A palindrome is a sequence of letters that is the same when read forward and backward. In brief, if you reverse the sequence of letters, the word is unchanged. For example, 'mom' and 'racecar' are palindromes. You can extend the definition to phrases by removing all spaces and punctuation marks
SAS' Michael Lamm gives an overview of Bayesian Additive Regression Trees (BART) and demonstrates training and scoring BART models in SAS Visual Statistics.
SAS has been extending technological boundaries for many years. Whether in analytics, artificial intelligence (AI) or cloud, it excels in innovating what these technologies can do on a day-to-day basis. Recently, SAS released some of its most exciting announcements, sharing what is to come over the next couple of years.
As promised in this latest blog about the Gartner Data & Analytics Summit in London, here’s an update from the second day at the SAS booth. To make a long story short, each day the SAS booth team posed a question to attendees visiting the booth. They could submit three
Retail expert Charlie Chase recently participated in a private unplugged discussion about disruption challenges with retail executives hosted by the Retail Council of Canada. All quotes have been edited for maximum clarity, and participants have been de-identified. The last two years have created a major disruption for retailers and consumer
M estimation is a robust regression technique that assigns a weight to each observation based on the magnitude of the residual for that observation. Large residuals are downweighted (assigned weights less than 1) whereas observations with small residuals are given weights close to 1. By iterating the reweighting and fitting
Building a data and analytics culture in higher education means equipping key stakeholders with the skills necessary to analyze and leverage insights extracted from data. Doing so can drive faster, more accurate decision-making. When I hear “data and analytics culture,” I immediately think of the work Jason Simon and his team
An early method for robust regression was iteratively reweighted least-squares regression (Huber, 1964). This is an iterative procedure in which each observation is assigned a weight. Initially, all weights are 1. The method fits a least-squares model to the weighted data and uses the size of the residuals to determine
Robert Blanchard's role as a data scientist at SAS has afforded him the flexibility to live where he wants, in his case, on a beach in San Diego.
In the face of rapid digitalization and modernization, data scientists in Cameroon joined the SAS Hackathon seeking a way to preserve indigenous African languages.
A common question on SAS discussion forums is how to randomly assign observations to groups. An application of this problem is assigning patients to cohorts in a clinical trial. For example, you might have 137 patients that you want to randomly assign to three groups: a control group, a group
Six scholars from North Carolina A&T State University in technology– or STEM-focused majors helped foster the next generation of data-literate students while also donating to those in need. SAS recently facilitated a donation drive with students from the Wake County Young Men's Leadership Academy (WYMLA) in Raleigh, North Carolina and scholars from
A delegation of 26 members of the American Chambers of Commerce of the European Union (AmCham EU) made their way to the Research Triangle. Representatives learned about local methods and best practices for developing the American economy and locating potential business partners. Leaders from countries across Europe first met with
They look the same, don’t they? It can be hard to tell one duck from another, but one of them is from a bad egg (I’ll tell you which one at the end of the article). Business rules are a bit like this. They find you lots of alerts, but
Many modern statistical techniques incorporate randomness: simulation, bootstrapping, random forests, and so forth. To use the technique, you need to specify a seed value, which determines pseudorandom numbers that are used in the algorithm. Consequently, the seed value also determines the results of the algorithm. In theory, if you know
Higher education institutions are some of the most data-rich entities in the world. Postsecondary leaders need high-quality, consistent and accurate insights to make the best decisions for their institution, students and constituents. Data governance is a topic that may seem technical in nature and perhaps important to only the IT
The city of Heidelberg, Germany is known for its romantic cityscape, which attracts tourists from all over the world. It also has the youngest population in Germany, thanks largely to the many students at one of Europe's oldest and largest universities. Perhaps less well known is that Heidelberg is twinned
En octubre de este año se cumplirá exactamente una década desde que los profesores Thomas H. Davenport y DJ Patil calificarán a los científicos de datos como “la profesión más sexy del Siglo XXI” en un escrito publicado en Harvard Business Review. Son 10 años en los que SAS ha
はじめに 今回は、地球環境に関する喫緊の課題であるカーボンニュートラル対策およびグリーン成長戦略におけるSASの取組みをご紹介します。 カーボンニュートラルに向けた動向 159か国・地域をカバーしたパリ協定*1に締結した日本は、2050年までにGHG（温室効果ガス）排出を全体としてゼロにする（GHGの排出量と吸収量を均衡させる）カーボンニュートラルを目指すことを宣言しています。すべてのインダストリーで多くの企業はこれをカバーするグリーンビジネス戦略の施策を展開し、マテリアリティの中核に置いたカーボンニュートラルに向けた事業を推進しています。すでにヨーロッパを中心に35の国(2021年９月時点)で炭素税が導入され、GHG排出量に応じた課税がされています。日本では地球温暖化対策税だけですが、今後より厳しい税率の炭素税の導入が検討されています。 グリーン成長戦略 温暖化への対応を成長の機会ととらえたグリーン成長戦略*2は、14の重点分野が設定されており、グローバル市場や世界の巨大なESG投資意識し国際連携を推進したゲームチェンジが始まっています。これらの重点分野での目標は、高いハードルによりイノベーションが必要と考えられています。企業はESGに係る情報開示を求められ、統合報告書やサスティナビリティレポートなどでESG情報を開示しており、カーボンニュートラルの取組みはその中核をなしています。SASにおいても長年にわたり推進しています。 サステナビリティのリーダーとしてのSAS SASは、企業のサステナビリティのリーダー*3として、従業員、サプライヤー、および顧客と緊密に連携し、省エネ、排出管理、汚染軽減、節水、グリーンビルディング、およびその他のプログラムに焦点を当てたプログラムで環境フットプリントを削減しています。スマートキャンパスプロジェクトを通じて運用を改善するためのデータのストリーミングから、ソーラーファームからのクリーンエネルギーでオフィスビルに電力を供給するまで、SAS Visual Analyticsを使用して、環境パフォーマンスを収集、管理、計算、および報告をしています。 SASの環境プログラムの成果 SASの2020年の環境プログラムの主な成果は次のとおりです。 カーボンニュートラルの取組み SASは、パリ協定の目標に引き続きコミットし、2050年のカーボンニュートラルな目標を設定しています。それによりサイエンスに基づく目標の達成に取組む最初の1,000社の1つとして認められました。 SASの主要なエネルギーおよびGHG排出削減イニシアチブには、積極的なエネルギーおよびGHG排出削減目標の設定、LEED® (建築や都市の環境性能評価システム) ガイドラインに準拠した施設の建設と維持、電気自動車充電ステーションの設置、再生可能エネルギーへの投資、オフィスビルおよびデータセンター向けのスマートなエネルギー効率の高い技術の追求、電話会議の奨励が含まれています。SASは、自社の独自のソフトウエアを使用して、世界中の施設のエネルギーと排出量の要件を収集、理解、管理するプロセスを改善し、消費傾向を報告して積極的に影響を与える能力を高めています。環境プログラムは、SASソフトウエアを使用して削減戦略を策定し、対策間の関係を分析して最大の効果を持つ施特定、決定パフォーマンス指標の開発および監視を実行しています。 次に代表的なイニシアチブを紹介します。 クリーンエネルギーシフト SDGs目標7「エネルギーをみんなにそしてクリーンに」とSDGs目標13「気候変動対策を支援するために」への施策 SASは再生可能エネルギーの導入とクリーンエネルギーの経済的および環境的利益を積極的に提唱しています。 SASは、ノースカロナイナ州ケリーにある広大なグローバル本部キャンパスに自らのSASソーラーファームを構築、グリーンエネルギー自社の電力、移動に利用するEVへの電源供給を実現しています。SASソーラーファームがノースカロライナ州知事ロイ・クーパーにクリーンエネルギー経済とパリ協定の支援のための執行命令に署名する場所として選ばれた後、SASはクリーンエネルギーと炭素政策の設計を支援するために州のクリーンエネルギー計画で推奨されているように利害関係者会議に継続的に参加ました。 スマートシティー SDGs目標11「住み続けられるまちづくりを」への施策 SASはSmart Cities Council*4、Envision America*5、Research Triangle Cleantech Cluster（RTCC）*6などの組織とも提携し、接続されたデバイス、ソーシャルメディア、モノのインターネット（IoT）から供給されるデータの爆発的な増加を利用して、自治体のスマート化（スマートシティー）を支援しています。人工知能（AI）、ブロードバンドワイヤレス、クラウドコンピューティング、IoTネットワークなどの相互依存テクノロジーの理解を深めることで、効率の向上、コストの削減、機会の特定、気候変動の影響の緩和を支援します。 スコープ別の世界のGHG排出量 サプライチェーン排出量(スコープ１からスコープ３に分類される*7)の全体像を把握し、効果的な削減対象を特定して長期的な環境負荷削減戦略や事業戦略策定のインサイトを抽出することが重要と考えています。 SASは自社ソフトウエアによりデータ収集、分析、可視化、予測を行っています。これにより現状を迅速かつ正確に把握し、統計モデルやAIモデルにより予測・最適化しゴールへの軌道や実現性を描いています。アナリティクスによる意思決定により確実な目標達成を実践しています。 *SAS Visual Analyticsによる環境ダイナミックレポート グラフ1: スコープ別GHG排出量 *SAS Visual Analyticsによる環境ダイナミックレポート グラフ2: スコープ1とスコープ２のGHG排出量トレンド その他の環境への取組み 環境におけるその他の分野でも次のように多くの取組みをSASのアナリティクスにより実施しています。詳細は割愛しますのでご興味がある方はCSRレポート*8をご覧ください。 廃棄物の転換（SDGs⽬標12）、紙の消費削減·リサイクル（SDGs⽬標12、15）、節水（SGD目標 6）、排水管理（SGD目標
A new prototype AI diagnostic test for pre-eclampsia developed by a multi-disciplinary Irish team will hopefully save thousands of lives around the world. Preeclampsia affects 1 in 10 pregnancies and causes the deaths of at least 50,000 mothers and 500,000 babies worldwide every year. It is a serious pregnancy complication
There are many factors that influence an employee's experience at a company, and one of the most important is the positive impact of a strong leader. The Great Resignation has highlighted the importance of strong leadership at every level, and that’s why we’re excited to hear from Robert L. Anderson
I have previously blogged about ways to perform balanced bootstrap resampling in SAS. I recently learned about an easier way: Since SAS/STAT 14.2 (SAS 9.4M4), the SURVEYSELECT procedure has supported balanced bootstrap sampling. This article reviews balanced bootstrap sampling and shows how to use the METHOD=BALBOOT option in PROC SURVEYSELECT
As more businesses embrace their digital transformation journeys, it’s easy to get lost in the cloud hype and overinflate the possibilities of cloud alone. Cloud migration is not a one-stop shop to solve all of an organization’s challenges. Instead, technology leaders need to adopt a cloud-smart mindset to maximize value,
The business case for diversity and inclusion is clear. Research has shown that diverse organizations are more profitable, more innovative and more desirable to employees. So how do we as marketers contribute to making our organizations inclusive? I believe that we must start by cultivating curiosity. Curiosity fuels diversity and inclusion Curiosity
The Proc Python procedure, Python code editor & Python code step facilitate low-code analytics calling Python and SAS from a common interface. Data scientists also appreciate the connection to Python & R through the Model Studio Open-source Code node. Older methods of interaction include the swat and sas_kernel packages running on Python clients.
In categorical data analysis, it is common to analyze tables of counts. For example, a researcher might gather data for 18 boys and 12 girls who apply for a summer enrichment program. The researcher might be interested in whether the proportion of boys that are admitted is different from the
SAS' Ricky Tharrington and Jagruti Kanjia explain two ways bias shows up in model predictions.
The Vehicle Routing Problem (VRP) algorithm aims to find optimal routes for one or multiple vehicles visiting a set of locations and delivering a specific amount of goods demanded by these locations. Problems related to the distribution of goods, normally between warehouses and customers or stores, are generally considered vehicle routing problems. For this article's example, let’s consider a real (and awesome) brewery that needs to deliver beer kegs to different bars and restaurants throughout multiple locations.
Broadband has become widely available and 5G is up and running in many countries, meaning more and more people have access to the internet via different platforms. With good quality internet connections either at home or via mobile connections, consumer behaviour has changed rapidly. Those who have been in digital
Students at North Carolina State University completed design projects yielding striking visuals, purpose and functionality without unethical design characteristics. If you were to design the ultimate vacation home, you would most certainly consider options and features that speak to your individual preferences and style. It turns out that same inclination
