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。 従来からSASを活用されている方々にとっては、「SAS」と「画像処理」って、なかなか結びつかないのではないでしょうか？ 「画像処理技術」に関して、SASではどのようなアプローチをとってきているのか...を、過去、現在、そして未来に分けて紹介しています。 詳細（スライド内容）に関しては、以下をご覧ください。（SlideShareに公開済み） Pythonで操るSAS Viyaの画像処理技術入門編 from SAS Institute Japan 詳細（講演ビデオ）に関しては、以下をご覧ください。（YouTubeに公開済み）
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。 #
はじめに 以前このブログ「グラフ理論入門：ソーシャル・ネットワークの分析例」でもご紹介しましたが。SASは従来からネットワーク分析（グラフ分析）をサポートしています。ネットワーク分析の基本的なことはまず上記のブログをご参照ください。 今回は、プログラミングスキルがあるアプリケーション開発者やデータサイエンティスト向けです。Pythonからネイティブに利用できるSAS Viyaを使用して、ネットワーク分析をする簡単な利用例をご紹介します。 2016夏にリリースされたSAS Viyaは、アナリティクスに必要な全てのアルゴリズムを提供しつつ、かつオープンさを兼ね備えた全く新しいプラットフォームです。これにより、SAS Viyaをアプリケーションにシームレスに組み込むことや、どのようなプログラミング言語からでもアナリティクス・モデルの開発が可能になりました。今回は、SASのパワフルなアナリティクス機能にアクセスするために、そのオープンさがどのように役立つののかにフォーカスします。 前提条件 SAS Viyaは、REST APIにも対応しているため、それを使用しても良いのですが、一般的には、使い慣れたプログラミング言語を使用する方が効率が良いと考えられるため、今回は、データサイエンティストや大学での利用者が多い、Pythonを使用したいと思います。 デモ環境としては、Pythonコードを実行できるだけでなく書式付テキストも付記できる、Webベースのオープンな対話型環境であるJupyter Notebookを使用します。Jupyterをインストールした後に、SAS Scripting Wrapper for Analytics Transfer(SWAT)をインストールする必要があります。このパッケージは、SAS Cloud Analytic Services(CAS)に接続するためのPythonクライアントです。これにより、Pythonから全てのCASアクションを実行することが可能となります。SWATパッケージの情報やJupyter Notebookのサンプルはこちらをごらんください。https://github.com/sassoftware SAS Cloud Analytic Services(CAS)にアクセスする SAS Viyaのコアにあるのは、SAS Cloud Analytic Services(CAS: キャス）というアナリティクスの実行エンジンです。"CASアクション"という個々の機能を実行したり、データにアクセスしたりするためには、CASに接続するためのセッションが必要となります。セッションからCASへの接続には、バイナリ接続（非常に大きなデータ転送の場合にはこちらが推奨です）あるいは、HTTP/HTTPS経由のREST API接続のどちらかを使用することができます。今回は、デモンストレーション目的で非常に小さなデータを扱うので、RESTプロトコルを使用します。SAS ViyaとCASのより詳細な情報はこちらのオンラインドキュメントをごらんください。 多くのプログラミングと同様、まずは使用するライブラリの定義からです。Pythonでは、importステートメントを使用します。非常に良く使われるmatplotlibライブラリに加えて、ネットワークをビジュアライズするためのnetworkxも使用します。 from swat import * import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as
