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
みなさま、SAS Viyaはご存知でしょうか？ SAS ViyaはSASが2016年末に出した新データ分析プラットフォームでして、データの探索、整形から機械学習まで、幅広くデータ分析することができる万能品です。 こんな感じのロゴです。 SAS Viyaの特徴にインメモリエンジンによる分散処理とオープンというものがあります。 SAS Viyaでのデータ分析はすべてCASというエンジンで実行されるのですが、このCASはサーバのメモリ上にデータをロードし、分析処理が展開されます。しかも複数サーバ構成でも良い感じにスケールして並列分散処理するので、1台のサーバにデータが乗らないとか、1台だけだと遅いとかいうことはありません。 SAS Viyaの特徴 さらにSAS Viyaはオープンな特徴があります。 どうオープンなのかというと、実は裏表なく嘘のつけない性格・・・というわけではありません。 SAS ViyaはSAS言語のみならずPythonやR、Java、LuaそしてREST APIといったさまざまな言語で操作することができるオープン性を持っています。 従来のSAS製品だとSAS言語を覚えないと使うことができなかったのですが、SAS Viyaでは多くのデータサイエンティストさんが使っているPythonやRでデータ分析ができます。しかも同じプラットフォームでデータ分析するので、言語間で違う結果が出るということはありません。同じ設定で分析すれば、どの言語を使っても同じ結果が返ってきます。 さらにいえばPythonやRでデータ分析するときも、多くの場合は1台のサーバやパソコンで処理すると思います。そのさい、サーバやパソコンはCPUやメモリのすべてをデータ分析に割くということはありません。マルチコアCPUを使っていても、大体はシングルコアで処理されます。 しかしSAS Viyaではリソースを使い切ります。4コアであれば4コア、サーバ3台構成であれば3台を余さず使って、より速く効率的に分析します。 全体像でいうとこんな感じです。 どうやって使うの？ PythonやRでSAS Viyaを使いはじめるときは、まずはSWATというOSSを導入する必要があります。 SWATはSpecial Weapon and Tacticsの略・・・ではありません。 SAS Scripting Wrapper for Analytics Transferという、SAS Viyaを操作するためのラッパーです。SASが作って、GitHubで公開しています。 Python SWAT https://sassoftware.github.io/python-swat/index.html R SWAT https://github.com/sassoftware/R-swat これらをpip installやinstall.packagesで入手して使いはじめることができます。 SWATはWindows、Linux、MacOSいずれもサポートしていますので、お好きなプラットフォームに導入できます。 Pythonでのプログラミング例はこんな感じです。たったこれだけで、SAS Viyaを使って決定木モデルを作ることができます。とても簡単です。 #
SAS Forum Japan 会場自体がデモスペースへ SAS Forum Japan 2017では、株式会社ATR-Promotionsにご協力いただき、会場2Fのスペースにレーザーセンサーを設置、人の動線をリアルタイムに捉えて計測・分析するIoTデモンストレーションを実施しました。 会場で利用した「人位置計測システム」の計測イメージ参考映像。(※こちらはSAS Forum Japan の映像ではありません) 利用した技術について 利用技術①センサー LRF：レーザーレンジファインダ（安全な出力の赤外線レーザー) 利用技術②人位置計測システム ATRacker レーザーセンサーを複数台設置し、人々の位置・行動を、1秒間に数十回計測したデータを、ATR-Promotions社ソフトウェアの人位置計測システム「ATRacker」の形状認識・行動推定アルゴリズムで動線データ化しています。 特徴) 高精度(距離20mで誤差5cm以内のセンサを使用して計測、追跡) 形状認識(腕の位置などを利用して身体、身体の向きも捕捉) 行動追跡(同一人物を追跡。統計モデルによりレーザが遮られても位置を予測) 匿名性の確保（カメラと異なり顔や服装を捕捉しない） 大人数の同時計測（同時に50人以上の位置を計測、追尾） リアルタイム処理 外部プログラム連携 参照) http://www.atr-p.com/products/HumanTracker.html http://www.atr-p.com/products/pdf/ATRacker.pdf 利用技術③SAS® Event Stream Processing（略称 SAS ESP） リアルタイムでストリーミングデータを処理するSASソフトウェア。 ATRackerよりストリーミングでデータをリアルタイムに取得し・追加処理しています。今回の展示例では、特定の位置に人が急速に近づいた場合に、リアルタイムアラートを発します。 参照) https://www.sas.com/ja_jp/software/event-stream-processing.html 利用技術④利用したハードウェア AFT：The Analytics Fast Track™ for SAS® 最新のビッグデータ・アナリティクスを、自社データですぐに試す為に用意されたハイスペックマシン。 必要なSASのビッグデータ・アナリティクス製品がインストール&構成済みであり、スイッチを入れて、データを投入すれば、すぐに使える状態にしております。 POC等の実施に際し、当マシンを貸し出すことで、POC環境の用意をわずか数日で揃えることが可能です。 72
2017/5/23にSAS Forum Japan 2017が開催されます。まだ参加後登録がお済でない方は下記からご登録ください。 SAS Forum Japanご登録サイトへ 今回は、その中でもセッション以外のところも今年はすごいので、ご紹介します。 すごいところ①：スーパーデモ20連発 今回のブログのタイトルにもありますが、今年はグローバルのイベントである、SAS Global Forumを模して、「スーパーデモ」なるものを実施します。これは約15分のデモセッションを次から次へと繰り返し行うものです。通常のセッションの数が限られているため、そこでご紹介しきれないSASソリューションや、セッションの補足的な説明など計20ものデモセッションが行われます。是非、時間の都合をうまくやりくりして頂いて、通常セッション、スーパーデモを渡り歩いて頂けると幸いです。 *括弧は、（何回目/全回数）の意味です。 *プログラムは変更される可能性がありますので、最新のプログラムと詳細はこちらからご確認ください。 12:15 - 12:30:さよならBI 〜 一歩先ゆくデータ分析の決定版 SAS Visual Analytics まるごとデモ！(1/4) 12:30 - 12:45:為替リスクヘッジの新しい取り組み(1/2) 12:45 - 13:00:コーディングなしでSASを使ってみよう！(1/3) 13:00 - 13:15：さよならBI 〜 一歩先ゆくデータ分析の決定版 SAS Visual Analytics まるごとデモ！(2/4) 13:15 - 13:30:：SAS言語派集まれ！SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう！ 13:30 - 13:45：需要管理（需要予測〜在庫最適化）のNext Generation 13:45 - 14:00:コーディングなしでSASを使ってみよう！(2/3) 14:00 -
昨年2016年のSAS Global Forumでも講演して好評だったEmma Warrillowという方が今年も講演されたので紹介します。まずは復習として、彼女が昨年披露した良いデータサイエンティストになるための５つの秘訣を見てみましょう。 ビジネスを理解しなさい：アナリティクスの目的はビジネス課題を解決することである ストーリーを語りなさい：単に分かったことを共有するのではなく、分析結果に基いてビジネスをどうすべきかを議論しなさい 視覚的にストーリーを語りなさい：グラフや図を使用して、より理解を深めることを心がけること よい質問を繰り返しなさい：よりたくさん質問することで、より理解が深まる 新しい技術についていくこと：よりよい表現方法を常に模索すること （2016 SAS Global Forum でのEmma Warrillowの講演より。proceedingはこちら） 「それで？あなたはどう思うの？」と返したくなるデータ分析や仕事の報告、「顧客の理解を深めるための労（繰り返しの問い）を惜しむ」ケースは、ビジネスシーンでよく見受けられますが、あなたの会社ではいかがでしょうか？15年前、あるお客様から、「顧客の顔が見えないのでデータマイニングでなんとかしたい」という相談を受けたのを今でも覚えています。データ自身は何も語ってくれません。事実に基いてストーリーを考え、適切な問いを繰り返すことで初めて洞察（自分たちの顧客に対する理解）が得られるのです。 『問いかけること』 が、とても大事です。 さて、この彼女が今年もプレゼンをし、少しリバイスした秘訣を披露してくれました。レベル感はあまりそろってませんが、どれも、忘れがちなことなので、今一度自分自身の気を引き締めるために取り上げることにしました。 ①スプレッドシートを送付するだけという行為はNG 受け取った人は、無視するか、イライラするか、誤って解釈するだけです。概要、どのように見るべきか、結論は？相手にどうして欲しいのかを伝えることが必要不可欠です。 ②POETを意識すること StorylyticsのLaura Warren より Purpose（目的）: このチャートの目的は… Observation（あなたの着眼点）: 見て欲しいのは... Explanation（説明）: 何を意味しているかというと… Take-away or Transition（要点）: 次のステップは… ③アナリティクス・チームのブランディング 多くの企業・組織におけるアナリティクスチームは、PRの問題を抱えています。アナリティクスが真に有効で、またアナリストがちゃんとビジネスを理解していると認知されることが、とても重要です。 ④御用聞きにならないこと 自分がある専門領域のエキスパートであることを自覚し、適切な問い、適切な提案をすることが大事です。 ⑤正しく伝えること ストーリーテリングで人を動かすために、Peter GruberのThe Four Truths of the Storytellerを参考にすると良い。 Truth to the