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
前回、SAS OnDemand for Academics (SODA) の Course 機能を活用することで、授業準備の手間が軽減されることをご紹介しましたが、実は、Cource 登録にはもう一つのメリットがあります。 SODA は、SAS Studioを基本のインターフェイスとしていますが、Course 登録により使用できる製品が増えます。 SAS Enterprise Guide : ポイント&クリック操作によるWindowsアプリケーション SAS Enterprise Miner : GUIによるデータマイニング・ツール SAS Forecast Server : 時系列予測の自動作成ツール これらは、統計の学習よりも、実際のビジネス等の現場で素早く統計手法を適用するためのツールで、基礎を学習した上で、より応用に際して活用できるものです。
統計ソフトを大学等の授業で用いる際に問題となるのが、統一的な環境を用意することの難しさです。受講者全員が同じバージョンのソフトウェアを同じ設定で利用し、同じ場所にあるデータにアクセスするような環境を準備しないと、個々の環境の差異から発生する問題に対処するだけで授業時間が終わってしまうでしょう。 また、統計ソフトを利用した演習講義では、プログラミングが必要になる場面が多いと思います。しかし、少ない授業時間を割いてプログラミングに慣れていない学生にコーディングを教えることは、本来その講義で教えるべき内容を削ってしまいかねません。 ご存知の方も多いと思いますが、SASでは、教育・研究および個人学習目的の利用に限り、無償ソフトウェアを提供しています。ダウンロードしてローカルPCの仮想マシンにセットアップするタイプの SAS University Edition と、クラウド上のアプリとして実行するタイプの SAS OnDemand for Academics がありますが、後者を使うと、上述した統計ソフトを利用した講義における統一環境の準備の問題およびプログラミングの問題を解決することができます。 SAS OnDemand for Academics (以下、SODAと略します) の特徴は以下のとおりです。 クラウド上で実施するソフトウェアなので、インターネット接続さえあれば、PC環境を統一させる必要がありません。 教員はWebページ上で「Course」を作成することができ、学生がその「Course」に登録することで、教員が用意したデータに学生の環境からアクセスすることができます。 ポイント＆クリックで操作できるインターフェイスにより、プログラミングせずに統計やデータマイニングの機能を利用することができます。 SODAの利用手順： まずはSODAに登録します。登録の方法は、SlideShareの資料を参考にしてください。(※Analytics Uのページがなければ、SODAのページにアクセスし、上記のスライド4から開始してください。) 教員の方は「Course」を作成してください。こちらのページのInstructorsセクションのドキュメントおよびビデオ「Upload Your Course Data」「Invite Students to Your Course」を参考にしてください。 学生は教員から「Course」に参加するためのリンクを取得し、こちらのページのStudentsセクションを参考にCourseに参加してください。 SODAを利用すれば、無料で環境構築・プログラミング教育のためのコスト・リソースを削減し、統計スキルの教育・学習に集中できます。Let’s teach & learn data science!
今回は、仕事納めの時期で少し自分たちの時間が確保できたので、かねてよりTO-DOになっていた、弊社のSAS Event Stream Processing（以下SAS ESP）という製品を用いた「予防保全ソリューション」のためのリアリティのあるデモ環境構築をした様子をご報告します。 このデモは、リアルな電動モーターを使用して、その際の各部位の振動や温度をリアルタイムに計測しSASのリアルタイム処理エンジンで取得・表示・加工・スコアリングするというデモで、インテル様のご協力を得てリアルな機器をつなぎ合わせ、そこにSAS ESPをインストールしていきました。 SAS六本木ヒルズ・ラボ 今回は、モーターが音を出すということと、部品やらなにやら散らかす必要があったため、SAS六本木オフィスのカスタマーエリアに常設されているラボスペース（仮称：SAS六本木ヒルズ・ラボ）を使用して行いました。このラボスペースは、その名の通り様々な実験的な取り組みのためのスペースです。お客様とのブレインストーミングや、学生が課外研究としてやってきて弊社エンジニアと一緒に研究をしたり、あるいは、企業のデータサイエンティストが、弊社の新製品を試しにやってきたりしています。過去ののブログに登場する筑波大学の学生たちも、SASグローバルのコンテストに応募するための分析作業や英語でのポスター作成をこちらの環境に詰めて作業されていました。 ラボを活用した筑波大学学生の話① ラボを活用した筑波大学学生の話② ラボを活用した筑波大学学生の話③ デモキットを組み上げる 今回のデモ環境のアーキテクチャはこちらです。 ますは、組み立てです。 電動モーター。本物ですので回転数を上げると少しうるさいです。 そのモーターに３箇所振動をセンシングするセンサーをつけます。こららはUSB経由でIoTゲートウェイにやってきます。 また、モーターを制御する設定値、モーターの温度の値は別経路でイーサネット経由やCOMポート経由でIoTゲートウェイにやってきます。 オフィスで動かすので直流を交流に変換する必要があったり、普段見ることのないコネクタの形状に戸惑ったりしながら、工作感覚で組み立てました。 IoTゲートウェイにはインテル・プロセッサが搭載されており、Ubuntuの上にSAS ESPをインストールしました。 今回は、弊社のSAS ESP製品の専門家のOさんと一緒に作業したため、思いのほか早く完成しました。こちらは、SAS ESPがハンドリングしているリアルタイムデータをSAS ESP付属のビューワーで簡易的に確認している画面です。３箇所に設置した振動センサーからのリアルタイムデータハンドリングしている様子を示しています。 今回は、仕事納めのためここで時間切れです。年明けには、SAS ESPの真髄であるオンライン学習の処理を設定したり、弊社のSAS Visual Data Mining & Machine Learingで作成したモデルをこのストリーミング処理エンジンにデプロイするなどして、「エッジ・アナリティクス」デモを完成させ、セミナーやイベント会場などで皆様にご覧いただけるようにしていく予定です。 SASのリアルタイム・アナリティクス SASのリアルタイム・アナリティクスソリューションである、SAS ESPについては、2017年5月に開催されたSAS Forum Japanのスーパーデモを録画した下記二つの動画もご参照ください。