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小林 泉 0
📣SAS Hackathon 2025 まもなく開幕(応募〆切8/31)📣

SAS Hackathon 2025が間もなく開幕 公式サイトはこちら☞ https://www.sas.com/sas/events/hackathon.html はじめに 課題、テーマや使用データ 課題やテーマ、使用データは参加者ご自身で準備いただきます 2023年の日本からの参加チームは、オープンデータを使用したチーム、普段の自社内の取り組みプロジェクトのデータを使用したチームなどがありました 分析環境や、専門スキルの支援などはSAS側で用意されます コミュニケーションに使用する言語 日本からの参加者をサポートするメンターはSAS Japanから日本語を話す社員が担当する予定ですが、エキスパートや他の参加者との交流は英語になります 成果物に使用する言語 成果物(プレゼン動画やプレゼン資料、アプリケーションなど)は英語になります。昨年の日本からの参加チームはそれぞれ、英語でのプレゼン、無音声英語文字のみのプレゼン、英語機械音声など様々な方法で対応されました 作業場所 オンラインでの約1か月間の作業なので、作業場所は、参加チームそれぞれで確保いただきます 2025 キックオフイベントの様子 ソーシャル メディア プラットフォーム経由で視聴する LinkedIn☞https://www.linkedin.com/events/7333469635326984193/ Youtube☞https://www.youtube.com/live/yp008_MVfF4 SAS Hackathonとは 好奇心は私たちの規範です 素晴らしいアイデアは、どこからでも誰からでも生まれます。さまざまな地域から、さまざまな背景やスキルレベルを持つデータ愛好家が集まると、驚くべきことが起こります。これらの優れた頭脳は、私たちの日常生活、ビジネスのやり方、人道的活動への取り組み方を変えるような新しいものを発明するでしょう。好奇心旺盛な頭脳が協力し合うと、世界が勝利するからです。 特長 仲間のプログラマーと協力する  経験豊富なデータ サイエンティストから初心者の技術者、パートナー、SAS エキスパートまで、誰もがクラウド上の SAS® Viya でオープン ソースを使用します。 無料の学習リソースを活用する トレーニング コースや仮想学習ラボを利用して、AI、クラウド環境、業界に関するコーチングを活用できます。 新しいテクノロジーを簡単に試すことができる SAS ハッカソンは、SAS ユーザーだけでなく、初心者や新規参入者の好奇心を刺激します。Python と R の専門知識を持つオープンソース プログラマーでも、そのスキルを SAS Viya

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CData JDBC Driverを利用したSNS・ファイルストレージサービスとの連携のご紹介

SAS ViyaではCData JDBC Driverを使って下記のソーシャルメディア・ファイルストレージサービスにシームレスにかつ、素早く連結できます。 ・Facebook ・Google Analytics ・Google Drive ・Microsoft OneDrive ・Odata ・Twitter ・YouTube Analytics 本日はCData JDBCドライバーを使ってTwitterと連携し、「天気」に関するツイートを取得してみたいと思います。順番通り説明しますので、最後までお読みいただき、皆さんも是非ご活用ください。   1. Twitter API利用申請 Twitter Developer PlatformにてTwitter APIの利用申請を行います。申請にあたり、名前と住んでいる地域、利用目的などの情報を提供する必要がありますので、事前に用意しておいてください。また、利用申請の承認はTwitter側で数日かかる場合がありますのでご了承ください。 Twitter APIの利用申請が終わったら、申請完了のメールが届きます。 また、申請の検討が終わり、Twitter APIが利用できる状態になりましたら、「Account Application Approved」というメールが届きます。 2. CData Twitter JDBC Driverインストール インストールにはSASの契約とは別途、CData社との契約が必要ですが、30日間トライアルで使うことも可能ですので、ご紹介します。 まず、CData Twitter JDBC Driverインストールページにアクセスします。 次に、Downloadクリックします。 Download Trialをクリックします。 適切なOSを選択してDownloadをクリックします。今回はWindowsを選択しました。 ダウンロードされたTwitterJDBCDriver.exeファイルを開き、画面に表示されるステップに従ってインストールを完了します。   3. Connection String生成

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SASのIn-Database機能のご紹介

1. はじめに 前回投稿しました「SAS/ACCESSのご紹介とSnowflakeとの連携デモ」はご覧になったでしょうか。SASと外部のデータストレージサービスを連携する「SAS/ACCESS」のご紹介と、実際に「Snowflake」というサービスに連携してみました。今回は、その続きとして、10年以上前からビッグデータ・アナリティクスの基本アーキテクチャである、In-Database機能の代表的な機能である、SQLパススルーという機能をご説明し、デモを準備しました。 2. SQLパススルーについて SAS/ACCESS がインストールされている場合、SQLパススルーを使用してデータストレージサービスにクエリできます。接続方法に応じてSQLパススルーは、「暗黙的パススルー」と「明示的パススルー」に分けることができます。 暗黙的パススルーの価値は、作成したSASコードが自動的にデータストレージサービスが処理できるSQLに変換され、そのSQLをデータストレージサービス側に与えることにあります。ですので、SASで実行されたSQLやSASプロシジャに指定されたWHERE句など、可能な限りデータストレージサービス側で処理を行い、結果だけをSAS側に転送することが可能です。一方、明示的パススルーの場合には、DB依存のSQLを明示的に記述することできます。暗黙的パススルーと明示的パススルーについてまとめた表を下に記載していますので、ご覧ください。今回は、暗黙的パススルーについて詳しくご紹介したいと思います。   ▲SAS CommunityでSQL Pass throughについて質問するユーザー 暗黙的パススルーを使用する方が良いか、明示的パススルーを使用するのが良いのか気になるかと思います。実はこのトピックは、SAS Communityでもよく見られ、SAS/ ACCESSを使用している全世界のユーザーにとっても気になる質問です。どちらを使用するかは、どこに基準を置くか、また、SASとデータストレージサービスの環境のスペックによって異なると思います。ですので、皆さんもこのような疑問が生じた場合は、SASに相談してみてはいかがでしょうか。   3. 暗黙的パススルーのデモ 3-1. データの紹介とデモの概要 今回のデモのために、「pets」と「owners」という名前で2つのテーブルをデータストレージサービス(今回は、Snowflake)側に事前に保存しておきました。 「pets」テーブルには、3つのカラムがあります。 Id: ペット固有のid Name: ペットの名前 Type: ペットの種類(犬、猫、その他) Id Name Type 1 オオビ 犬 2 ローザ 猫 3 ワンチャン その他 … … …   もう1つのテーブル「owners」にも3つのカラムがあります。 Id: オーナー固有のid Name: オーナーの名前

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SAS/ACCESSのご紹介とSnowflakeとの連携デモ

01. はじめに 最近多くの人々がクラウド環境をベースにしたデータストレージサービスを利用しています。 ここで皆さん、突然ですが、データを管理するためにローカル(またはオンプレミス)環境を構築していた過去を振り返ってみてください。 以前は、データを保存するために、関連ソフトウェアやハードウェアを購入・設置・インストールし、様々な環境設定を行います。3か月後、データの量が増えてきてデータベースの容量が足りなくなります。そしてまた多くの費用と時間を使って、必要なソフトウェア・ハードウェアを再び購入、同じく様々な環境設定をします。 上記に記載したような様子は現在のビジネス世界ではほとんど見当たりません。今日必要なのは、ただメールアドレスとクレジットカードのみです。最近では様々なデータストレージサービスが生まれてきたからです。このようなサービスはクラウド環境で動いていて、一定期間料金を支払えば利用できる「subscription」(サブスクリプション)ベースであり、前払い方式ではなく、使用した分だけ課金される「pay as you go」(ペイアズユーゴー)方式が特徴です。SASでも様々なデータストレージサービスに対応していますが、今日はその情報について詳しくお伝えします。   02. SAS/ACCESSのご紹介 「SAS/ ACCESS」とは、SASと他のベンダーのデータストレージサービスを連携するインターフェースです。下記のような特徴があり、様々なデータストレージサービスとの連携を支援しています。 シームレスで透過的なデータアクセス (Seamless, transparent data access) 柔軟なクエリ言語のサポート (Flexible query language support) パフォーマンスチューニングオプション (Performance tuning options) 性能最適化機能 (Optimization features for better performance) より詳しい情報はこちらをご参照ください。 様々なデータストレージベンダーの中で、今回は「SAS/ACCESS INTERFACE TO SNOWFLAKE」を使って「Snowflake」というサービスに連携してみたいと思います。* Snowflakeの設定はこちらを見て事前に行いました。   3. SAS/ACCESSデモ 3-1. LIBNAME statementで連携 SASのLIBNAME statementで簡単にSnowflakeとの連携を行うことができます。連携することでSnowflakeのデータをDATA StepやSASプロシージャで参照することが可能になります。LIBNAME Statementのサンプルコードは下記のボックスをご参考ください。 LIBNAME

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SASからMicrosoft AzureのBlobストレージ内データにアクセスする方法(第2回)

前回のブログでは、Microsoft AzureストレージサービスのブロックBlobストレージについて軽く紹介し、SASからBlobストレージ中の特定の一つのファイルにアクセスする方法を紹介しました。 第1回リンク:https://blogs.sas.com/content/sasjapan/2020/10/01/sas-azure-blob-1/ しかし、実際のビジネスシーンでは、特定の一つのファイルにだけアクセスする運用はやはり割合的には少ないと考えています。 そこで、今回のブログでは、より効率的に、複数データに同時にアクセスできる方法を紹介します。そしてこれは、Microsoft AzureのBlobストレージをファイルシステムとしてSASサーバにマウントし、SASサーバから便利にアクセスする方法です。 前回と同じように、下記の方法を使うためには、前提条件として、SAS ViyaサーバとBlobストレージがあるAzure間でネットワーク通信ができる必要がありますので、ネットワークセキュリティ条件を確認してから、下記の方法をお試しください。 方法②: BlobストレージをファイルシステムとしてSASサーバにマウントし、SASサーバからアクセスする方法。 Microsoft Azure側: 1.まず、Azureポータルに入り、「ストレージアカウント」をクリックします。(図2-1) 図2-1 2.その配下で、使用されている対象Blob用のストレージアカウントをクリックします。(図2-2) 図2-2 3.そして、表示された左ペインの中で、「アクセスキー」というメニューをクリックします。(図2-3) 図2-3 4.該当ページでは、このストレージアカウントにアクセスするためのキーの情報が含まれているので、その中の、「ストレージアカウント名」と「キー」をメモしてください。あとで接続設定情報を作る時に使用します。(図2-4) 図2-4 5.一層上に戻り、同じくストレージアカウントの左ペインで、Blobサービスの中の「コンテナー」をクリックします。(図2-5)アクセス先のコンテナー名前(例:folderfirst)をメモしてください。あとで接続設定情報を作る時に使用します。 図2-5 以上で、Azure側の準備作業が終わります。次は、SASサーバ側の準備作業を進めていきます。   SAS Viyaサーバ側: 今回、Blobストレージをファイルシステムとしてマウントするには、Blobfuseという仮想ファイルシステムドライバー機能を使います。そのため、事前にSAS ViyaがインストールされているLinuxサーバ側に、そのツールをインストールする必要があります。 このブログで使用しているSAS ViyaサーバはRHEL/CentOS 7.x系のLinuxサーバであるため、Blobfuseのインストールを含めた手順は下記となります。 6.使用するSASユーザで、SASサーバ側にMicrosoftパッケージリポジトリをインストールします。 sudo rpm -Uvh https://packages.microsoft.com/config/rhel/7/packages-microsoft-prod.rpm 7.BlobfuseをSASサーバ側にインストールします。 sudo yum install blobfuse 8.Azureでは、低いレイテンシーとパフォーマンスのため、SSDが提供され、今回はそれを使って、ディレクトリーを作成します。(SSD使わないことも可能ですので、その場合、別ディレクトリーで作成して頂いてかまいません。) sudo mkdir /mnt/resource/blobfusetmp -p sudo chown #YourUserName#:sas /mnt/resource/blobfusetmp

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SASからMicrosoft AzureのBlobストレージ内データにアクセスする方法(第1回)

近年、クラウドベンダーが提供するサービスが充実し、より多くのクラウドサービスが誕生してきました。しかし、一つのニーズに対して、複数のサービスを選択できるようになってきているものの、どのサービスが最適なのかを判断することは逆に難しくなってきていると考えられます。最近、SASを活用しているお客様から、「Microsoft社のAzureを使っていますが、これからクラウドにデータを移行して、安くて使い勝手なストレージサービスは何かありませんか」と聞かれたこともありました。 このブログシリーズでは、クラウド上のストレージサービスの一種であるMicrosoft Azure CloudのBlobストレージサービスの概要を紹介した上で、SAS ViyaからそのBlock Blobストレージに格納されているデータへアクセスする方法をご紹介させていただきます。 このブログシリーズは合計2回です。今回のブログでは、まず特定の一つファイルへのアクセス方法をご紹介します。次回のブログでは、より汎用的なアクセス方法、つまり、Blobストレージを一つのファイルシステムとして、SASサーバと連携し、一度に複数のデータにアクセスする方法をご紹介します。ぜひ最後まで、お付き合いいただければと思います。 第1回:https://blogs.sas.com/content/sasjapan/2020/10/01/sas-azure-blob-1/  第2回:https://blogs.sas.com/content/sasjapan/2020/10/05/sas-azure-blob-2/ Blobストレージとは何か? まず、Blobストレージとは何かを紹介する前に、Blobって何でしょうか、から始めます。聞きなれない方もいらっしゃるかと思いますので。実際、BlobはBinary Large OBjectの略称です。本来はデータベースで用いられているデータタイプの種類で、メディアファイルや、圧縮ファイル、実行ファイルなどのデータを格納する時に使用されているものです。 では、Blobストレージとは何か?Microsoft社の紹介では、こう書かれています。 「Blob Storage は、テキスト・データやバイナリ・データなどの大量の非構造化データを格納するために最適化されています。非構造化データとは、特定のデータ・モデルや定義に従っていないデータであり、テキスト・データやバイナリ・データなどがあります。」 少し言い換えますと、Blobストレージは、ログファイルから、画像ファイルやビデオ・オーディオファイルまで格納できます。もちろん、通常目的でのデータ利用にも対応しているため、データの格納場所として使っても問題ありません。(Microsoft Azureの資料によりますと、4.75 TiBまで可能です。) なぜBlobストレージなのか 前文で少し申し上げたSASのお客様から頂いた質問の中で、「安くて使い勝手の良いストレージサービスは」と聞かれた事に関して、安いというポイントに関しては、下記の図をご覧ください。 ソース:https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/storage/(2020/09/09アクセス時点) ご覧のように、ブロックBlobのストレージサービスは、安価で、かつ非構造化データに対応し、一般目的でのデータストレージとして、非常に向いています。 もちろん、ビジネスケースによっては、様々考慮すべき点(既存環境にHadoop環境があるかどうか、スループット、ビッグデータ等々)もありますが、今回は、主にこのブロックBlobストレージを例として紹介します。 SAS ViyaからBlobストレージにアクセスする方法 ここからは、SAS ViyaからBlobストレージにアクセスする方法をご紹介します。下記の方法を使うために、前提条件として、SAS ViyaサーバとBlobストレージがあるAzure間でネットワーク通信ができる必要がありますので、ネットワークセキュリティ条件を確認してから、下記の方法をお試しください。 方法①: SASのPROC HTTPプロシージャを使って、Blobストレージ内の特定の一つのデータにアクセスする方法。 Microsoft Azure側: 1.まず、Azureポータルに入り、「すべてのリソース」をクリックします。(図1-1) 図1-1 2.その配下で、利用されているストレージアカウントをクリックします。(図1-2) 図1-2 3.次に、表示された左側のメニューの中で、「Blob Service」配下のコンテナーをクリックします。(図1-3) 図1-3 *豆知識: ここで、いきなりコンテナーが出てくることに関して、混乱している方もいらっしゃるかもしれないので、少し解説します。こちらのコンテナーとは、Dockerコンテナーの意味ではありません。Blobストレージサービス配下のデータ格納用のサブ階層のことであり、フォルダーのようなものとイメージしてください。(図1-4) 図1-4 4.上記図1-3のように、その中に一つ「folderfirst」というコンテナーが存在しており、それをクリックすると、中に保管されているデータが見えるようになります。(図1-5) 図1-5 5.ここからが重要なポイントです。特定のデータ、例えば、「sas7bdat」データにSAS Viyaからアクセスしたい場合は、該当ファイルの名前をクリックして、下記のようなプロパティ情報を表示させます。(図1-6) 図1-6

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SAS Japan 0
新しいSAS ViyaのPython向けパッケージ :sasctl

なぜ“sasctl”が必要なのか? オープンソースとの統合性はSAS Viyaの一つの重要な製品理念であり、そのための機能拡張を継続的に行っています。その一環として”sasctl”という新しいパッケージがリリースされました。SAS Viyaでは従来から、PythonからViyaの機能を使用するために”SWAT”パッケージを提供しており、SAS Viyaのインメモリー分析エンジン(CAS)をPythonからシームレスに活用し、データ準備やモデリングをハイパフォーマンスで実行することができるようになっていました。しかし、データ準備やモデル開発は、アナリティクス・ライフサイクル(AI&アナリティクスの実用化に不可欠なプロセス)の一部のパートにすぎません。そこで、開発されたモデルをリポジトリに登録・管理して、最終的に業務に実装するためのPython向けパッケージとして”sasctl”が生まれたのです。 sasctlの概要 sasctlで提供される機能は、大まかに、3つのカテゴリーに分けられます。 また、この3つのカテゴリーは、お互いに依存する関係を持っています。 1.セッション sasctlを使用する前に、まずSAS Viyaのサーバーに接続する必要があります。(この接続は、ViyaマイクロサービスのRESTエンドポイントに対して行われることに注意してください) SAS Viyaのサーバーへの接続は、セッションのオブジェクトを生成することにより行われます。 >>> from sasctl import Session >>> sess = Session(host, username, password) この時点で、sasctlはViya環境を呼び出して認証し、この後のすべての要求に自動的に使用される認証トークンを受け取りました。 ここからは、このセッションを使用してViyaと通信します。 2.タスク タスクは一般的に使用される機能を意味し、可能な限りユーザーフレンドリーになるように設計されています。各タスクは、機能を実現するために、内部的にViya REST APIを複数回呼び出しています。例えば、register_modelタスクではREST APIを呼び出し、下記の処理を実行しています: リポジトリの検索 プロジェクトの検索 プロジェクトの作成 モデルの作成 モデルのインポート ファイルのアップロード その目的としては、ユーザーがPythonを使って、アナリティクス・ライフサイクルで求められるタスクを実行する際に、sasctlの単一のタスクを実行するだけで済むようにすることです。 >>> from sasctl.tasks import register_model >>> register_model(model, 'My Model', project='My Project') 今後も継続的に新しいタスクを追加していきますが、現在のsasctlには下の2つのタスクを含まれています:

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SAS Viyaにディープラーニングが登場! さっそく画像分類してみた。

SAS Viyaがリニューアルされまして、ついにディープラーニングが登場しました! SAS ViyaのディープラーニングではオーソドックスなDeep Neural Network(DNN)から、画像認識で使われるConvolutional Neural Network(CNN、畳込みニューラルネットワーク)、連続値や自然言語処理で使われるRecurrent Neural Network(RNN、再帰的ニューラルネットワーク)まで利用可能になります。 ディープラーニングを使うことのメリットは、従来の機械学習やニューラルネットワークが苦手としている画像や文章を認識し、高い精度で分類や推論することが可能になります。 高い精度というのは、ディープラーニングのモデルによっては人間の目よりも正確に画像を分類することができるということです。 例えばコモンドールという犬種がありますが、この犬はモップのような毛並みをしていて、人間ではモップと見間違えることがあります。 これは犬? それともモップ? こういう人間だと見分けにくい画像に対しても、ディープラーニングであれば、人間よりも正確に犬かモップかを見分けることができるようになります。 というわけで、今回はSAS Viyaのディープラーニングを使って画像分類をしてみたいと思います。 ディープラーニングの仕組み 画像分類のディープラーニングではCNNを使います。 CNNは画像の特徴を探し出す特徴抽出層と特徴から画像を分類する判定層で構成されています。   特徴抽出層は主に畳込み層とプーリング層で構成されています。 畳込み層で入力画像に対し、ピクセルの特徴(横線の有無とか斜め線とか)を探し出し、プーリング層で重要なピクセルを残す、という役割分担です。 判定層は、特徴抽出層が見つけた特徴をもとに、画像の種類を分類します。 例えば犬と猫の分類であれば、特徴抽出層が入力画像から、面長で大きな鼻の特徴を見つけだし、犬と分類します。   または、丸っこい顔立ちと立った耳の特徴を見つけだし、猫と分類します。   SAS Viyaで画像を扱う SAS ViyaディープラーニングでCifar10をネタに画像分類をしてみたいと思います。 Cifar10は無償で公開されている画像分類のデータセットで、10種類の色付き画像60,000枚で構成されています。 各画像サイズは32×32で、色はRGBです。 10種類というのは飛行機(airplane)、自動車(automobile)、鳥(bird)、猫(cat)、鹿(deer)、犬(dog)、蛙(frog)、馬(horse)、船(ship)、トラック(truck)で、それぞれ6,000枚ずつ用意されています。 画像は総数60,000枚のうち、50,000枚がトレーニング用、10,000枚がテスト用です。   画像データは以下から入手することができます。 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html さて、Cifar10を使って画像分類をしてみます。言語はPython3を使います。 SAS Viyaで画像分類をする場合、まずは入手したデータをCASにアップロードする必要があります。 CASはCloud Analytics Servicesの略称で、インメモリの分散分析基盤であり、SAS Viyaの脳みそにあたる部分です。 SAS Viyaの分析は、ディープラーニング含めてすべてCASで処理されます。 CASではImage型のデータを扱うことができます。 Image型とは読んで字のごとくで、画像を画像フォーマットそのままのバイナリで扱えるということです。

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SAS Viyaで線形回帰

SAS Viyaで線形回帰を行う方法を紹介します。 言語はPythonを使います。 SAS Viyaで線形回帰を行う方法には大きく以下の手法が用意されています。 多項回帰: simpleアクションセットで提供。 一般化線形回帰または一般線形回帰: regressionアクションセットで提供。 機械学習で回帰: 各種機械学習用のアクションセットで提供。 今回は単純なサインカーブを利用して、上記3種類の回帰モデルを作ってみます。   【サインカーブ】 -4≦x<4の範囲でサインカーブを作ります。 普通に \(y = sin(x) \)を算出しても面白みがないので、乱数を加減して以下のようなデータを作りました。これをトレーニングデータとします。 青い点線が \(y=sin(x)\) の曲線、グレーの円は \(y=sin(x)\) に乱数を加減したプロットです。 グレーのプロットの中心を青い点線が通っていることがわかります。 今回はグレーのプロットをトレーニングデータとして線形回帰を行います。グレーのプロットはだいぶ散らばって見えますが、回帰モデルとしては青い点線のように中心を通った曲線が描けるはずです。 トレーニングデータのデータセット名は "sinx" とします。説明変数は "x"、ターゲット変数は "y" になります。 各手法で生成したモデルで回帰を行うため、-4≦x<4 の範囲で0.01刻みで"x" の値をとった "rangex" というデータセットも用意します。 まずはCASセッションを生成し、それぞれのデータをCASにアップロードします。 import swat host = "localhost" port = 5570 user = "cas" password = "p@ssw0rd"

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SAS Viyaでフーリエ変換

みなさま、こんにちは。 さて突然ですが、フーリエ変換ってご存知ですか? おそらく物理学や経済学で波形データを分析したことのある方には馴染みがあるでしょうが、フーリエ変換は波形データを扱う手法です。 フーリエ変換では周期的な波形を、sin波やcos波の重ね合わせで説明しようというものです。 たとえば以下のような波形データは、どの時間にどのくらいの強さの波が流れているかを表現しています。 これをフーリエ変換することで、周波数と振幅で表すことができるようになります。 ↓ フーリエ変換! ↓   従来のSAS製品では波形データでフーリエ変換をする機能を提供していなかったのですが、SAS ViyaのSAS Forcastingという製品を使うことで、フーリエ変換を実施することができるようになりました。 SAS Viyaでできるのは短時間フーリエ変換(Short time Fourier transform)です。 今回はSAS Viyaでフーリエ変換を実施してみたいと思います。プログラミング言語はPythonを使用します。 まずは前準備として、必要なライブラリをインポートし、CAS sessionを作成します。 CAS sessionはSAS Viyaでデータ分析を行うCASというエンジンへ認証し、接続するものです。 # CAS sessionの用意 import swat   host = "localhost" port = 5570 user = "user" password = "p@ssw0rd"   mysession = swat.CAS(host, port, user, password)   #

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