Está sucediendo en casi todas las regiones del mundo, y Latinoamérica no es la excepción: las economías que tienen una mayor cultura analítica y de adopción de inteligencia artificial son las que más están logrando crecer en la actualidad. Al comparar reportes de crecimiento de países del Fondo Monetario Internacional
회복탄력성을 유지하는 한 해 될 것 2022년 우리는 코로나19 팬데믹과 수많은 가족의 터전을 빼앗은 국제적 분쟁에 적응하고 회복하기 위해 노력했습니다. 에너지 가격은 급등했고, 공급망 문제 및 여러 중단 사태가 지속되었습니다. 그 결과 수 십년만에 전 세계 물가인상률은 역대 최고를 기록했고, 경제 전반에 도미노 효과를 일으켰습니다. 지난 몇 년 간 우리는
Since 2008, SAS has supported an interface for calling R from the SAS/IML matrix language. Many years ago, I wrote blog posts that describe how to call R from PROC IML. For SAS 9.4, the process of installing R and calling R from PROC IML is documented in the SAS/IML
SAS' Marinela Profi and Sophia Rowland elaborate on IDC including SAS among the leading platform providers for Machine Learning Operations.
Last year, I wrote almost 90 articles for The DO Loop blog. My most popular articles were about SAS programming, data visualization, statistics and data analysis, and matrix computations. If you missed these articles when I published them—or if you want to read them again!— here is the "Reader's Choice
一、背景の紹介 "データアナリストのようなヘビーユーザと利用頻度が低いユーザや参照系のユーザなど、さまざまなユーザがおり、SASプログラムを実行する際に利用するCPUとメモリなどの計算リソースを、ユーザタイプごとに割り当てる設定をしたい"。これは、多くのViya4ユーザ様が持つ課題です。これを実現するためには、次の2つのステップが必要です １．異なるタイプのユーザごとに利用できる計算リソースを設定します。 ２．異なるタイプのユーザに対して、権限を個別に割り当てる必要があります。 前回の記事では、Viyaのシステム管理者に向けて、ユーザが利用できる計算リソースの上限値の変更方法を紹介していきます。本記事では、異なるタイプのユーザに対して、利用できる計算リソースを個別に設定する方法と権限を個別に割り当てる方法を紹介します。 二、準備 ユーザがSAS Studioを使用しているときにSAS Viyaがどのように計算リソースを呼び出すかは、前回の記事で説明したとおりですので、ここで割愛します。 興味のある方は、こちらのリンク先のブログをご参照ください。 以下の紹介内容は、基本的に一回目の記事と同じくデプロイメントファイルとK8sクラスターに変更を加える必要があるため、以下を準備する必要があります。基本的にViyaをデプロイ時に必要なものと同じですので、もし下記に対して不明なところがある場合、ご利用のViya環境のデプロイ担当者にお問い合わせください。 ・k8sクラスターのAPIサーバーに接続できる作業用のサーバー、OSはLinux系がおすすめです。 ・k8sクラスターに接続用コンフィグファイル(管理者権限が必要)。~/.kube/configとして保存します。 ・k8sのコマンドラインツール：kubectl ・Viyaデプロイメントアセットのコンパイル用ツール：kutomize ・Viyaをデプロイ時に使ったkustomization.yamlやsite-configフォルダを含めたファイルアセット また、ユーザの権限を設定するには、ViyaのGUI上での操作が必要のため、以下の準備も必要です。 ・管理者権限を持つViyaアカウント 三、ユーザごとに計算リソースの上限値を設定する方法 この章の項目は多いので、読者は以下のリンクを使って興味のあるセクションに直接ジャンプすることができます。 １．シナリオの紹介 ２．ユーザグループの作成 ３．SAS Viyaのデプロイメントファイルの修正 ４．ヘビーユーザ用ポッドテンプレートを作成 ５．ユーザ権限の設定 ６．ユーザ権限設定の検証 １．シナリオの紹介 こちらの章の内容は、下記のシナリオに基づいて、ヘビーユーザとライトユーザ二種類のタイプのユーザに対して、それぞれ異なる計算リソースの上限を設定するシナリオを紹介します。 ・ユーザタイプA：ヘビーユーザ 利用する最大CPU：8CPU 利用する最大メモリ：8Gi ・ユーザタイプB：ライトユーザ 利用する最大CPU：２CPU 利用する最大メモリ：２Gi ２．ユーザグループの作成 まず、Viyaにヘビーユーザとライトユーザの2つの独立したユーザグループを作成する必要があります。この部分の作業はSAS ViyaのGUI上で実施します。 ①SAS Viyaへログインし、左側のメニューから「環境の管理」を選択します。 ②環境管理の画面に切り替わったら、左のメニューから「ユーザ」を選択します。 ③そして、画面上部の「ビュー」をクリックし、「カスタムグループ」を選択し、「新規作成」ボタンをクリックします。 ④ヘビーユーザ用グループを作成しますので、グループ新規作成の画面に、名前とID、説明を下記の図のように入力し、「保存」ボタンをクリックします。 ⑤そして、ライトユーザに対しても、同様の方法でグループを作成します。 ⑥次は、作ったユーザグループにユーザを追加しますので、作ったグループ名を選択し、右側の編集アイコンをクリックします。 ⑦ユーザ追加画面で、追加するユーザを選択し、追加アイコンで追加し、終わったら「OK」ボタンをクリックします。同様な操作でもう一つのヘビーユーザ用グループに対しても実施します。これで、ユーザグループの作成は完了しまた。 ３．ライトユーザ用ポッドテンプレートを作成 ユーザグループごとに使用する計算リソースが異なるため、ユーザグループを作成した後に、ユーザグループごとに個別のポッドテンプレートを定義する必要があります。この部分の作業は、kubernetes側で実施します。 ①まず、ライトユーザ向けのポッドテンプレートを作成してみましょう。下記のコマンドで既存のポッドテンプレートをファイルとして、ローカルに保存します。 kubectl
Payment Fraud는 금융기관의 지속적인 도전 과제입니다. 디지털 결제방식이 다양화되고 실시간 결제 금액이 증가함에 따라 실시간 사기 탐지 및 예방이 필수적인 시대가 되었습니다. 동시에 고객은 마찰 없는 고객 경험을 요구하기 때문에 사기 탐지 시스템은 사기 탐지 성능과 고객 불편 간의 균형이 잘 유지되도록 충분히 정교하게 운영되어야 합니다. 규칙기반(Rule Base) 탐지가 좋은
Anuja Nagpal and Yonglin Zhu of SAS R&D reveal how, MLPA – without any code and within a given timeframe – finds an effective pipeline for a data set after applying data preprocessing, feature engineering and modeling with hyperparameter tuning.
Throughout the year our Work/Life Weekly newsletter has featured a Question of the Week segment. Our goal was to provide a simple resource to help grow the relationships in your life. Also, by now it should be clear that I love a good conversation question. I have compiled all the
一、背景の紹介 "データアナリストのようなヘビーユーザと利用頻度が低いユーザや参照系のユーザなど、さまざまなユーザがおり、SASプログラムを実行する際に利用するCPUとメモリなどの計算リソースを、ユーザタイプごとに割り当てる設定をしたい"。これは、多くのViyaユーザ様が持つ課題です。これを実現するためには、次の2つのステップが必要です １．異なるタイプのユーザごとに利用できる計算リソースを設定します。 ２．異なるタイプのユーザに対して、権限を個別に割り当てる必要があります。 本記事では、まずViyaのシステム管理者に向けて、ユーザが利用できる計算リソースの上限値の変更方法を紹介していきます。 二、準備 設定方法を紹介する前に、まずViyaでSASプログラムを実行時に計算リソースを調達する方法を説明します。ここでは、viyaのアーキテクチャとk8sの知識が必要になるので、なるべくわかりやすく解説していきたいと思います。 まず、ユーザがSAS Studioを使用する際、Viyaはそのユーザのみが使用できるセッションを作成します。 ユーザは、実行が必要なSASアプリケーションごとに個別のセッションを作成することができ、各セッションはバックグラウンドでk8sクラスタ上に対応するポッドを持ちます。 各ポッドには使用できるCPUとメモリの上限があり、デフォルトでは2vcpusと2Giのメモリが使用できます。Viyaがユーザのセッションのためにポッドを生成するとき、ポッドテンプレート(podTemplate)と呼ばれるものを参照します。ポッドテンプレートはviyaがデプロイされるときにyamlファイルで定義されるものです。そのため、ユーザセッションが利用できる計算リソースを変更したい場合は、viyaのデプロイに使用するポッドテンプレートのyamlファイルを変更する必要があります。また、ユーザの種類によって異なる計算リソースの制限を設定したい場合は、既存のポッドテンプレートをコピーして、名前と数値を変更するだけです。 デプロイメントファイルとK8sクラスターに変更を加える必要があるため、以下を準備する必要があります。基本的にViyaをデプロイ時に必要なものと同じですので、もし下記に対して不明なところがある場合、ご利用のViya環境のデプロイ担当者にお問い合わせください。 ・k8sクラスターのAPIサーバーに接続できる作業用のサーバー、OSはLinux系がおすすめです。 ・k8sクラスターに接続用コンフィグファイル(管理者権限が必要)。~/.kube/configとして保存します。 ・k8sのコマンドラインツール：kubectl ・Viyaデプロイメントアセットのコンパイル用ツール：kutomize ・Viyaをデプロイ時に使ったkustomization.yamlやsite-configフォルダを含めたファイルアセット 三、計算リソース上限値の修正方法 計算リソースの調達方法を簡単に紹介した後、次は、そのリソースを変更する方法について説明します。ここでは、主に以下の2つの方式を採用しています。以下はLinux OSを使用することを前提に説明します。 以下はこの章の項目の一覧です。読者は以下のリンクを使って興味のあるセクションに直接ジャンプすることができます。 １．デプロイ用ポッドテンプレートファイルを修正し、再デプロイでリソースの設定を更新する方法 ２．K8sクラスター内にデプロイされたポッドテンプレートをそのまま修正する方法 ３．設定後の検証方法 １．デプロイ用ポッドテンプレートファイルを修正し、再デプロイでリソースの設定を更新する方法 この方法のメリットは、デプロイメントファイルに対して変更を加えるため、後にViya環境のバージョンアップや設定変更があった場合でも、計算リソースの設定の変更が保持されることです。 デメリットは、設定時にデプロイメント手順を再実行する必要があるため、比較的面倒ではあるが、長期的には管理しやすいので、おすすめです。 ①まず、Viya のデプロイメントアセットを含むパスの一番下に移動する必要があります。 このパスを/opt/viyainstallと仮定して、以下のコマンドを実行する必要があります。 deploy=/opt/viyainstall cd $deploy パス$deployの下の構造は、おおよそ次のようになっているはずです。下記のファイルやフォルダが含まれていない場合、パスが正しいか、Viyaのデプロイに使用するファイルが欠落していないかを確認することが重要です。 ②次に、ポッドテンプレート内で定義されているcpuとmemoryの制限を変更するために、site-configフォルダに以下のファイルを作成する必要があります。実際には、設定したいCPUやメモリの上限値に合わせて、下記のコマンド内のvalueの値を変更する必要があります。下記のコマンドの例では、ユーザが利用できる計算リソースの上限を31vcpu/240Giに設定しました。 cat <<EOF > $deploy/site-config/modify-podtemplate.yaml #メモリの上限値を修正 - op: add path: "/metadata/annotations/launcher.sas.com~1default-memory-limit" value: 240Gi #利用できるメモリの上限値 - op:
It is difficult – one might even say impossible – to talk about partners without mentioning innovation. The two go hand in hand, which is why we regularly honor our partners who demonstrate outstanding innovation in our Excellence in Innovation Award. This year’s winner and finalists innovated across industries and
보통 분석모델 관리 프로세스는 모델개발, 모델등록, 배포, 모니터링 및 재학습으로 구성됩니다. 이번 글에서는 SAS Model Manager (MM)가 제공하는 API를 통해 분석모델 관리 프로세스가 어떻게 진행되는지 살펴보겠습니다. SAS MM은 모델 컬렉션의 생성 및 관리를 간소화하는 제품입니다. 이 웹 기반 인터페이스를 사용하면 모델 관리 프로세스를 손쉽게 자동화하고, 사용자가 모델링 프로세스의 각 단계별로 진행
A colleague posted a Christmas-themed code snippet that shows how to use the DATA step in SAS to output all the possible ways that Santa can hitch up a team of reindeer to pull his sled. The assumption is that Rudolph must lead the team, and the remaining reindeer are
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.
There is no excerpt because this is a protected post.
SAS' Bahar Biller expounds on the idea that stochastic simulations are large-data generation programs for highly complex and dynamic stochastic systems.
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
A previous article describes how to use SAS IML software to construct common covariance structures that are encountered in mixed models. Each covariance matrix has several parameters, and you want to construct a matrix for any choice of the parameters. After you have constructed the covariance matrix, you can use
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
증가하는 AI 시스템 구축 최근 AI 시스템 구축에 관한 기사들을 많이 볼 수 있습니다. 국민은행의 AI 보이스피싱 모니터링 시스템, 심평원의 인공지능(AI)을 이용한 과잉 진료 단속 시스템, 우리은행의 무역 기반 자금세탁방지(Anti-TBML) 시스템, 대우건설의 AI 기반 입찰 데이터 분석 시스템, 그리고 갤러리아 백화점의 AI 기반 백화점 맞춤서비스 등 매우 다양합니다. 이러한 AI
I always emphasize efficiency in statistical programming. I have previously written about why you should never multiply with a large diagonal matrix in the SAS IML language. The reason is that it is more efficient to use elementwise multiplication than matrix multiplication. Specifically, if d is a column vector, then
SAS 바이야(Viya)의 자동 머신 러닝으로 현업 담당자도 손쉽게 데이터 분석 가능 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)이 등장하기 시작한 약 10 여 년 전부터 Data Science 영역이 많은 주목을 받게 되었고, 이에 따라 급여가 높고 장래성이 있는 매력적인 직업으로서 Data Scientist의 인기가 한층 높아지고 있습니다. Data Scientist의 역할을 제대로 수행하기 위해서는 컴퓨터 프로그램
一、背景の紹介 SAS Viyaに搭載されているSAS StudioはSASプログラムの作成と実行のツールとしてよくユーザーさんたちに利用されています。また、実際のビジネスの中では、SASプログラムのバッチ実行が必要となる場面もたくさん存在しています。しかし、多くのSAS９を活用している既存のユーザーは、Viyaでのバッチ実行方式に対してまだ詳しくないかもしれませんので、本ブログを通してViyaでバッチ方式でのSASプログラムの実行方法を紹介したいと思います。 以下は本記事内容の一覧です。読者は以下のリンクをで興味のあるセクションに直接ジャンプすることができます。 二、sas-viya CLIツールの紹介 １．sas-viya CLIとは ２．インストール方法の紹介 三、SASプログラムをバッチで実行する方法の紹介 １．バッチでSASプログラムの実行 ２．実行されたバッチジョブの確認とログの取得方法 ３．バッチジョブの削除と停止方法 二、sas-viya CLIツールの紹介 １．sas-viya CLIとは SAS Viyaのコマンドラインインターフェース（以下はsas-viya CLI）は、コマンドライン上で、SAS ViyaのRESTサービスを利用することによって、SAS Viyaの設定や機能を利用するためのツールです。CLIは、グラフィカル・ユーザー・インターフェース（GUI）を使用する代わりに、プログラム的にSAS Viyaを操作するために使用することができます。 sas-viya CLIのbatchプラグインは、SAS Viya環境にコマンドラインからSASプログラムやコマンドをアップロードし、バッチ処理することを可能にします。プログラムをアップロードした後は、サーバ側でバッチ処理を実施するので、処理中にViyaのサーバとの接続を維持する必要はありません。 ２．インストール方法の紹介 従来SAS9を利用しているユーザーは、sas.exeなどでSASプログラムをバッチで実行していたと思いますが、Viyaの場合はsas-viyaというコマンドラインツールを利用します。別途でインストールは必要ですが、Viyaのサービスへ接続できるところであれば、WindowsでもLinuxでも、任意のマシン上から遠隔でViya上でSASジョブの実行ができます。以下ではsas-viyaコマンドラインツールのインストールとセットアップ方法を紹介します。 まずは下記のサイトからお使いのOS(Linux, Window, OSX)に応じて、インストールファイルをダウンロードします。 https://support.sas.com/downloads/package.htm?pid=2512/ ① Windowsをご利用の場合の手順は以下となります。Linuxユーザーの方は、こちらを参照ください。 (1)ダウンロードしたzipファイルを解凍し、sas-viya.exeのフォルダの下にshift+右クリックし、「PowelShellウィンドウをここで開く」をクリックします。 (2)利用開始の前に、接続先のViyaサーバ情報の初期登録が必要ですので、下記のコマンドを実行します。聞かれた内容を下記のように入力し、アクセス先を定義します。 .sas-viya.exe profile init こちらのステップは初めて利用する際に、一回だけ実施します。Service Endpointは繋ぎ先のURLを入力し、それ以外の”Output type”と”Enable ANSI colored output”については、画面に出力されたメッセージのフォーマットを指定するものですので、お好みの設定で構いません。もしわからない場合は、それぞれにtextとyにすれば良いです。 (3)接続先の情報を設定し終わったら、次はサーバへのログインです。下記のコマンドを実行して、IDとPWを入力し、ログインします。 .sas-viya auth login
Building on a previous post on how the seqmc action can be used to mine frequent sequences, SAS' Amod Ankulkar explores an alternative algorithm.
For Christmas 2021, I wrote an article about palettes of Christmas colors, chiefly shades of red, green, silver, and gold. One of my readers joked that she would like to use my custom palette to design her own Christmas wrapping paper! I remembered her jest when I saw some artwork
The ultimate objective of a churn model is preventing churn by making a retention offer. To determine reasonable values for profit and loss information, consider the outcomes and the actions that you would take given knowledge of these outcomes. For example, the marketing department of a telecommunications company wants to offer a discount to people who are no longer on a fixed-term contract. To prevent churn, the company is willing to make an offer in exchange for a one-year contract extension.
A probabilistic card trick is a trick that succeeds with high probability and does not require any skill from the person performing the trick. I have seen a certain trick mentioned several times on social media. I call it "ladders" or the "ladders game" because it reminds me of the
Whether you’re looking for technical or business opportunities, a strong resume will help you stand out from the crowd and make a good first impression. But resume creation is an art, not a science, and starting from scratch can feel daunting. Never fear – our Talent Acquisition Specialist, Christie Eades,
A SAS programmer was trying to simulate poker hands. He was having difficulty because the sampling scheme for simulating card games requires that you sample without replacement for each hand. In statistics, this is called "simple random sampling." If done properly, it is straightforward to simulate poker hands in SAS.
Este recurso está diseñado principalmente para científicos de datos, analistas principiantes o intermedios que están interesados en identificar y aplicar algoritmos de machine learning para abordar los problemas de su interés. Una pregunta típica de un principiante, cuando se enfrenta a una gran variedad de algoritmos de machine learning, es:
