌずは、䞖界で起こっおいるさたざたなこずを理解するために、デヌタず察話できるこずを指したす。デヌタの有甚性を芋極め、信頌性を問い、意味を芋出し、その掞察を意思決定に圹立お、掞察を他者に䌝えるこずができる䞀連のスキルです。内閣府、文郚科孊省、経枈産業省は、倧孊における「リテラシヌレベル」の数理・デヌタサむ゚ンス・AI教育プログラムに぀いお、認定制床をはじめようずしおいたす。 SASは、孊生向けにデヌタサむ゚ンスを孊べる SAS Skill Builder for Students を無料で提䟛しおいたす。Skill Builder for Students の e-Learning のなかに、デヌタサむ゚ンスを孊ぶ最初のコヌスずしお、Data Literacy Essential がありたす。このコヌスでは、身近な䟋を取り䞊げ、段階を螏んでわかりやすくデヌタリテラシヌに぀いお孊ぶこずができたす。 SASは、アナリティクスが個人や組織の意思決定のために掻甚されるものであるこずを意識し、補品やサヌビスを展開しおいたす。この Data Literacy Essential のコヌスでも、意思決定の際にデヌタずどう向き合えばよいのか、その理解のためのファヌスト・ステップを提䟛したす。よく統蚈孊の初玚コヌスで、「たず平均や分散を蚈算しおみたしょう」ずいう教材がありたすが、実は、それ以前に理解すべきこずがありたす。なぜデヌタを芋る必芁があるのか、どのようにデヌタを集めるのか、そのデヌタはどういう性質を持っおいるのか、ずいう疑問ず、それらを知ろうずする姿勢が必芁です。 このコヌスは6぀のモゞュヌルで構成されたす。 Why Data Literacy Matters ... WebやSNSなどで出䌚うさたざたなデヌタを䟋にデヌタリテラシヌの重芁性を孊びたす。 Data Literacy Practices ... 商品の賌入を䟋にデヌタリテラシヌの実践を孊びたす。 Identifying Reliable Data ... ある家族の新型コロナ感染予防の取り組みを䟋に信頌できるデヌタの収集に぀いお孊びたす。 Discovering the Meaning of Data ... 新型コロナの圱響を受けたビゞネスを䟋にデヌタから知芋をどのように埗られるのかを孊びたす。 Making Data-informed Decisions ...

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