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
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社会課題の解決に向けて一緒に考えてみよう~GatherIQの魅力~(第三回)

前回の記事ではData for GoodのためにSASが提供するアプリ GatherIQをご紹介し、そのトピックとして「男女平等」「健康」について取り上げました。第三回となる今回は、「生命の源である水」と「衛生」の2つのテーマについてGatherIQの提供するデータを基に取り上げてみたいと思います。 “生命の源である海” 多くの人もご存知かと思いますが、海は地球上の大部分を覆っており、その占有率は70%を超え、これにより地球上の水分の97%は海上に存在しています。また、海には現在20万種の生物が生息しており、その種類は100万種を超えるとさえ言われています。まさに海は生命の源といえるでしょう。 それだけでなく、海は温暖化にも関与しており、大気中の30%の二酸化炭素は海水に吸収されることで緩衝液としての役割も果たしていると述べられています。このように、海は地球にとって非常に重要な要素であることがわかります。 汚染 温暖化を緩和している一方で、海に溶けている二酸化炭素の量は増加します。これにより海水のpHが上昇し、これがカルシウムイオンと炭酸イオンが結合することを阻害します。カルシウムイオンと炭酸イオンは結合すると炭酸カルシウムになります。貝や魚の体の主成分である炭酸カルシウムの減少は、彼らの身体構造の形成を阻害し、結果的に魚や貝は減少の一途を辿ります。また、私たち一般人が捨てたゴミによる汚染被害も甚大です.一部のゴミは、私たちがゴミ箱にゴミを捨てる際に零れ落ちた物であり、これらの捨て損ねられたゴミ達は排水溝へと落ち、水に乗って海へと流れつきます。 "Ocean Trash is a Problem You Can Solve" Ocean Conservancy 記事によると、海の40%が深刻な汚染状況にあります。 マイクロプラスチック マイクロプラスチックもまた、海の汚染の大きな要因となっていることで近年メディアで度々取り上げられていますが、その恐ろしさについてはご存知でしょうか。マイクロプラスチックはプラスチック製品の原料となる小さなプラスチックが工場の排水や輸出船からの漏出によって海に流れたものを主とし、その大きさは目で見える小さな大きさの物から、顕微鏡でしか見えない大きさの物まで様々です。また、人の捨てたゴミは潮流で合流し、衝突しあい、紫外線や海水にさらされて風化し、粉々になります。これらもマイクロプラスチックとなり、海を漂うのです。マイクロプラスチックはその安定性から重宝されていましたが、皮肉なことに、その能力故に、彼らは海の中を非常に長い期間漂い続けることができます。カラフルで小さなマイクロプラスチックは魚卵などと間違われ、魚に食べられて消化されることもなく魚の胃の中に残留します。マイクロプラスチックの恐ろしい点は、これを摂取した魚が一切食事を取っていないにも関わらず、胃の中に残るマイクロプラスチックによって満腹感を得て飢餓状態となってしまい、最終的に餓死してしまうという点です。 "The Nurdles' Quest for Ocean Dominance" TED Ed 動画では、かわいい見た目のマイクロプラスチック達による地球侵略計画というイメージでこの問題を説明している。 人間への影響 では、マイクロプラスチックと海水の汚染や酸性化は人間の生活にどのような影響を持つのでしょうか。まず、酸性化による牡蠣、あさり、サンゴ、ウニなどの魚介類 の減少により、価格は上昇し、これらを食べることが困難になります。彼らを主食とする人は世界に1億人いるとされており、その人達の主要なタンパク質源が消え、健康被害が出ると考えられます。また。マイクロプラスチックに関して、これを食べた魚が餓死するだけでなく、マイクロプラスチックを食べた魚をさらに上位の捕食者が食べることで食物連鎖を辿り、捕食者の胃にマイクロプラスチックが残り、捕食者共々餓死していくという負のループが完成していきます。これにより海の生態系は壊滅状態になり、魚類は減少し、魚類を食べられなくなる可能性が高くなります。 "Ocean Acidification Explained in 2 Minutes" Grist 私たちができること マイクロプラスチックに関して、私たちも改善に向けて協力することができると私は考えています。マイクロプラスチックは安定性が高いですが、永久に海に留まることはできません。GatherIQに挙げられた動画には、マイクロプラスチックを減らしていくために、まずプラスチックの使用を避けていくことから始めて行くべきだと述べられています。リサイクルを行い、プラスチックをガラスや紙に代替して少しずつプラスチックの使用を減らすことができれば、将来的に海水中を漂うマイクロプラスチックは消えていくことが示唆されています。日常で一時的に使用するプラスチックは、予めカバンに持ち運ぶことで使用せずとも良い物が多いということにお気付きでしょうか。ここでいう一時的に使用するプラスチックとは、コンビニで商品を入れるための袋や、カフェでコーヒーを入れてもらう際のコップやストロー、食品を保存する時に使用するラップ、などを指します。上記の物でいえば、マイバッグの持参で私たちが普段使用しているコンビニの袋が不要になり、カフェでコーヒーを飲む時も、ストロー付きのタンブラーを持参していればプラスチックの容器は不要になります。また、ミツバチの蜜蝋でコーティングされたエコラップは、繰り返し洗って使用できるラップであり、これを使用すればラップはもう必要ありません。このように、少しずつ、小さなことから私たちにできる行動は確かに存在します。 しかし、現状を知らなければ具体的に何が必要で何をしなければならないかもわかりません。GatherIQに集められたデータ達は、そのような「現状」を理解する手助けが少しでも出来たら、という思いがもととなり提供されています。 “衛生” 上記で記載した地球上の水分の内、海水ではない残りの3%の水分は飲み水として利用できる安全な水です。私たちが普段生活の中で使用する水(飲料水以外の、トイレの水や蛇口から出る水)は、この3%の水から使用されています。 途上国と先進国、各々の課題 さて、現在でも清潔で安定な水を使用できない人は多く存在します。世界中で、8.4億人以上の人が安全な飲料水を獲得できておらず、これは計算すると、総人口の内、9人に1人が安全な水を得られていないことになります。 "The Human

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SAS Global Forum 2019 論文紹介シリーズ 第3回「オペレーショナル・アナリティクス for Data Scientist」

今回は「オペレーショナル・アナリティクス for Data Scientist」をメインテーマとしてご紹介します。企業で分析業務を行うデータサイエンティストの皆様はご存知の通り、モデルは開発しただけでは意味がありません。そのモデルを業務に実装(デプロイ)してはじめて、ビジネス課題を解決し、価値を創出することができるわけです。SASが長年蓄積してきたナレッジをご覧ください。 1.Using SAS® Viya® to Implement Custom SAS® Analytics in Python: A Cybersecurity Example この論文は、SASの分析機能により支えられているプロダクションレベルのアナリティクスソリューションを開発しようとしているデータサイエンティストを対象としています。本文では、SAS ViyaとCloud Analytics Service(CAS)に基づく、CASの構築基盤とサイバーセキュリティを説明します。そして、SASアナリティクスを本番環境でPythonで実装する方法を説明します。 2.What’s New in FCMP for SAS 9.4 and SAS Viya この論文では、下記いくつかポイントをメインとして議論していきます。まず、SASが提供しているFunctionコンパイラー(FCMP)の新しい特徴を紹介し、それから主にFCMPアクションセットを中心とし、リアルタイムアナリティクススコアリングコンテナ(ASTORE)とPythonのインテグレーションについても説明します。それらの説明により、SASの新しいテクノロジーに対し、更なる理解を頂けることを期待しています。 3.Influencer Marketing Analytics using SAS® Viya® この論文はSAS Viyaを使って、マーケティングアナリティクスを行う事例を紹介します。近来、マーケティングはますますインフルエンサーが大きな役割をしめるようになってきています。それらのインフルエンサーたちはソーシャルメディアのコンテンツ作成者であり、多くのフォロワーを持ち、人々の意見に影響を与え、購入を検討する人々にも影響を与えています。インフルエンサーマーケティングは、より伝統的なマーケティングチャンネルと同じようにコストがかかるため、企業にとって最も効果的なインフルエンサーを選択することは非常に重要です。 こういった背景において、この論文では、ソーシャルメディアで本当に影響力をもつ人、そしてその影響程度はなにかについて分析することを目指しています。ケーススタディは、感情面の影響を与えることに焦点を当てています。また、多くのフォロワーを持つインフルエンサーとその色んな投稿とアクティビティを分析します。実施するには、Pythonのライブラリとコードが使用されます。次に、彼らのアクティビティとネットワークを分析して、それらの影響範囲を分析します。これらの分析には、SAS Viyaのテキストおよびネットワーク分析機能が使用されます。データ収集ステップ(Python)はクライアントとしてJupyter Notebookを使用していますが、分析ステップは主にSAS Visual Text Analytics(Model Studio)とSAS Visual Analyticsを使用して行われています。 4.Take

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Makoto Unemi (畝見 真) 0
SAS Viya: ビジュアルパイプラインで将来予測(フォーキャスティング)

Enterprise Open Analytics PlatformであるSAS Viyaでは、コーディングスキルを持たないビジネスアナリストやビジネスユーザーでも、Model Studioを使用し、機械学習のモデル、時系列予測のモデル、テキストマイニングのモデルをGUIベースの簡単マウス操作で作成することができるようになっています。モデル生成プロセスをグラフィカルなフロー図として描き、実行するだけです。このフロー図のことを「パイプライン」と呼んでいます。 これまで、ビジュアルパイプラインを用いた機械学習のモデル生成は紹介してきましたが、今回は、時系列予測の基本的な手順を紹介します。 Model Studioで時系列予測を実行する基本的な手順は以下の通りです。 ① プロジェクトの新規作成 ② 学習用の時系列データ内項目へ役割設定 ③ パイプラインの作成と実行 ④ 予測結果確認 ⑤ 予測値のオーバーライト(必要に応じて) ① プロジェクトの新規作成 SAS Viyaの統合GUIのホームページのメニューから「モデルの作成」を選択し、表示されるModel Studioの画面から「プロジェクトの新規作成」をクリックします。 「プロジェクトの新規作成」画面内で、プロジェクトの名前を入力し、モデルの種類(データマイニングと機械学習 / テキスト分析 / 予測)から「予測」を選択します。使用するパイプライン・テンプレートとして、デフォルトでは、「自動予測」が選択されていますが、必要に応じてテンプレートを変更することができます。 今回は、「自動予測」テンプレートを使用してみましょう。 学習用の時系列データを選択し、「保存」をクリックします。 すると、指定したデータソース内の変数リストが表示されます。 ② 学習用の時系列データ内項目へ役割設定 表示された「データ」タブ内で、変数ごとに右側画面内で役割を選択します。 ・注文日:時間 <-日付属性データ項目には自動的に“時間”役割が設定されます。 ・売上:従属 <-予測対象の項目 ・原価:独立 <-予測対象に影響を及ぼす項目 ・販売地域と製品ライン:BY変数 <-地域別や製品ライン別で予測結果を見ることができます。 「テーブルの表示」アイコンをクリックすると、データの中身を確認できます。 ご覧の通り、このデータは年月ごと、販売地域、製品ライン、製品ごとの売上や原価、などの情報を持つ時系列データです。 注. 今回使用するデータでは、時系列データとその属性データ(地域、製品ライン、製品)が一つにマージされているデータを使用していますが、時系列データと属性データをそれぞれ別データとして取り込むことも可能です。そうすれば、メモリーにロードするデータ量を削減することができます。 ③ パイプラインの作成と実行 役割を設定後、「パイプライン」タブをクリックすると、「自動予測」のパイプラインが表示されます。 右側画面には「自動予測」ノードのオプションが表示されています。ご覧の通り、自動予測では、ESM(指数平滑化)とARIMAの2つの手法で予測を実行し、その中から最良のモデルが使用されます。 必要に応じて、IDM(間欠需要モデル)とUCM(観測不能成分モデル)を追加することも可能です。 左画面内のノードリストから必要な機能をドラッグ操作でパイプラインへ追加することができます。 その中にはニューラルネットワークに基づく手法も用意されています。 今回は、「ナイーブモデル予測」を加えてみましょう。 左側のノードリスト内から「ナイーブモデル予測」をパイプラインの「データ」ノードにドラッグするだけです。 それでは、パイプラインの右上の「パイプラインの実行」ボタンをクリックして、このパイプラインを実行しましょう。 正常に完了するとすべてのノード上に緑のチェックマークが表示されます。 「データ」ノードのメニューから「時系列ビューア」を選択すると、 学習データ内容を時系列チャートで確認することができます。 役割にBY変数を指定した、販売地域と製品ラインで絞り込んで見ることもできます。 以下は、地域:Region2、製品ライン:Line3に絞り込んだチャートです。 ④ 予測結果確認

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社会課題の解決に向けて一緒に考えてみよう~GatherIQの魅力~(第二回)

前回の記事で、Data for GoodのためにSASが提供するアプリ GatherIQをご紹介し、そのトピックの一つとして「教育」について取り上げました。今回は、「男女平等」と「健康」の2つのテーマについてGatherIQの提供するデータを基に取り上げてみたいと思います。 “男女平等” 皆さんは性別による格差を感じることはあるでしょうか。日本ではしばしば女性が男性と不平等に扱われていることで問題となりますが、それもここ数年でだいぶ変化してきたと私は感じております。今でも女性が差別に対し立ち上がることは難しくはありますが、以前であれば声を上げることですら不可能であったように思われます。日本、そして世界の性別によるギャップはどのような事態に置かれているのでしょうか。 日本と世界の違い GatherIQによると、性別におけるギャップの少ない国では、日本は世界的に見て111位であり、東南アジア及び太平洋周辺では下から4番目の順位です。これは、中国が99位、フィリピンが7位であることを踏まえると、日本は性別に関して非常に平等性が低いことは明らかです。 一方、性別におけるギャップがない国で上位に位置しているのはアイスランド、ノルウェー、フィンランドなどの北欧の国々でした。 しかし世界経済フォーラムは、未だ尚、世界のどの国も性格差のない平等な国とは言えないと述べます。 こちらのリンク先では、地域や指標を指定することで様々な順位分けを示してくれます。GatherIQではこのように、皆さんがデータや表のインタラクティブな操作が可能です。 データで見る「格差」 性別における格差は女性差別に関するものが主なようです。その分野は、教育、雇用、肩書き、暴力など、多岐にわたります。 雇用や肩書きでは、主要な役職や収入などの点で女性が男性に比べ平等に扱われていないと述べられています。 2017年における女性の平均収入は男性のおよそ半分である。CEOを務めるJohnという名の男性の数よりもCEOを務める女性の数は少ない。 暴力の点では性別における格差は更に深刻です。女性の内35%が虐待にあった経験があり、この中身としては、結婚を強制される、暴行を受けるという内容から人身売買という内容まで、多様です。 また、教育の現場においては家庭事情や学校での出来事により女性が教育を受けられない場合が多いようです。家の家事をしなければならない、学校でセクシュアルハラスメントを受けてから怖くて行けなくなった、などの理由が述べられていました。 平等による利益 では、男女平等であることによるメリットは何でしょうか。女性が平等に生きられる。これは確かに重要なことです。しかし、男女平等により得られる利益は女性だけに限ったものではないとGatherIQでは記載されています。男女平等に努める国は、武力に訴える傾向が低く、平和を維持しやすいようです。この傾向は、GDPの高い国や民主主義の国よりも高いと述べられています。また、こうした格差の少ない国では子供の人生における満足度や幸福度が非常に高く、そのため、男女平等である国は暴力による死者も少数です。 格差を生まないためにどう行動すればよいのだろうか? では、格差を少なくするにはどのようにすればよいのでしょうか。GatherIQには解決の糸口の一つが示されています。 “Boys and young men need to be educated and encouraged to be agents of change--to fight for the girls in their communities and prevent violence.” 「若い男性が主体的に変化を起こすことができるように教育し、勇気付けることが必要である。―彼らがコミュニティの中で女性のために戦い、暴力を防げるようになるために。」 私たちができることは、これからの世代に、今までの歴史や努力を伝えること、そして人類の発展のために男女平等が重要であると教えていくことではないか、と感じます。 “健康” 2つ目のテーマとして、健康についてお話をします。長く生きていくために、健康は不可欠な要素でしょう。GatherIQによると、健康の指標となりうる平均寿命の長い国では、健康な人が貢献することでより発展しやすいと言われています。

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