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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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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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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