Interview with Line Lyst about how to ensure innovation at Ramboll while taking care of business as usual.
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Lately we've been hearing a lot about "record low unemployment" in the news. Being a data guy, I wanted to see it for myself. Follow along as I create some custom unemployment graphs from the official data for California and New York (two of our most populous states). Or, if
One of the strengths of the SAS/IML language is its flexibility. Recently, a SAS programmer asked how to generalize a program in a previous article. The original program solved one optimization problem. The reader said that she wants to solve this type of problem 300 times, each time using a
This series of videos spotlights a very powerful API that lets you use Python while also having access to the power of SAS Deep Learning.
"Take care of yourself!" Sound like something you hear often? This instruction may conjure up fixed ideals of what "taking care" means: getting to the gym, making smoothies, meditating, or getting more sleep. But gym memberships aren’t for everyone, not everyone has a blender, and we may not be able
"Senior managers adore their dashboards. Are they really capable of understanding what they indicate? I have my doubts!"
"Artificial intelligence? Creates jobs? I admit it is far more usual to hear apocalyptic predictions that AI will destroy jobs. Is that true?"
In this blog, I use data from the U. S. Department of State Trafficking in Persons (TIP) reports for the years 2013-2017 to accomplish these objectives: 1) To determine what are the main themes in TIP reports, and 2) to show how to work with ASTORE code to deploy models using SAS Viya 3.4 Visual Text Analytics 8.4.
"Once an attack is discovered, the average #cybercrime victim in the UK spends 14.8 hours dealing with the aftermath. These are worrying facts."
Although I do not typically blog about undocumented SAS options, I'll make an exception this time. For many years, I have known that the CONTENTS and COMPARE procedures support the BRIEF and SHORT options, but I always forget which option goes with which procedure. For the record, here are the
The machine learning autogenerated concept and fact rules in VTA 8.4 facilitate the process of developing LITI rules to extract and find information in text documents. There are many important problems where the use of Text Analytics provides valuable insights such as with Human Trafficking.
Forming a significant theme in several organisational technology strategies, AI can augment a gamut of business practices, including compliance. Compliance is a must-do activity, not a nice-to-have. It is essential that companies extract maximum value from compliance processes, reducing the possibility of it being considered a cost centre. Technological innovation
Put simply, data literacy is the ability to derive meaning from data. That seems like a straightforward proposition, but, in truth, finding relationships in data can be fraught with complexities, including: Understanding where the data came from, including the lineage or source of that data. Ensuring that the data meet compliance
Anyone who might have stumbled across my previous musings will already know that I am a great fan of studying the history of technology and its evolution. And where we might indeed be in the not too distant future. I’m of course a proper sci-fi nut, avid (and my wife
Could data governance policies for analytics be the foundation for a model governance program?
アナリティクスは数多くの課題を解決してきました。ビジネスにおけるデータサイエンスの有用性は周知の通りであり、既に多方面で応用されています。SASはこれを発展させ、データを用いて社会課題を解決する“Data for Good”を推進しています。本記事では、その一環として設立したSAS Japan Student Data for Good Communityについてご紹介します。 SAS Japan Student Data for Good Community データサイエンスにおいて最も重要なのはアナリティクス・ライフサイクルです。これはData・Discovery・Deploymentからなる反復型かつ対話型のプロセスで、このサイクルをシームレスに回し続けることで初めてアナリティクスは価値を発揮します。データを用いたアプローチが可能な課題の発見から、分析結果を活用する具体的なアクションまでを含む一連の流れのもと、そのアクションに「必要な情報」は何か、その情報を導き出すためにはどのようなデータや手法が使えるかと思考をブレークダウンし、議論を重ねることが大切です。しかし、学生の授業や書籍による学習は具体的なデータ分析手法や統計理論にフォーカスされ、上記のようなデータサイエンスの本質的な流れを学習・実践する場が殆どないのが現状です。そこで、学生がData for Goodを題材にデータサイエンスの一連の流れを実践する場としてSAS Japan Student Data for Good Communityを設立しました。本コミュニティの目標は以下の三つです。 学生が主体となって議論・分析を行い、Data for Goodを推進すること。 データサイエンスのスキルを向上させること。 学生間の交流を深めデータサイエンスの輪を広げること。 活動内容 ・Data for Good 山積する社会問題のなかからテーマを選択し議論や分析を通してその解決を目指す、本コミュニティのメインの活動です。議論は主にオンライン上で行いますが、適宜オフラインでの議論や分析の場を設けます。もちろん、社会問題の解決は一般に困難です。データは万能ではなく、アナリティクスが唯一の絶対解とも限りません。しかし、課題をいくつかのステップに区切り、その一部分だけでもデータの力で改善することは十分可能であると考え、そのために学生間で様々な議論を重ねることは非常に有意義だと感じています。そもそもData for Goodの考え方は、「事象の把握にデータを使用すること(Descriptive Analytics)」ではなく、アクションを行う際に「データを用いてより良い意思決定の支援をすること(Predictive/Descriptive Analytics)」です。課題そのものの理解から、いくつかの施策がある中で、データのアベイラビリティなども踏まえて、「アナリティクスで解くべき(解きやすい/解く意味のある)問題」は何かを考える必要があります。これらは確かにChallengingではありますが、他の学生とのアイデアの共有や現場のSAS社員からフィードバックをもとに、協力しながらプロジェクトを進行させられることは本コミュニティの大きなメリットの一つです。将来的には関連NPO法人との連携も計画しています。 ・勉強会 月に一回、SAS六本木オフィスにてコミュニティ内の勉強会を開催します。複数の社会問題をテーマとし、後述するアナリティクス通信を通して学んだ事例・知識に基づき、それらの課題解決にどのようなアプローチ(必要なデータ・有効な分析手法等)が有効であるかについて議論します。社会問題に対する見聞を広めるとともに、「アクション可能な課題を見つける」・「データを用いたアプローチを考える」といったデータサイエンスを進めるうえで重要となる観点を養います。以前開催した勉強会の様子はこちらの記事からご覧ください。(第一回・第二回) ・アナリティクス通信 週に一回、先述の勉強会で議論を進めるために必要な知識やデータをまとめたアナリティクス通信を配信します。コンテンツの内容は、社会問題の背景知識・関連するオープンソースデータ・データサイエンスに関するTipsなどを予定しています。データの見方を養う機会や、意欲あるメンバーが実際に分析を行うきっかけになることを期待します。 ・外部イベントへの参加 データ分析能力の向上や、Data for Goodに応用可能な新たな視点の獲得等を目的とし、有志メンバーでの外部データ分析コンペティションや関連講演会への参加を企画しています。 コミュニティメンバー募集! 上記の活動に加え新規活動案は随時受け付けており、学び溢れるより良いコミュニティを目指していきます。社会問題を解決したい方やデータサイエンスの力を養いたい方など、多くの学生のご参加を期待しています。(学年・専攻等の制限はありません。前提知識も仮定しません。中高生のご参加も歓迎します。)本コミュニティの活動にご興味がおありでしたら下記事項をご記入の上JPNStudentD4G@sas.comまでご連絡ください。 お名前
The world of sports has been deploying analytics to improve both fan engagement and athlete performance. The Hungarian State Lottery believes there is a third use case – to improve engagement with gamers. Which is why the organisation has partnered with SAS on the upcoming Hungarian Hackathon. The lottery's online
Seitdem SAS Deutschland die Jugendförderung des Rugby Baden-Württemberg (RBW) unterstützt – ein langfristiges Engagement seit 1995 -- hat der südwestdeutsche Verband sage und schreibe 83 Nationalspieler, 55 Nationalspielerinnen und rund 100 U18-Nationalspieler hervorgebracht - das sind rund 75% aller Rugby Nationalspieler Deutschlands! 100 Kinder und Jugendliche waren auch in diesem
In a scatter plot that displays many points, it can be important to visualize the density of the points. Scatter plots (indeed, all plots that show individual markers) can suffer from overplotting, which means that the graph does not indicate how many observations are at a specific (x, y) location.
Künstliche Intelligenz (KI) scheint heute die Zauberformel für alles zu sein: Automatisierung, Selbstoptimierung oder Kundenkommunikation. Doch hier lohnt es sich, kurz innezuhalten und zu fragen: Braucht Marketing KI denn wirklich? Oder ist es manchmal nicht besser, wenn der Chatbot schweigt? Hört man sich unter Softwareherstellern um, bekommt man den Eindruck,
Customer identity is a precious asset and a highly prized commodity. As the financial services industry has become more digitised down the years, customers' digital identity decides what they can do and what online services they have access to. This has been revolutionary for the customer experience. So long as
North Carolina is one of those key "swing states" that might possibly decide a national presidential election. And with such an election coming up next year (2020), I thought I would have a look at the voter registration data to see how it has changed since the previous presidential election
Around the world, combating public sector fraud is a major problem. "Benefits cheats" get the most media attention, but are by no means the biggest loss. Tax fraud is also a huge issue. And some estimates suggest that procurement fraud could dwarf both in terms of both scale and complexity.
A moving average is a statistical technique that is used to smooth a time series. My colleague, Cindy Wang, wrote an article about the Hull moving average (HMA), which is a time series smoother that is sometimes used as a technical indicator by stock market traders. Cindy showed how to
Earlier this year I was lucky enough to attend the BT Young Scientist & Technology Exhibition with my colleague Alan McGlinn at the RDS in Dublin. If you’re in Dublin in January, I thoroughly recommend a visit. The event is vast, and I was humbled by the level of expertise,
The SAS Forecasting R&D team has an open position for a Forecasting and Machine Learning Specialist (apply here). What you’ll do As a Forecasting and Machine Learning Specialist on the SAS Forecasting R&D team, you will help create innovative software to apply cutting-edge statistical methods to automated enterprise-scale business forecasting processes. You will:
How do we make the world a better place? It’s a question that’s tickled many a worthy brain over the centuries – and now the answer is closer than ever. Data can make the world a better place. Data is why we don’t live in caves anymore, why we moved
Wenn sich Experten über Künstliche Intelligenz unterhalten, wird es schnell technisch und häufig auch euphorisch. Eine positive Grundstimmung dominiert, vor allem unter den Experten, die mit dem technischen Fortschritt auf irgendeine Art und Weise Geld verdienen. Anders ist es, wenn ganz normale Menschen zu diesem Thema ins Gespräch kommen. Dann
Yesterday we had a 'special election' here in NC, to elect new members to the House of Representatives for Congressional Districts 3 and 9. The election got a lot of national news coverage, therefore I thought people might like seeing the results plotted on a map. Before I decided to
Wie bei jedem Projekt gilt es auch bei IoT-Projekten, bestimmte Dinge zu beachten, die über den Erfolg entscheiden. Was das IoT so besonders macht, ist unter anderem die Vielfalt der unterschiedlichen Akteure, die aus verschiedensten Bereichen zusammenkommen. So müssen beispielsweise für die Implementierung einer smarten Produktionsumgebung Hardware-, Software- sowie Infrastrukturhersteller