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SAS Enterprise GuideのカスタムタスクでPythonコード実行

SAS Enterprise Guide(EG)で簡単にPythonなどオープンソース・コードを実行できる方法を紹介します。 1.オープンソースコード実行用タスク(OST)の概要 2.事前設定 3.EGでの使用方法 4.AMOでの使用方法   1.オープンソースコード実行用タスク(OST)の概要 SAS Enterprise Guide(EG)は直感的なユーザインタフェース上で、マウスの簡単操作で、透過的にデータにアクセスし、様々な分析用タスクを活用し、データの準備から加工・変換、集計・分析、レポート作成に至る一連の作業をグラフィカルなフロー図として描き、実行することができるツールです。 一方、多くの組織ではPython, Rなど様々なオープンソースのスキルを持つデータサイエンティストが混在することが多く、こうしたオープンソース(OS)とのコラボレーションも必要になってきています。従来、EGとPythonなどOSと連携する際には、データでのやりとりが必要でした。例えば、EGで作成したデータをエクスポートし、OSユーザに渡して処理してもらうか、その逆か、になります。 都度このようにデータをやりとりするには手間と時間がかかりますし、データやPythonコードなどの管理も課題となります。こうした課題を解決する手段の一つとして、カスタムタスクを活用することができます。 カスタムタスク:EGには、数多くのタスク(データ準備用タスク、分析用タスク、など)が実装されています。このタスクは顧客ニーズに応じてカスタムで作成し、活用することができるようになっています。SASのサポートサイトからカスタムタスクを作成するためのテンプレートをダウンロードし、使用することができるようになっています。カスタムタスクの作成方法の詳細に関しては、次回のブログでご紹介します。 オープンソースコード実行用タスク(OST):OSTはOpenSourceTaskの略で、EGカスタムタスクのテンプレートに基づいて開発されています。OSTを使用することで、EG上で簡単にPythonコードを実行することができ、GUIベースの簡単マウス操作でPythonコードを再利用し、EG上で、標準実装のタスクとOSTを活用し、連携してアナリティクス作業を完結することができます。これによって、様々異なる分析スキル(GUIユーザー、SAS言語ユーザー、OS言語ユーザー)を連携し、有効活用することが可能となります。また、この分析処理は自動化することも可能です。  次にPythonコード実行用のOSTの使用方法を紹介します。EGのバージョンは8.2を使用したものです。   2.事前設定 ・Python環境の確認 まずSAS9サーバ側にPython環境がインストールされていることを確認してください。Pythonの環境がない場合は、PythonまたAnacondaなどPythonのruntimeをインストールする必要があります。 ・SAS9サーバーの設定 SAS9のSMC(SAS Management Console)を起動し、以下の画面を開きます。 「Environment Management」>「Server Manager」> 「SASApp」>「SASApp Logical Workspace Server」>「SASApp - Workspace」を右クリックし、「Properties」をクリックし 以下の設定でXCMDの実行を許可します。 「Options」タブ >「Advanced Options」>「Launch Properties」で「Allow XCMD」をチェックし、「OK」をクリックします。 設定を有効するにはシステムのObject Spawnerのサービスを再起動する必要があります。 ・OSTパッケージの取り込み OSTパッケージをダウンロードし、展開したCustomフォルダをEG(またAMO)のインストール先(以下画面ショットのロケーション)にコピーします。そのほか、臨時ファイル保存と作業用フォルダC:/Customを作成し、準備作業が完了です。 これで、OSTが使用できる状態になります。   3.EG上の使用方法 まず EGを起動し、処理対象データを選択します。今回はSASHELPライブラリ内にある「CLASS」を選びます。データを選択した状態で、タスクリストのSAS

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R言語でSAS ViyaのAI機能活用 第二回「アクションセットと最初のデータ読み込み」

概要 第一回の「CASサーバーとSWATパッケージ」に続き、第二回としてCASのアクションセットの活用やCASサーバーへのデータ読み込みなどの基本操作の方法について紹介します。 アクションセットについて CASサーバー上での分析作業を開始する前に、“アクションセット”という重要な概念に関して紹介します。 アクションセットは、関連する機能を実行するアクションの論理的なグループです。 SAS Viyaでは、関数のことを「アクション」、関連する関数のグループを「アクションセット」と呼んでいます。アクションでは、サーバーのセットアップに関する情報を返したり、データをロードしたり、高度な分析を実行するなど、さまざまな処理を実行できます。 アクションセットを使ってみましょう それでは、サンプルコードを使いながら、SAS Viyaのアクションセットでデータの読み込みからプロットまでの一連の操作を説明します。 ・データの読み込み CASサーバーにデータを読み込むには二つの方法があります。一つはread.csv()でcsvファイルをRデータフレームの形で読み込んだ上で、as.casTable()を使用する方法です。この関数はデータをRのデータフレームからCASテーブルにアップロードすることができます。今回の例では金融関連のサンプルデータhmeqを使って紹介します。 library("swat") conn <- CAS(server, port, username, password, protocol = "http")   hmeq_data <- read.csv(“hmeq.csv”) hmeq_cas <- as.casTable(conn, hmeq) もう一つはcas.read.csv()を使って、ローカルからファイルを読み込んで、そのままCASサーバーにアップロードする方法です。仕組みとしては、一つ目の方法と大きくは変わりません。 hmeq_cas <- cas.read.csv(conn, hmeq) as.casTable()或いはcas.read.csv()からの出力はCASTableオブジェクトです。その中に、接続情報、作成されたテーブルの名前、テーブルが作成されたcaslib(CASライブラリ)、およびその他の情報が含まれます。 Rのattributes()関数を使えば中身を確認できます。 attributes(hmeq_cas) $conn CAS(hostname=server, port=8777, username=user, session=ca2ed63c-0945-204b-b4f3-8f6e82b133c0, protocol=http) $tname [1] "IRIS" $caslib [1] "CASUSER(user)"

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R言語でSAS ViyaのAI機能活用 第一回「CASサーバーとSWATパッケージ」

本シリーズの記事について オープンソースとの統合性はSAS Viyaの一つの重要な製品理念です。SAS言語やGUIだけではなく、R言語やPythonなどのオープンソース言語でも、SAS ViyaのAI&アナリティクス機能を活用することが可能になっています。このシリーズの記事は、R言語からSAS Viyaの機能を活用して、データ準備からモデルの実装までの一連のアナリティクス・ライフサイクル開発をサンプルコードの形で紹介していきます。 CASサーバーとSWATパッケージとは コードの内容を紹介する前に、まずCASサーバーとSWATパッケージに関して、簡単に紹介します。CASはSAS Cloud Analytic Serviceの略称です。SAS Viyaプラットフォームの分析エンジンで、様々な種類のデータソースからデータを読み込み、メモリーにロードし、マルチスレッドかつ分散並列でハイパフォーマンスな分析処理を実行します。現在のCASサーバーは3.4.0以降のバージョンのPythonと3.1.0以降のバージョンのRをサポートしています。 オープンソース言語のクライアントからCASサーバーのインタフェースを使用するために、SASからSWAT(SAS Scripting Wrapper for Analytics Transfer)というパッケージをGithubに公開し、提供しています。RとPythonにそれぞれ対応しているバージョンはありますが、本記事のサンプルコードではR用の SWATをメインで使用します。SWATパッケージを通してCASサーバーと通信し、インタフェースを直接利用することができます。データサイエンティストはSWATパッケージを使用し、RやPythonからSAS Viyaの豊富なAI&アナリティクス機能を活用し、様々なデータ分析処理を行ったり、機械学習や深層学習のモデルを作成したりすることができます。 環境の準備 R言語用SWATパッケージを利用するために必要なRの環境情報は以下の通りです。 ・64-bit版のLinux或いは64-bit版のWindows ・バージョン3.1.0以降の64-bit版のR ・Rパッケージ「dplyr」、「httr」と「jsonlite」がインストールされていること 筆者が使用している環境は64-bit版のWindows 10と64-bit版のR 3.5.3となり、IDEはRstudioです。 パッケージのインストール SWATをインストールするために、標準的なRインストール用関数install.package()を使用します。SWATはGithub上のリリースリストからダウンロードできます。 ダウンロードした後、下記のようなコマンドでSWATをインストールします。 R CMD INSTALL R-swat-X.X.X-platform.tar.gz X.X.Xはバージョン番号であり、platformは使用するプラットフォームと指しています。 或いはRの中から下記のコマンドのようにURLで直接インストールするのもできます。 install.packages('https://github.com/sassoftware/R-swat/releases/download/vX.X.X/R-swat-X.X.X-platform.tar.gz', repos=NULL, type='file') この部分の詳細はR-swatのGitHubのリンクを参考にしてください。 SAS Viyaと一回目の通信をやってみよう 全ての準備作業が完了したら、問題がないことを確認するために、Rから下記のコードを実行してみます。 library("swat") conn <- CAS(server, port, username, password,

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