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
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
SAS Visual Analytics on SAS Viya（以降VA）の最新版8.4に搭載されている新機能の中から、以下５つの機能に関してダイジェストでご紹介します。 １．AIストーリーテラー機能 ２．レポート編集＆表示切替の利便性向上 ３．閲覧時レポートカスタマイズ＆制御 ４．分析用ビジュアル候補提示 ５．カスタムグループ作成の容易化 ６．Visual Analytics SDK １．AIストーリーテラー（自動分析＆解説）機能 VA8.3から搭載されていた機能やUIが拡張されています。 AIストーリーテラー（自動分析＆解説）機能では、分析対象の変数（ターゲット）を指定するだけで、その変数に影響を与えているその他の変数の特定や、変数ごとにどのような条件の組み合わせがターゲット変数に依存しているのかを「文章（条件文）」で表現して教えてくれます。 この例で使用するデータ「HMEQJ」は、ローンの審査を題材にしたもので、顧客ごとに１行の横持ちのデータです。このデータ内にある「延滞フラグ」が予測対象の項目（ターゲット変数）で、０（延滞なし）、１（延滞あり）の値が含まれています。 データリスト内の「延滞フラグ」を右クリックし、「説明」＞「現在のページで説明」を選ぶだけで、「延滞フラグ」をターゲット変数に、その他の変数の組み合わせを説明変数とした複数の決定木（ディシジョンツリー）が実行され、 以下のような結果が表示され、見つけ出された有用な洞察を説明してくれます。 分析結果画面内説明： ① 予測対象値（０：延滞なし、１：延滞あり）の切り替えが可能です。この例では、「１：延滞あり」を選択し、「延滞する」顧客に関して分析しています。 ② 全体サマリーとして、すべての顧客の内、延滞実績のある顧客は19.95%（5,960件中の1,189件）であることが示されています。 ③ 「延滞する」ことに関して影響を与えている変数の重要度を視覚的に確認することができます。最も影響度の高い変数（今回は「資産に対する負債の割合」）の重要度を1として、１を基準値にした相対重要度が算出され、横棒グラフで表示されます。従来版に比べて、変数ごとの影響度合いの違いを明確に捉えることができます。 ④ 「高」タブには、「延滞する」可能性が高いトップ３のグループ（条件の組み合わせ）が文章で示され、「低」タブには、「延滞する」可能性が低いトップ３のグループ（条件の組み合わせ）が文章で示されます。この例では、③で「資産価値」が選択され、「資産価値」に基づき、延滞する可能性の高い/低いグループのトップ３が表示され、「資産価値」に関する条件部分がハイライトしています。 ⑤ この例では、③で「資産価値」が選択され、これに応じて「０：延滞なし、１：延滞あり」別の顧客の分布状況がヒストグラムで表示されています。選択された変数が数値属性の場合は、ヒストグラムで、カテゴリ属性の場合は積み上げ棒グラフで表示されます。チャートの下端では、チャートから読み取れる内容を文章で解説しています。 以下は、カテゴリ属性の変数を選択した場合の表示例です。 以上のように、分析スキルレベルの高くないビジネスユーザーでも、簡単かつ容易に、そして分かり易くデータから有効な知見を得ることができます。 ※AIストーリーテラー機能に関しては、SAS Viya特設サイトのビジュアライゼーションセクションで動画でもご覧いただけます。 ２．レポート編集＆表示切替の利便性向上 従来のVAでは、編集モードで作成したレポートを表示モードで確認する際には、メニューから「レポートを開く」を選択し、レポートが表示されるのを少し待つ必要がありました。また、レポート表示モードから編集モードに戻るにもメニューから「編集」を選択する必要がありました。 VA8.4では、編集モードと表示モード切替の利便性が改善され、画面左上のペンシルアイコンをクリックするだけで、編集画面＜－＞表示画面間を瞬時に切り替えられるので作業効率が向上します。 また、ご覧の通り、編集画面と表示画面のレイアウトも統一されています。 ３．閲覧時レポートカスタマイズ＆制御 一般的にBIツールでは、対象ユーザーを３つの層（管理者、レポート作成者（デザイナ）、レポート閲覧者（コンシューマ））に分類し、それぞれに最適なインターフェースを提供しています。しかし、レポート閲覧者の中には、「基本的には誰かが作成したレポートを見るだけでいいんだけど、自分好みに変更できたらもっといいのにな…」という声も多くあります。このレポートカスタマイズ者層に答えられないために、彼らは、レポートを開き、そのデータをダウンロードし、Excelに取り込んで好みのレポートを作成しようとするのです。 VA8.4では、レポートカスタマイズ者層向けに、作成済みレポートを開いて閲覧中に、簡単操作で好みに合うようにレポートをカスタマイズすることができるようになりました。 以下は、レポート閲覧中に「円グラフ」を他のチャートタイプに変更するメニューが表示されている例です。 また、レポート作成者は、レポートカスタマイズ者向けに、カスタマイズ可能な機能範囲を３段階で制御することが可能です。 これで、レポート作成者の負担も軽減され、レポート閲覧者の痒いところに手が届きそうですね。 ４．分析用ビジュアル候補提示 レポート作成の元となるデータソースを選択すると、そのデータソース内の項目に基づき、「こんな分析が有効じゃないの…」と、分析画面の候補を自動的に提示してくれる機能です。 画面左端から電球マークの「候補」アイコンをクリックすると、分析候補がいくつか表示され、提示された分析画面をドラッグ操作でレポートに挿入することができます。 より素早く、効果的な情報を含むレポートを作成することができそうですね。これも一つの自動分析機能です。 ５．カスタムグループ作成の容易化 従来版のVAでは、カスタムグループを作成する際には、カスタムグループ作成専用の画面内で、グループに含める要素の選択と、グループ名称を設定し、OKをクリックしてチャートに反映させる必要がありましたが、VA8.4では、チャート上でグループ化対象の要素を選択し、そのグループに名称を設定して、素早くカスタムグループを作成することができるようになりました。 ６． Visual Analytics SDK
前回は、ビジネス価値創出につながる「オペレーショナル・アナリティクス for Data Scientist」ユースケースの論文を紹介しました。今回は、企業様にとって、クラウド上のインフラアーキテクチャと分析プラットフォームのデプロイメントについて、ご紹介します。昨今、なぜ「コンテナ」が注目されているのか、そして、クラウドやコンテナ上に分析プラットフォームを移行/構築し、活用することに関心があるのであれば、ぜひ最後までご覧ください。 1．Cows or Chickens: How You Can Make Your Models into Containers モデルは特定の作業（新しいデータをスコアリングして予測を出すこと）として役割を果たしてきています。一方、コンテナは簡単に作成し、廃棄し、再利用できることができます。実際、それらは簡単にインテグレートさせ、パブリッククラウドとオンプレミス環境で実行できます。SASユーザは本論文を通じて、簡単にモデルの機能をコンテナに入れることができます。例えば、パブリッククラウドとオンプレミス環境でのDockerコンテナ。また、SASのModel Managerは様々なソース（オープンソース、SAS、コンテナ等々）からモデルの管理を行うことができます。したがって、この論文はそれらの基本知識と、どのようにSASの分析モデルをコンテナに入れることをメインに紹介します。 2．Orchestration of SAS® Data Integration Processes on AWS この論文では、Amazon Web Services（AWS）S3でのSASデータインテグレーションプロセスの構成について説明します。例としては、現在サポートしているお客様がクレジット報告書を生成するプロセスを毎日実行しています。そして、そのお客様の対象顧客は1カ月ごとに1回その報告を受け取ります。データ量としては、毎日に約20万の顧客情報が処理され、最終的に毎月約600万人の顧客へ報告することとなります。プロセスはオンプレミスデータセンターで始まり、続いてAWSのSASデータインテグレーションでAPR計算が行われ、最後にオンプレミスデータセンターで報告書が生成されます。さらに詳しい情報としては、彼らのアーキテクチャ全体はマイクロサービスを使われていますが、同時にAWS Lambda、簡易通知サービス（SNS）、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、およびAmazon Elastic Compute Cloud（EC2）などの独立した高度に分離されたコンポーネントも使われています。つまり、それらにより、データパイプラインに対するトラブルシューティングが簡単になっていますが、オーケストレーションにLambda関数を使用することを選択すると、プロセスがある程度複雑になります。ただし、エンタープライズアーキテクチャにとって最も安定性、セキュリティ、柔軟性、および信頼性もあります。S3FやCloudWatch SSMのようなより単純な代替手段がありますが、それらはエンタープライズアーキテクチャにはあまり適していません。 ３．SAS® on Kubernetes: Container Orchestration of Analytic Work Loads 現在、Big Dataの時代で、Advanced analyticsのためのインフラストラクチャに対するニーズが高まっています。また、分析自体に対して、最適化、予測が最も重要領域であり、小売業、金融業などの業界ではそれぞれ、分析に対する独自の課題を抱えています。この論文では、Google Cloud
「ビジュアルパイプラインで将来予測」では、SAS ViyaのModel Studioを使用した時系列予測の基本的な手順を紹介しました。 今回は、需要予測の精度を高める代表的な一つの手法として、需要分類をご紹介します。 例えば、お菓子の販売に関する需要を予測する場合を考えてみましょう。 ポテトチップスやおかきのように通年を通して売れる商品もあれば、アイスクリームのように夏季に需要が増加する商品、チョコレートのようにバレンタインデーの直前と当日に需要が急増する商品、お盆やお彼岸などの際にお供え用にときどき購入される商品などなど、お菓子の種類によって需要のパターンは異なってきます。 これらの異なる需要パターンの商品に対して、一律同じアルゴリズムを適用しても予測精度は高まりません。 こうした課題に対処するために、SAS Viyaの時系列予測では、自動的に需要のパターンを分析し、予測の精度を高めるような仕組みも搭載されています。 SAS ViyaのModel Studioで時系列予測を実行する際に、需要分類を活用する場合は、「需要の分類」テンプレートを使用します。 （使用する時系列データやデータ内の変数に対する役割設定内容は、「ビジュアルパイプラインで将来予測」ブログ内容と同様です。） 以下は、「需要の分類」パイプライン・テンプレートを選択し、実行した後の画面です。 「需要の分類プロファイル」ノードでは、統計解析等の手法を使用して、時系列データを解析し、需要のパターンを検出します。冒頭にお話しした通り、予測対象によって需要のパターンは様々です。 こうした多様なパターンを見極めた上で、適した予測アルゴリズムを用いることが肝要になります。 今回のデータでは、地域×製品ラインのセグメントごとに需要のパターンが検出され、分類されます。 「需要の分類プロファイル」ノードのメニューから「開く」を選択すると、 分類結果が表示されます。 地域×製品ラインでは、５つの組み合わせ＝セグメントが存在するので、これらのセグメントごとにパターンが検出され、結果としては、１つのセグメントは「YEAR_ROUND_NON_SEASONAL：長期間の非季節性需要」として、４つのセグメントは「YEAR_ROUND_SEASONAL：長期間の季節性需要」として分類されていることがわかります。 上記の２種類を含め１０種類の需要パターン＋その他、に分類されます。 次の「需要の分類モデリング」ノードでは、分類されたセグメントごとに最適なアルゴリズムが選択され、予測が実行されます。 「需要の分類モデリング」ノードのメニューから「開く」を選択すると、 実行結果が表示されます。検出された需要パターンに応じて、最適なアルゴリズムを適用したパイプライン（以下の「パプライン」列）が選択され、実行されます。 「YEAR_ROUND_NON_SEASONAL：長期間の非季節性需要」のセグメントには「非季節予測」モデルのパイプライン・テンプレートが適用され、「YEAR_ROUND_SEASONAL：長期間の季節性需要」のセグメントには「季節予測」モデルのパイプライン・テンプレートが適用され、それぞれ実行されています。「WMAPE」列には加重MAPEの値が表示されています。 セグメントを選択し、画面右上の「パイプラインを開く」アイコンをクリックすると、 そのセグメントに適用され、実行されたパイプラインが表示されます。 加重MAPEの値や、このパイプラインの予測結果を確認し、精度をさらに改善したい場合は、従来通りの操作性でこのパイプラインをカスタイズ（アルゴリズムを変更したり、パラメータをチューニングしたり）することもできます。 最後の「セグメントのマージ」ノードでは、各セグメントの予測実行結果をマージします。 「セグメントのマージ」ノードのメニューから「予測ビューア」を選択すると、 予測結果のチャートが表示されます。 以下チャート内のオレンジ色の破線は、５つのセグメントの中の、地域：Region1×製品ライン：Line1に関する予測結果です。 以上のように、SAS ViyaのModel Studio上でビジュアルパイプラインを用いた時系列予測では、需要のパターンに基づく、より精度の高い予測モデリング戦略の自動実行も可能なんですね。 ※ビジュアルパイプラインでの需要分類＆予測は、SAS Viya特設サイト内の「ビジュアライゼーション」及び「機械学習」セクションにて動画をご覧いただけます。 ※需要予測精度の向上に関しては、「ビジネスで「需要予測機能」を活用するために必要な3つの要素」ブログも参考にしてください。 ※Enterprise Open Analytics Platform 「SAS Viya」 を知りたいなら「特設サイト」へGO！