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Data Visualization
SAS Visual Analyticsで地図上にカスタム境界線(領域)を描いて分析―(続編)

前回、この機能を紹介した際には、海外に実在する施設や地図上での活用例をご覧いただきました。 その続編となる今回は、以下の2点に関してご紹介します。 (尚、以下のデモ画面に表示されている数値(座席数、利用率、収益率、等)はすべてダミーデータです)   1.日本地図上に実在する施設に対するカスタム境界線分析 2.カスタム境界線機能で、こんなことまでできるなんて…   1.日本地図上に実在する施設に対するカスタム境界線分析 私は埼玉県さいたま市に在住しているのですが、だからというわけではありませんが、今回は、埼玉スタジアムの座席レイアウトを地図上の埼玉スタジアム上に描画してみました。(図1.参照) 図1.埼玉スタジアム地図上に描画された、観客席レイアウト 図1.では、「客席別利用率」ページが表示されています。 左側には客席ゾーン別の座席数が棒グラフで表示され、右側には、スタジアムの客席レイアウトが表示され、利用率によって色分けされています。また、棒グラフ上でゾーンCが選択され、スタジアム内の対応する客席の部分がハイライトされている状態です。 もちろん、SAS Visual Analytics(以降、VA)の標準機能を使用して、特定の客席エリアをクリックし、そのエリアのチケット料金や、収益の推移、などの詳細情報をポップアップで表示させることも可能です。 右側の地図が本当に埼玉スタジアムのある地点なのかを分かりやすく見ていただくために、図2.ではズームアウトしたものも載せました。埼玉スタジアムは国道122号線沿いにあるんですね。 図2.図1.から地図を少しズームアウトした状態 以下の図3.は同じレポート内の「ゾーン別客席マップ」ページです。棒グラフのゾーン別の色に合わせて、客席エリアの色を合わせたものです。 図3.「ゾーン別客席マップ」ページ   2.カスタム境界線機能で、こんなことまでできるなんて… 実は、VAの地図描画用オブジェクトである、「ジオマップ」では、地図を非表示にすることができます。 あれ?、地図描画用の機能なのに、地図を非表示にする意味あるの?と思われるかと思いますが、これがあるんですね。 その一例をご紹介します。 以下の図4.は、とある列車の車両内の座席別収益率を分析するレポートです。座席ごとの収益率が色分けで表示されています。(座席別に収益率を把握する必要があるかどうかは別のお話ですが) 図4.列車内座席別収益率レポート この座席レイアウトも「ジオマップ」オブジェクトを使用し、地図上に描画されているものなのですが、地図は境界線(領域)を描くためには必要ですが、この例のような場合は、描いた後は地図が必要ないので非表示にしているわけです。地図を非表示にしていること以外は、その他の例と同様に、チャートやアナリティクスとのインタラクション等はもちろん可能です。 上記の図4.でも、座席別収益率の棒グラフ上で、最も収益率の低い座席(右端の棒)を選択し、該当の座席位置をハイライト表示しています。 SAS Visual Analytics on SAS Viyaでは、こんなこともできるんですね。 例えば、人体図の中の内臓別の疾患状況をビジュアルに分析する、工場内プラントの設備(工程)ごとの稼働状況を図解でビジュアルに可視化し分析する、店舗内の商品陳列棚別の在庫状況や売上状況を図解でビジュアルに可視化し分析する…なんていうこともできそうですね。

Analytics
Thomas Keil 0
„Realtime Analytics wird für uns immer wichtiger“ – Dr. Volker Stümpflen, Head of Data Strategy and Operations, Mediengruppe RTL

Zur Person: Dr. Volker Stümpflen verantwortet als Leiter Data Strategy & Operations bei der Mediengruppe RTL vor allem den Auf- und Ausbau der Data-Science-Aktivitäten sowie die Realisierung und Monetarisierung speziell analysierter Datenmodelle mit Fokus auf Nutzerverhalten und Nutzerbedürfnisse. Er verfügt über große Erfahrungen mit der Vernetzung großer Datenbanksysteme und Applikationen,

Analytics | Data Visualization | Fraud & Security Intelligence
David Kennedy 0
5 things law enforcement should know about SAS Intelligence and Investigation Management

Last week at SAS Global Forum, SAS launched a new solution for law enforcement. Powered by SAS® Visual Investigator, SAS® Intelligence and Investigation Management helps agencies integrate information to uncover sophisticated criminal activity, make connections in real time, and enhance collaboration in investigations. Data and analytics can provide tremendous value

Analytics | Data Management
Helmut Plinke 0
Stellt die DSGVO die Analytics-Welt auf den Kopf?

Die am 25. Mai 2018 zur Anwendung kommende Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), oder auch GDPR (General Data Protection Regulation genannt), ist in der letzten Zeit in aller Munde gewesen. Besonders deren Auswirkungen auf einzelne Branchen oder auf spezielle Unternehmensbereiche wie Marketing und Vertrieb wurden vielfältig diskutiert. Parallel haben Softwarehersteller und Beratungsunternehmen erste

Analytics | Learn SAS
SAS Korea 0
시민 데이터 과학자, 셀프서비스 분석으로 스펙트럼을 넓히다!

올 초 미국항공우주국 나사(NASA)는 전 세계 시민 과학자(citizen scientist) 1만여명이 새로운 지구형 행성계 ‘K2-138’을 발견했다고 발표하며 천문학계를 떠들썩하게 했습니다. 대표적인 시민 과학자 플랫폼 ‘주니버스(Zooniverse)’에서 집단 지성을 모아 이뤄낸 첫 번째 쾌거입니다! 미국 캘리포니아 대학교 산타 크루즈(UCSC) 연구팀은 시민 과학자도 쉽게 데이터를 분석할 수 있는 특수 프로그램을 제작했습니다. 이를 기반으로 시민 과학자들은

Analytics | Customer Intelligence | SAS Events
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
디지털 CI 기반 감성 마케팅 웨비나에 초대합니다!

[BEING DIGITAL] 디지털 CI 기반 감성 마케팅 웨비나에 초대합니다! 4월 26일 목요일, SAS코리아가 “디지털 CI 기반 감성 마케팅”이라는 주제로 웨비나를 진행합니다. 오늘날 디지털로 변화된 세상에서 수리 기반의 데이터 적재 및 분석을 넘어 아날로그와 인문학적인 감성을 실은 CI(Customer Intelligence) 기반의 감성 마케팅 Mix가 형성되고 있습니다. SAS 웨비나를 통해 새로운 고객 인텔리전스로 정의되는 디지털 마케팅

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
머신러닝 해석력 시리즈 2탄: 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법

“모델링에 뛰어들기 전에 먼저 데이터를 이해하고 탐색하라!” 데이터 과학자를 위한 일반적인 조언입니다. 데이터 세트가 정리되어 있지 않으면 모델을 구축해도 문제를 해결하는 데 도움이 되지 않습니다. 마치 쓰레기를 꺼냈다, 넣었다 하는 것과 같죠. 강력한 머신러닝 시스템을 구축하기 위해서는 예측 작업을 정의하고, 문제를 해결하기 전에 데이터 세트를 탐색하고 이해해야 합니다. 데이터 과학자는 대부분의 시간을 모델링을

Analytics | Data Visualization
Gregor Herrmann 0
BI ist tot? Noch lange nicht!

Die Diskussionen im IT-Umfeld kreisen heute vorwiegend um Trendthemen wie künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning, Chatbots, Blockchain oder Hackathons. Von Business Intelligence (BI) ist kaum noch die Rede. Bedeutet das also, dass diese inzwischen überflüssig ist?  Die Antwort auf diese Frage lautet definitiv: nein. Dennoch lohnt sich ein genauerer Blick,

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
고급 분석과 인공지능(AI), 스포츠 과학의 판도를 바꾸다!

‘스포츠 분석’이라고 하면 아마 많은 분들이 브래드 피트 주연의 영화 ‘머니볼(Moneyball)’을 떠올리실 텐데요. 이 영화는 2002년 분석을 활용해 오클랜드 애슬레틱스(Oakland Athletics) 야구팀을 승리로 이끈 빌리 빈(Billy Beane) 단장의 이야기를 다룹니다. 빈 단장은 스포츠 분석의 기반을 세웠지만, 오늘날 그 활용 범위는 훨씬 더 넓어졌죠! 몇 가지 예만 봐도 스포츠 분야에서 분석이 얼마나

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Andreas Becks 0
Künstliche Intelligenz im Reality-Check: Potenziale, Grenzen, organisatorische und gesellschaftliche Konsequenzen

Gartner geht davon aus, dass dank künstlicher Intelligenz (KI) bis 2025 zwei Millionen neue Arbeitsplätze geschaffen werden. KI und Machine Learning sind in vielen Unternehmen bereits heute wichtiger Bestandteil von Geschäftsprozessen und Unternehmensbereichen. Sie erleichtern den Arbeitsalltag, optimieren die Interaktion mit Kunden, sagen den Ausfall einer Maschine zuverlässig vorher oder

Work & Life at SAS
Rick Wicklin 0
Taking in. Giving back.

When we breathe, we breathe in and breathe out. If we choose only one or the other, the results are disastrous. The same principle applies to professional growth and development. Whether we are programmers, statisticians, teachers, students, or writers, we benefit from taking in and giving back. We "take in"

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