Tag: coronavirus

Advanced Analytics | Analytics | Data for Good | Data Visualization
Melanie Carey 0
Are your hospital resources at risk of hitting capacity?

How have healthcare providers and governmental agencies predicted the fast-changing, potentially exponential increase in the need for medical services and equipment through the various stages of the COVID-19 pandemic? Mathematical techniques that attempt to model and understand the likely spread of the disease have been instrumental. The SEIR model is

Alyssa Grube 0
Doing good and giving back

Written by Allison Hines and Kara Roberts  Over the last few weeks, we've shared stories of how SAS employees are banding together while staying apart during the COVID-19 crisis. Our people have donated their time and skills to the cause, including making masks for healthcare workers, leading virtual dance classes for students with special needs and hosting trivia games for charity via Zoom – among many other efforts. Keep reading

Work & Life at SAS
Alyssa Grube 0
Using what you have, right where you are

Written by Allison Hines and Kara Roberts  To encourage and inspire others to think of ways to give back during this pandemic, we’re sharing stories of how SAS employees are spreading compassion in their local communities. They’ve done everything from making masks and preparing meals for their communities to leading virtual dance classes and collecting supplies for hospitals. Keep reading to learn how our employees are lifting spirits

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence | Machine Learning
Antonio Calvo 0
Has social distancing affected retail personalisation?

Few of us expected to experience problems with retailers during the lockdown. Most people have, after all, been happily buying online for years. Why would anything change just because some physical shops closed for a while, or some people could not go out? However, the challenges went a bit deeper

Analytics
SAS Japan 0
カオス状況下での予測/フォーキャスティング: IBFバーチャル・タウンホールからのメモ

この記事はSAS Institute Japanが翻訳および編集したもので、もともとはMichael Gillilandによって執筆されました。元記事はこちらです(英語)。 カオス状況下での予測/フォーキャスティング Institute of Business Forecasting(IBF)は、「世界的パンデミックというカオス状況下での予測と計画」に関して80分間のバーチャル・タウンホールを開催しました。現在、それを録画したオンデマンド・ビデオが公開されており、一見の価値が大いにあります。そこには、以下のような経験豊富な識者陣による堅実かつ実践的なガイダンスが満載です。 エリック・ウィルソン(Eric Wilson)氏: IBFのソートリーダーシップ担当ディレクター(司会者) ダスティン・ディール(Dustin Deal)氏: 北米ビジネス・オペレーショズ担当ディレクター、Lenovo社 パトリック・バウアー(Patrick Bower)氏: グローバル・サプライチェーン・プランニング&カスタマー・サービス担当シニア・ディレクター、Combe社 アンドリュー・シュナイダー(Andrew Schneider)氏: サプライチェーン担当グローバル需要マネージャー、Medtronic社 ジョン・ヘルリーゲル(John Hellriegel)氏: IBFのシニアアドバイザーおよびファシリテーター 以下に、私が各パネリストから得た重要な知見をまとめます。 ジョン・ヘルリーゲル氏: 今現在、マクロ予測は相当困難であり、ミクロ予測(製品レベルに至るまで)は更に困難である。 平時状況を超えるレベルで多数の介入要因(例:政府による刺激策、原油価格の下落など)が存在しており、それら全てが不確実性と複雑性を増大させている。 高い予測精度が期待できないことから、需要計画担当者は企業における「不確実性の理解」と「適切な意思決定の実現」を支援することにフォーカスするべきである。 最も役立つのは、明確な前提条件に基づくシンプルなモデルである可能性が高い(例えば、個々の品目を調整しようと多大な労力を費やすのではなく、「3ヶ月間、各カテゴリーで25%の削減を実施する」など)。 ジャスティン・ディール氏: 中国では生産が回復しつつあるが、物流の遅延は依然として存在する。 マクロ/ミクロの両レベルでデータを収集するべき。これには、チャネルの在庫とセルスルー(実販売数)も含まれる。 チャネル在庫が低水準な場所や、即座の補充が必要な場所を把握するべき。 プランニング(例:S&OP)をもっと頻繁に実行するべき。 アンドリュー・シュナイダー氏: 今現在は、典型的な需要計画を行うのではなく、代わりに、「需要衛生サービス」(データ・クレンジング、仕入数/実売数の比較・把握など)にフォーカスするべき。 物事が平時状況に回復するまでの間は、需要の統御(コントロール)および形成(シェイピング)にフォーカスするべき。 変動係数を活用して、どの製品がCOVID-19(新型コロナウイルス感染症)の大規模な感染拡大のインパクトを最も受けるのかを特定するべき。そして、そのインパクトに従って製品をセグメント化し、リスクベースのABC分析を考慮する。 「データの観察・収集という “受動的” な取り組み」と「欠品状況から “入手可能な代替製品” への需要推進という “能動的” な取り組み」とを区別するべき。 需要シグナルの品質を評価するべき。POS(販売時点情報管理)システムを導入済みであれば申し分ないが、未導入の場合でも、顧客の真のニーズの解明に努めるべき(注文数/注文減少数/注文残数などの状況を踏まえた上で)。 組織内のデータだけでなく、外部の追加的なデータソースの活用も試みるべき。そこから何が分かるか? 需要の確率分布を考慮するべき。ただし、過剰な取り組みは禁物。「平時状況に回復した後、組織がトラブルに直面するような事態」を招いてはならない。 今現在は、精度についてはそれほど心配する必要はない。代わりに、様々なアプローチの予測付加価値(FVA)を検討するべき。

Analytics | Data Visualization
SAS Japan 0
指数関数的成長の倍加時間を推計する

この記事はSAS Institute Japanが翻訳および編集したもので、もともとはRick Wicklinによって執筆されました。元記事はこちらです(英語)。 2020年における新型コロナウイルスの世界的流行のようなエピデミック状況下では、各国の感染確認者の累計数を示すグラフがメディアによって頻繁に示されます。多くの場合、これらのグラフは縦軸に対数スケール(対数目盛)を使います。このタイプのグラフにおける直線は、新たなケースが指数関数的ペースで急増していることを示します。直線の勾配はケースがどれほど急速に倍加するかの程度を示し、急勾配の直線ほど倍加時間が短いことを示します。ここでの「倍加時間」とは、「関連状況が何も変わらないと仮定した場合に、累計の感染確認者数が倍増するまでに要する時間の長さ」のことです。 本稿では、直近のデータを用いて倍加時間を推計する一つの方法を紹介します。この手法は、線形回帰を用いて曲線の勾配(m)を推計し、その後、倍加時間を log(2) / m として推計します。 本稿で使用しているデータは、2020年3月3日~3月27日の間の、4つの国(イタリア、米国、カナダ、韓国)における新型コロナウイルス感染症(以下、COVID-19)の感染確認者の累計数です。読者の皆さんは、本稿で使用しているデータとSASプログラムをダウンロードすることができます。 累計感染者数の対数スケール・ビジュアライゼーション このデータセットには4つの変数が含まれています。 変数Region: 国を示します。 変数Day: 2020年3月3日からの経過日数を示します。 変数Cumul: COVID-19の感染確認者の累計数を示します。 変数Log10Cumul: 感染確認累計数の「10を底とする対数」(=常用対数)を示します。SASでは、LOG10関数を用いて常用対数を計算することができます。 これらのデータをビジュアル化する目的には、PROC SGPLOTを使用できます。下図のグラフは感染確認者の総数をプロットしていますが、総数の縦軸に常用対数を指定するために「type=LOG」と「logbase=10」というオプションを使用しています。 title "Cumulative Counts (log scale)"; proc sgplot data=Virus; where Cumul > 0; series x=Day y=Cumul / group=Region curvelabel; xaxis grid; yaxis type=LOG logbase=10 grid values=(100 500 1000

Work & Life at SAS
Alyssa Grube 0
Be a light to your community

Written by Allison Hines and Kara Roberts  During this global pandemic, we’ve seen SAS employees band together, while staying apart. We know that there’s strength in numbers, and amazing things happen when we all bring our unique skills and abilities to the table. We’re proud of the creative ways our employees are giving back, like making masks and preparing food for their communities. Keep reading

Analytics | Fraud & Security Intelligence
Carl Hammersburg 0
How analytics is helping state governments head off unemployment claims fraud

If you’re in state government, you're well aware of the unprecedented challenges that come with off-the-charts unemployment numbers due to COVID-19. Crashing websites at state unemployment insurance offices and multi-hour phone hold times for the millions of people who've lost their income due to the pandemic are only the most

1 2