As part of this year's IEEE Visual Analytics Science and Technology (VAST) Challenge, a group of SAS data scientists puit SAS Viya and related machine learning tools to the ultimate test - to identify individuals in a complex fishing network. Excitedly, the team received the Honorable Mention Award for Breadth of Investigation!
In SAS Viya 4 you can create Reports in SAS Visual Analytics that you may want to move around between machines. What if you want copy a report for example from a development environment folder to a production environment folder? You may want to work on the report in one system before putting it onto a final system and making it generally available. Or you may want to have a backup copy saved for recovery purposes. This blog post provides an updated description of how to easily save off SAS Visual Analytics report content to a file and easily move it between machines.
In the second of a two-part series, SAS' Cindy Wang reveals how to create a custom graph template in SAS Graph Builder that can be rendered as a radar chart in SAS Visual Analytics.
In the first of a two-part series, SAS' Cindy Wang shows you how to create a radar chart in SAS Visual Analytics using custom graph capabilities.
SAS' Cindy Wang, inspired by a SAS Support Community post, reveals how to perform dynamic calculations for an xmr control chart.
In my previous blog Programmatically export a Visual Analytics report to PDF - SAS Users, I use the SAS Visual Analytics SDK to export a report to PDF, which is quite simple if we have basic knowledge with JavaScript programming. It works for both the latest version of SAS Viya
SAS' Cindy Wang shows you how to create a swimmer plot using SAS Visual Analytics.
The IEEE Visual Analytics Science and Technology (VAST) Challenge provides a great opportunity to validate our software against real-world scenarios using complex data sets. Not only do we learn from these projects, but we also send feedback to our development teams to further improve product capabilities for customers.
If you haven't explored data with Automatic Actions enabled yet, then read on to learn about some fast and easy ways to gain insights using One-way filters, Two-way filters or Linked Selection! Part 1 – Easy exploration for multiple data sources In this post, we focus on One-way filters. Here
前回の記事では、学生であれば無料で利用可能なオンライン学習コース「Skill Builder for Students」のProgrammingコースについての概要を紹介しました。今回は引き続きまして、Visual Analytics and Visual Statisticsコースについて紹介していきます。 データアナリティクスへの興味・関心は近年急激に増加しています。ただ特に学習を始めた学生では、データアナリティクスと聞くと、どうしても複雑なモデルを組むことや機械学習を実施することだけに意識が向いている印象を受けます。しかしデータアナリティクスの本質はそこではありません。根幹にあるのは意思決定や業績の改善にどれほど貢献できるかです。データの可視化、見える化は学生ですとしばしば軽視されがちな部分ではありますが、意思決定や現状の把握においては非常に有用な有用な方法の一つです。 今回紹介するコースではSAS Viyaプラットフォーム上でSAS Visual AnalyticsとSAS Visual Statisticsを使用し、様々な可視化方法、予測モデルについて学習を行います。これらを学習することによってデータに潜む傾向やパターンを把握し、そしていかにその後のリスク管理や傾向の予測などへとつなげていくかといった実践的なデータアナリティクスを学ぶことが可能です。またSAS ViyaはSASによるプログラミング以外にもRやPythonといった他のプログラミング言語をサポートしているため、SASのコーディングができない方であっても不自由なく利用することが可能となっています。 Visual Analytics and Visual Statisticsコースへのアクセスは以下の手順です。 Skill Builder for Studentsへログイン 「Learn SAS」というタブをクリック 画面中央の「Start Learning」をクリック 「Visual Analytics and Visual Statistics」をクリック 展開される各種e-learningコースをクリック 画面下部にある「enroll」をクリック Visual Analytics and Visual Statisticsコースの概要 本コースは SAS Visual Analytics 1 for SAS
Technological advancements in connectivity and global positioning systems (GPS) have led to increased data tracking and related business use cases to analyze such movements. Whether analyzing a vehicle, an animal or a population's movements - each use case requires analyzing underlying spatial information. Global challenges such as virus outbreaks, deforestation
Cindy Wang's curiosity about the Mandelbrot set led her to draw one using SAS Visual Analytics.
Readers of my earlier post Discover Visual Analytics Report Paths with REST APIs asked for ways to export SAS Visual Analytics (VA) report content programmatically. I know this is a topic of interest from many VA report designers. So, I think it’s better to write something on this and I
Data visualization has never been more widespread and consumed by a global audience as it has been this year with the Coronavirus pandemic. One visualization that is commonly used to display metrics of Coronavirus is a bar line chart where the bars display the actual values and the line is a moving average metric.
There are three types of visualization APIs defined in the SAS Viya REST API reference documetation: Reports, Report Images and Report Transforms. You may have seen the posts on how to use Reports and Report Images. In this post, I'm going to show you how to use the Report Transforms
SAS Viya is an open analytics platform accessible from interfaces or various coding languages. REST API is one of the widely used interfaces. Multiple resources exist on how to access SAS Visual Analytics reports using SAS Viya REST API. For example Programmatically listing data sources in SAS Visual Analytics by
What is automated prediction? Automated prediction, in less than a minute, runs several analytic models (such as decision trees, gradient boosting, and logistic and linear regression) on a specific variable of your choice. Most of the remaining variables in your dataset are automatically analyzed as factors that might influence your specified variable. They are called underlying factors. SAS then chooses the one model (champion model) that most accurately predicts your target variable. The model prediction and the underlying factors are then displayed. You can adjust the values of the underlying factors to determine how the model prediction changes with each adjustment.
Let's learn how to prompt for a date range in a SAS Visual Analytics report using control objects such as sliders, drop-down lists, and text input.
With increasing interest in Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD), many SAS Users want to know what can be done for Visual Analytics reports. In this article, I will explain how to use Python and SAS Viya REST APIs to extract a report from a SAS Viya environment and import it into another environment.
Common filters are filters that can be shared between objects in your reports. Common filter benefits include 1) Easy to assign the same filter conditions to other report objects, 2) When you edit a common filter, it is updated everywhere that the common filter is used, and 3) A common filter is available for the entire report, across pages.
Mathematical optimization can help business leaders make better decisions in every aspect of their business. After a model has been built, end users are usually interested in doing some sort of scenario analysis to test its robustness and visualizing key performance metrics. SAS has various products that can work with
地理位置分析不只是在地圖上標示地點，而是利用其他資料與分析擴增位置資訊，產生更深入的見解。透過 SAS，您就可以結合傳統資料來源 (如交易、客戶及營運與位置和人口統計資料)，在地理脈絡下進行分析。您可利用全新方式分析資料，瞭解各種機會與風險，並以視覺化方式與資訊互動，制定更明智的決策。
簡單易用的預測分析工具無需編程，即能讓分析者評估可能結果，制定更理想的資料導向決策。利用視覺化及智慧演算法自動嘗試，您不必再擔心遺漏關鍵因子，並能與專家協作，讓您將重心放在最有關聯性的工作上。
無需編寫程式碼，就能快速查看並準備數據，以進行可視化分析。支援多元的控制物件，例如下拉式清單、按鈕列、勾選清單、滑桿等，報表使用者，可輕易地篩選報表的資料內容。支援參數化控制物件，報表使用者可調整參數，更改物件的呈現內容，以檢視重要的資訊，擴增報表的使用情境，提高報表的可讀性。
Visual Analytics提供易控管的現代化分析環境，協助使用者探索資料，洞察新的產業與研究價值，分析者能輕易地開發分析報表、績效報表以視察業務表現，並分享給其他人。分析者直覺地瞭解並解釋大數據中的關聯模式、趨勢、差異性、與相關程度等重要資訊。
就算使用者不了解分析，也不懂演算法，只要有資料，有分析目標，SAS AI可自動分析並用各國語言(包含繁體中文)自動產出口語化的分析結論。可提高分析機動性、降低分析門檻、快速挖掘資料價值、找尋目標族群。並在沒有任何預定目標的情況下探索數據，並使用強大的SAS分析引擎來發現新見解。
Starting your data scientist journey? Want to build your own predictive models? SAS' Xavier Bizoux shows you how to use SAS Visual Analytics to identify which model likely to perform the best.
Some business models will segment the worth of their customers into categories that will often give different levels of service to the more “higher worth” customers. The metric most often used for that is called Customer Lifetime Value (CLV). CLV is simply a balance sheet look at the total cost spent versus the total revenue earned over a customer’s projected tenure or “life.”
Introduced in the SAS Visual Analytics 8.4 release is the ability to control the layout position of these prompts. Using my example report, let’s change the placement of these prompts.
SAS Visual Analytics on SAS Viya（以降VA）の最新版8.4に搭載されている新機能の中から、以下５つの機能に関してダイジェストでご紹介します。 １．AIストーリーテラー機能 ２．レポート編集＆表示切替の利便性向上 ３．閲覧時レポートカスタマイズ＆制御 ４．分析用ビジュアル候補提示 ５．カスタムグループ作成の容易化 ６．Visual Analytics SDK １．AIストーリーテラー（自動分析＆解説）機能 VA8.3から搭載されていた機能やUIが拡張されています。 AIストーリーテラー（自動分析＆解説）機能では、分析対象の変数（ターゲット）を指定するだけで、その変数に影響を与えているその他の変数の特定や、変数ごとにどのような条件の組み合わせがターゲット変数に依存しているのかを「文章（条件文）」で表現して教えてくれます。 この例で使用するデータ「HMEQJ」は、ローンの審査を題材にしたもので、顧客ごとに１行の横持ちのデータです。このデータ内にある「延滞フラグ」が予測対象の項目（ターゲット変数）で、０（延滞なし）、１（延滞あり）の値が含まれています。 データリスト内の「延滞フラグ」を右クリックし、「説明」＞「現在のページで説明」を選ぶだけで、「延滞フラグ」をターゲット変数に、その他の変数の組み合わせを説明変数とした複数の決定木（ディシジョンツリー）が実行され、 以下のような結果が表示され、見つけ出された有用な洞察を説明してくれます。 分析結果画面内説明： ① 予測対象値（０：延滞なし、１：延滞あり）の切り替えが可能です。この例では、「１：延滞あり」を選択し、「延滞する」顧客に関して分析しています。 ② 全体サマリーとして、すべての顧客の内、延滞実績のある顧客は19.95%（5,960件中の1,189件）であることが示されています。 ③ 「延滞する」ことに関して影響を与えている変数の重要度を視覚的に確認することができます。最も影響度の高い変数（今回は「資産に対する負債の割合」）の重要度を1として、１を基準値にした相対重要度が算出され、横棒グラフで表示されます。従来版に比べて、変数ごとの影響度合いの違いを明確に捉えることができます。 ④ 「高」タブには、「延滞する」可能性が高いトップ３のグループ（条件の組み合わせ）が文章で示され、「低」タブには、「延滞する」可能性が低いトップ３のグループ（条件の組み合わせ）が文章で示されます。この例では、③で「資産価値」が選択され、「資産価値」に基づき、延滞する可能性の高い/低いグループのトップ３が表示され、「資産価値」に関する条件部分がハイライトしています。 ⑤ この例では、③で「資産価値」が選択され、これに応じて「０：延滞なし、１：延滞あり」別の顧客の分布状況がヒストグラムで表示されています。選択された変数が数値属性の場合は、ヒストグラムで、カテゴリ属性の場合は積み上げ棒グラフで表示されます。チャートの下端では、チャートから読み取れる内容を文章で解説しています。 以下は、カテゴリ属性の変数を選択した場合の表示例です。 以上のように、分析スキルレベルの高くないビジネスユーザーでも、簡単かつ容易に、そして分かり易くデータから有効な知見を得ることができます。 ※AIストーリーテラー機能に関しては、SAS Viya特設サイトのビジュアライゼーションセクションで動画でもご覧いただけます。 ２．レポート編集＆表示切替の利便性向上 従来のVAでは、編集モードで作成したレポートを表示モードで確認する際には、メニューから「レポートを開く」を選択し、レポートが表示されるのを少し待つ必要がありました。また、レポート表示モードから編集モードに戻るにもメニューから「編集」を選択する必要がありました。 VA8.4では、編集モードと表示モード切替の利便性が改善され、画面左上のペンシルアイコンをクリックするだけで、編集画面＜－＞表示画面間を瞬時に切り替えられるので作業効率が向上します。 また、ご覧の通り、編集画面と表示画面のレイアウトも統一されています。 ３．閲覧時レポートカスタマイズ＆制御 一般的にBIツールでは、対象ユーザーを３つの層（管理者、レポート作成者（デザイナ）、レポート閲覧者（コンシューマ））に分類し、それぞれに最適なインターフェースを提供しています。しかし、レポート閲覧者の中には、「基本的には誰かが作成したレポートを見るだけでいいんだけど、自分好みに変更できたらもっといいのにな…」という声も多くあります。このレポートカスタマイズ者層に答えられないために、彼らは、レポートを開き、そのデータをダウンロードし、Excelに取り込んで好みのレポートを作成しようとするのです。 VA8.4では、レポートカスタマイズ者層向けに、作成済みレポートを開いて閲覧中に、簡単操作で好みに合うようにレポートをカスタマイズすることができるようになりました。 以下は、レポート閲覧中に「円グラフ」を他のチャートタイプに変更するメニューが表示されている例です。 また、レポート作成者は、レポートカスタマイズ者向けに、カスタマイズ可能な機能範囲を３段階で制御することが可能です。 これで、レポート作成者の負担も軽減され、レポート閲覧者の痒いところに手が届きそうですね。 ４．分析用ビジュアル候補提示 レポート作成の元となるデータソースを選択すると、そのデータソース内の項目に基づき、「こんな分析が有効じゃないの…」と、分析画面の候補を自動的に提示してくれる機能です。 画面左端から電球マークの「候補」アイコンをクリックすると、分析候補がいくつか表示され、提示された分析画面をドラッグ操作でレポートに挿入することができます。 より素早く、効果的な情報を含むレポートを作成することができそうですね。これも一つの自動分析機能です。 ５．カスタムグループ作成の容易化 従来版のVAでは、カスタムグループを作成する際には、カスタムグループ作成専用の画面内で、グループに含める要素の選択と、グループ名称を設定し、OKをクリックしてチャートに反映させる必要がありましたが、VA8.4では、チャート上でグループ化対象の要素を選択し、そのグループに名称を設定して、素早くカスタムグループを作成することができるようになりました。 ６． Visual Analytics SDK
