SAS Japan

活用事例からデータ分析のテクニックまで、SAS Japanが解き明かすアナリティクスの全て
Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Data for Good | Machine Learning | SAS Culture | SAS Events | Students & Educators
CTOからのあなたへの招待状~#HackinSASを開催

CTOからのあなたへの招待状 ~リアルワールドのためのグローバルデータサイエンス・ハッカソンイベントを開催~ 世界中のどこかにいる有志のあなたへ 従来からSASをご愛顧頂いている皆様、そして、これから新たに出会う皆様、こちらはSAS Instituteでございます。今回は、非常にInspired+Greatなニュースをお届けさせていただきます。 それは、SASがグローバルでHackinSASというデータサイエンス・ハッカソンイベントを開催するということです! 今回のイベントでは、グローバルで参加者を募集しています。もちろん、従来のSASユーザのみならず、開発者やオープンソースユーザ、学生の方々、Startup企業の方々、またはテクニカルパートナーの方々、誰でも参加可能なイベントです。また、今回イベントの主旨としては、皆様の周りにあるデータを用いて、そのデータから有用な情報を得て、リアルワールドのビジネス課題・社会問題を解決するためのソリューションや、よりクリエイティブなデータの使い道を発見することを目指しています。詳細は後述するイベント詳細情報をご参照ください。 SASは長年、データから有用な情報を得て、その情報をリアルワールドの社会問題・環境問題、そしてビジネス課題解決に貢献できる製品やソリューション、そしてサービスを開発し、そのナレッジを貯蓄してきました。また、たくさんのユーザの方々との関わり合いの中で得られた情報などもとても有益なものでした。ハッカソンイベントはまさに、そのような様々なナレッジや発想を持っている皆様に切磋琢磨できる舞台を提供しています。 まずSASのエグゼクティブ・バイス・プレジデント兼最高執行責任者兼最高技術責任者のOliver Schabenbergerからのメッセージをご覧ください。 クリック! では、イベント詳細情報は下記となります。  1.開催スケジュール ハッカソン全期間スケジュール 2020年12月17日-2021年2月15日 チームとテーマの登録期間。 この期間中に、あなたのチームを結成しましょう。そして、課題を定義し、サマリをご提出ください。 2021年1月―2月 リソース確保期間。 この期間中に、ハッカソンをするための無料イネーブルメントリソースを活用して、優位に立ちましょう。 2021年3月 ハッカソン正式開始期間。 この期間中に、あなたとチームメンバーの創造性を輝かせる時がきます。データとSASを使って課題を解決しましょう。 2021年4月 最終ラウンド期間。 最終ラウンドに参加できるチームが選定され、SAS Vector Labsチーム(SAS Innovation Hub)に紹介され、更なる課題解決のためのアプリケーション開発を行うことが可能です。 Virtual SAS® Global Forum 2021(2021年春に開催予定) 2021年のSAS Global Forumで優勝者の結果が公開されます!   事前ライブキックオフミーティング 2021年1月13日13:00 – 14:00オンラインで開催 開催概要: SASのエグゼクティブ・バイス・プレジデント兼最高執行責任者兼最高技術責任者のOliver Schabenbergerが、この他に類を見ないグローバルハッカソンとは何か、そしてビジネスの課題解決や社会貢献のためにアナリティクス、AI、オープンソースをどのように創造的な方法で活用できるのかについてお話します。 ハッカソンズ・インターナショナルのCEOであるAngela Bee ChanとSASのプロダクト・マーケティング・マネージャーであるMarinela Profiの魅力的な対談が行われます。彼らはこのハッカソンの中でできるコラボレーションと、HackinSASが単なる競争以上の価値あるものであるかをお話します。

Analytics
痒い所に手が届く、SAS Studioカスタムタスクは分析作業の救世主! ~SAS Studio上で独自のデータ加工&分析タスクを活用~

SAS Studio Taskの紹介  仕事の中で、このような状況に遭遇したことはないでしょうか?普段Enterprise Guide或いはSAS Studioを利用している分析チームの中には、コーディングユーザとSAS言語ができないGUIユーザがいます。ある分析プロジェクトにおいて、特定のモデルを活用する場合に、そのモデルはSASコードを書くことで利用することはできますが、EGのGUI操作やSAS Studio のTaskだけでは活用することができません。この場合に、GUIユーザがコーディングユーザと同じような分析を行うためには、コーディングユーザが作ったSASコードを利用し、入出力情報やパラメータなどを修正した上で使用することになります。しかし、このようなやり方では、たとえば、修正を間違えることによって、エラーを起こし、コードを書いた人に助けてもらわないといけないことも時々発生していました。  この状況に置いて、SAS言語ができないユーザでも、コードを書かずにGUI上の簡単なマウス操作で実施できるような便利な機能をご紹介します。  SAS Studioには、SAS Studioカスタムタスクという機能が組み込まれています。必要な機能が既存のタスクとして用意されていなくても、プロシジャーがあれば自らタスクを簡単に作成できるインターフェースです。XML形式で必要な入出力箇所やオプションを定義することによって、GUI画面を持つタスクが簡単に作れます。そのタスクをSAS Studio上では勿論、SAS Enterprise Guide上でも使うことができます。非常に便利な機能です。この便利なSAS Studioカスタムタスクには以下のような特徴があります。 ・タスクを作る際にはSAS以外のプログラミング知識は必要ありません。 ・SAS Studioで作る場合は、XMLを書きながら、作成途中のGUIの画面を常に確認できます。 ・タスクを使う人は簡単なマウス操作で利用可能です ・そして、SAS StudioとEnterprise Guide両方での利用が可能です。 ・XMLベースなのでタスクの修正は簡単です。 ・テキストボックス、チェックボックスなど多様なコントロールを定義可能です。 SAS Studio Taskの作り方  今回は混合正規モデルを例にSAS Studio Taskの作成方法を紹介します。SAS Studio Taskを作るには二つの方法があります。  一つ目は新規で一からタスクを作成する方法です。  二つ目は既存のタスクをテンプレートとして使い、内容を修正しながらタスクを作る方法です。  今回の記事は一つ目の方法をメインとして紹介しますが、記事の最後に二つ目の方法に関しても簡単に紹介します。作成ツール(XMLエディタ)としては、SAS Studioや任意のエディターのいずれかを使用しても構いませんが、この記事では最新のSAS Studio 5.2を使用しています。操作方法などは使っているSAS Studioのバージョンによって変わる場合はありますが、定義の書き方に相違はありません。  SAS Studioを開いて、メニューから新規作成をクリックし、タスクと選択します。そして下の図のようなタスクテンプレートの画面が表示され、この画面内でSAS Studio Taskの定義を行います。まずSAS Studio Taskの定義の構造を紹介します。  最初の2行はシステムにより生成されたタスクのエンコーディングとスキーマバージョンの定義です。この部分を修正する必要はありません。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-16"?> <Task schemaVersion="7.2">

Advanced Analytics | Learn SAS | Programming Tips | SAS Administrators
0
SAS/ACCESSのご紹介とSnowflakeとの連携デモ

01. はじめに 最近多くの人々がクラウド環境をベースにしたデータストレージサービスを利用しています。 ここで皆さん、突然ですが、データを管理するためにローカル(またはオンプレミス)環境を構築していた過去を振り返ってみてください。 以前は、データを保存するために、関連ソフトウェアやハードウェアを購入・設置・インストールし、様々な環境設定を行います。3か月後、データの量が増えてきてデータベースの容量が足りなくなります。そしてまた多くの費用と時間を使って、必要なソフトウェア・ハードウェアを再び購入、同じく様々な環境設定をします。 上記に記載したような様子は現在のビジネス世界ではほとんど見当たりません。今日必要なのは、ただメールアドレスとクレジットカードのみです。最近では様々なデータストレージサービスが生まれてきたからです。このようなサービスはクラウド環境で動いていて、一定期間料金を支払えば利用できる「subscription」(サブスクリプション)ベースであり、前払い方式ではなく、使用した分だけ課金される「pay as you go」(ペイアズユーゴー)方式が特徴です。SASでも様々なデータストレージサービスに対応していますが、今日はその情報について詳しくお伝えします。   02. SAS/ACCESSのご紹介 「SAS/ ACCESS」とは、SASと他のベンダーのデータストレージサービスを連携するインターフェースです。下記のような特徴があり、様々なデータストレージサービスとの連携を支援しています。 シームレスで透過的なデータアクセス (Seamless, transparent data access) 柔軟なクエリ言語のサポート (Flexible query language support) パフォーマンスチューニングオプション (Performance tuning options) 性能最適化機能 (Optimization features for better performance) より詳しい情報はこちらをご参照ください。 様々なデータストレージベンダーの中で、今回は「SAS/ACCESS INTERFACE TO SNOWFLAKE」を使って「Snowflake」というサービスに連携してみたいと思います。* Snowflakeの設定はこちらを見て事前に行いました。   3. SAS/ACCESSデモ 3-1. LIBNAME statementで連携 SASのLIBNAME statementで簡単にSnowflakeとの連携を行うことができます。連携することでSnowflakeのデータをDATA StepやSASプロシージャで参照することが可能になります。LIBNAME Statementのサンプルコードは下記のボックスをご参考ください。 LIBNAME

Advanced Analytics | Analytics | Data Visualization | Learn SAS
0
SAS Viyaのワードクラウド分析を用いた消費者の声分析例

01. はじめに 今回のポスティングでは、SAS Viyaの「テキストトピック」という機能を用いたSNSの消費者の声の分析例を紹介したいと思います。分析の手法として「ワードクラウド分析」という方法を使いましたが、こちらについても後ほどお話します。SNS上の書き込みデータを分析することで、ビジネスに役立てられる洞察を得ることができますので、最後まで読んでいただければと思います。   02. 消費者の声分析の一般的な流れ SNS上の消費者の声分析は、一般的に大きく3つの段階に分けることができると思います。そのステップ①は様々なSNSプラットフォームから消費者の声を集める「データ収集」です。ステップ②は、収集したデータを分析する段階です。データ分析の手段はいくつかがありますが、本記事では、「ワードクラウド分析」という手法を用いることにします。最後のステップは、ビジネスメリットに繋げるように分析結果を活用する段階です。分析結果を元により意思決定し、施策を実施する段階です。本記事では、3つの段階の中で2段階目の「データ分析」、具体的には、「ワードクラウドを用いた分析」について説明します。   03. ワードクラウド分析とは? ワードクラウドというのはテキストデータの意味をより直感的に把握するための分析の一つ手法です。 テキストデータを単語に分割し、単語ごとの出現頻度をカウントし、その頻度に応じた大きさでその単語を視覚的に表示してくれます。 つまり、テキストや文章が何に関して語られているのか、そのキーワードを簡単に見つけ出すことができる手法になります。 例えば、SNS上の書き込みをテキストデータ化して分析し、顧客や消費者が今どんな事に興味を持っているのか、どんな不満があるのか、などを把握することができます。 (出典:https://awario.com/) 私はニュースなどのメディアでアメリカのトランプ大統領がどんな単語を何回使ったか、トランプ大統領のツイッターを分析したワードクラウドを見たことがあります。例えば、上のイメージは、2018年から2019年までのトランプ大統領のツイッターでつぶやかれた単語のワードクラウドですが、「border」と「wall」が一番使われた単語ということが一目で分かります。   04. SAS Viyaのワードクラウドの特徴 SAS Viyaのワードクラウドの特徴についてご紹介します。 まず、自動的に分析対象のテキストデータを単語に分割した上で解析します。所謂テキストマイニングと言いますが、その結果として、それぞれの文章がどんな話題(トピック)に関して語っているのかを分析し、トピックごとにキーワードを頻度に応じた大きさで確認することができます。また必要に応じて、気になるトピックやキーワードの元の文章を確認することもできるようになっています。 また、分析の際、冠詞や、助詞、副詞など、意味がない単語は自動で外して分析を行います。 これも、SAS Viyaのワードクラウドの一つの特徴なのですが、例えば、Open Source系のプログラミング言語で分析をすると、英語の 「the」や「a」などは、 分析者自身でなんとかして、取らなければいけないこともありますが、SASでは自動でその作業を行います。 さらに、書き込み内容がネガティブな内容なのか、ポジティブなのか、中立であるか、確認できる機能もあります。この機能は、「センチメント分析」、 日本語では「感情分析」と呼ばれますが、SASではワンクリックで簡単に実行できます。   05. 消費者の声分析例 それでは、SAS Viya の「テキストトピック」という機能を用いた消費者の声分析デモをご紹介いたします。 ▲ 準備したデータについて 日本では最近「天高く馬肥ゆる秋」になったので、季節感が感じられるように「天気」に関したデータを準備しました。また、オーストラリアのシドニーとカナダのバンクーバーのツイッターデータを収集しました。この二つの地域を設定した理由は、現在のシドニーは昼間の平均気温が約20度で、少し暖かいか、涼しい天候ですが、バンクーバーは約5度と少し寒く、対立的な地域を選ぶことで、明確な結果を得たかったからです。(個人的な理由もあり、キャリア管理の上司がSASオーストラリアのシドニーで働いていて、同期の1人はSASカナダのバンクーバーにいるので、毎回オンライン会議で会う2人の季節環境が気になったのです。同期と出会った新入社員研修についての記事はこちら) データの対象期間は、10月15日から10月23日まで、9日間、データの取得の際に使ったキーワードは、「weather」、「today’s weather」、「weekend weather」、「winter」、「summer」という5つのキーワードを使いました。こういった条件で実際にツイッターから集められたデータは、シドニーが351件、バンクーバーが277件でした。 ▲ 「天気」に関するシドニーの消費者の声分析 まず、シドニーの消費者の声のワードクラウド分析結果を見てみましょう。 「雨」に関するトピックが44件で、トピック全体で1位になっております。こちらのトピックをクリックすると、このトピックに関連する用語・キーワードを右側の画面で確認できます。「rainy」の比重が最も大きいことが分かります。 (出典:https://www.holiday-weather.com) 雨に関するデータが多い理由は、データを収集していた10月15日から23日前後にシドニーは天気が曇ったり、雨が降ったりしたからだと考えられます。

1 16 17 18 19 20 54