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
学術研究、教育、および自己学習の目的に無償で利用できる SAS University Edition は、毎年7月末にライセンスの期限が切れます。ライセンス期限の2ヶ月ほど前から、SAS University Edition Information Center にライセンス失効のお知らせと更新の案内が表示されますが、SAS University Edition のインストール時期によって必要な作業が異なりますので、以下に紹介します。 まずは、仮想マシンのSAS University Edition を起動し、表示されたURLから SAS University Edition Information Center にアクセスします。仮想マシンの起動後のウインドウで、URLが記載されている場所は下の画像を参考にしてください。（クリックすると画像が拡大されます。） SAS University Edition Information Center のデザインは、SAS Univeristy Edition のインストールの時期によって異なります。2016年12月以前にインストールした場合は、下の画面が表示されます。 こちらが表示された場合は、下記URLにアクセスし、新たにダウンロードした SAS University Edition を、仮想マシンに再登録する必要があります。 こちらが表示された場合は、左下の「お知らせ」にある「ダウンロード」ボタンから更新作業を行います。これ以降、ブラウザに表示される指示に従ってください。もし、うまく更新できない場合は、ブラウザのCookieを削除してからもう一度更新作業を行ってください。それでも更新できない場合は、上記URLから新たに SAS University Edition をダウンロードし、仮想マシンに再登録してください。 更新作業が完了すると、下の画像のように、SAS University Edition Information Center の「お知らせ」部分に、「SAS University Edition
みなさんは、SAS Viyaを無償で試す方法を知っていますか？ 手順は簡単、 ① SAS Japanホームページ内のSAS Viya無償試用開始サイトにアクセス ② 無償試用版リストから希望の製品を選択 ③ SASプロファイル情報を登録 ④ 登録済みのSASプロファイル情報でサインイン ⑤ SASから届くメール内にある試用版サイトリンクをクリックし、同メール内に記載されたIDとパスワードでサインイン ⑥ SAS Viyaにサインインして試用開始 これだけです。 ※尚、このガイドは、2018年8月時点の内容に基づいて作成されています。利用手順は予告なく変更される場合がありますので、実際に表示される画面や送られてくるメール内容に従っての操作をお願いします。 ブラウザはChrome 64bit版が推奨です。（ブラウザは Chrome 61以上, Firefox 56以上, MS Edge40.1以上を使用してください） では、1ステップずつ詳しくご紹介しましょう。 ① SAS Japanホームページ内のSAS Viya無償試用開始サイトにアクセス 以下のリンクをクリックして、SAS Viya無償試用開始サイトを表示しよう。 https://www.sas.com/ja_jp/software/viya.html#preview ② 無償試用版リストから希望の製品を選択 この手順では、「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」を選択した例で紹介しています。 （以下のリストに表示されていない製品に関しては、チュートリアル等使用をガイドするような資料は提供していませんが、同一環境内で試用することはできます。） ③ SASプロファイル情報を登録 （すでにSASプロファイル登録済みの場合は、このステップは必要ありません。） 以下の画面内で、「Create one」リンクをクリックします。
5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている画像処理機能が入門レベルとして紹介されました。 セッション内では、皆様にとってもお馴染みの「浅草雷門」の写真を使った画像マッチングのデモも紹介しました。雷門を正面から撮った写真の中から、「雷門の提灯」の部分を切り出し、これをテンプレート画像として使用し、この「雷門の提灯」が写っている写真だけを画像マッチングによって見つけ出すというデモです。 さあ、ちゃんと「雷門の提灯」が写っている写真だけを見つけ出すことができたのでしょうか？ 以下は、Jupyter Notebookを使用し、PythonからSAS の画像処理機能を活用してマッチングを実行した結果です。（コードの一部抜粋） 【ライブラリのインポート】 In [16]: # import libraries import swat import matplotlib.pyplot as plt import os import json import numpy as np 【テンプレート画像「雷門の提灯」のロード】 In [24]: # load an image to cas r = conn.image.loadImages(casout={"caslib":"casuser", 'name':tmp_file_data[0], 'replace':True}, path=tmp_file_path) tmpTable = conn.CASTable(tmp_file_data[0]) 【この画像にマッチングさせます】 【マッチング対象画像のロード】
5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017では、通常のセッション枠とは別に、「スーパーデモ」と題して、各種SAS製品やソリューションのデモが紹介されました。通常セッションの休憩時間はもとより、セッション時間中でも多くの方々が「スーパーデモ」エリアに集まり、食い入るようにデモも見られていました。 その中で、私が実施したデモ内容をご紹介します。 SASのAI機能は、SAS言語のみならず、Python, R, Java, Luaなどの汎用プログラミング言語からも活用可能ですが、このデモでは、SAS Studioを使用し、SAS言語でSASのAI機能を活用したモデル作成を行いました。 詳細（スライド版）に関しては、以下をご覧ください。（SlideShareに公開済み） SAS言語派集まれ！SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう！ from SAS Institute Japan 詳細（デモ版）に関しては、以下をご覧ください。（YouTubeに公開済み） 今なら無償でSAS Viyaを試用することができます。詳細は以下のブログを参照してください。 SAS Viyaを体感してみよう！ ～SAS Viya無償試用版利用ガイド～