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和歌山県データ利活用コンペティション参考資料(6) 訪日外客数・出国日本人数の傾向と予測 (時系列データの利用)

これまでのSAS Visual Analytics 活用例では、一時点のデータを表やグラフに示し、分析していましたが、統計データには毎年、毎月や四半期ごとに集計されているものが多くあります。そこで今回はデータのなかに時間情報が存在する時系列データの操作について説明します。 時系列データには国や地方自治体が公表しているデータに加え、気象情報、商品の売上、株価、為替レートなど様々なデータがあります。時系列データを利用することで、過去の傾向やパターンを把握したり、将来はどうなるのか予測することができます。SAS Visual Analytics のオブジェクトには、時系列データではないと作成できないものがあり、その中でも今回は、二軸の時系列プロットと予測の利用例を説明します。 このスライドでは、日本政府観光局(JNTO)が公開している「年別 訪日外客数・出国日本人数・国際旅行収支(IMF方式)の推移」を利用しました。このファイルには、1959年から2016年までの年ごとの訪日外客数、出国日本人数とその伸び率、国際旅行収支のデータがあります。データのインポートについてスライド内でも説明していますが、インポートの際の注意点など詳細に関してはこちらのブログを参考にしてください。   SAS Visual Analytics 8.3 における時系列データの利用 from SAS Institute Japan   予測オブジェクトでは、自動的に最適な予測モデルが選択されます。オブジェクトを最大化し、詳細を表示すると使用された予測モデルを確認することができます。 スライド内の予測では、ARIMAが使用されていました。 また、データ役割からWhat-If 分析を選択すると、シナリオ分析とゴール探索を実行することができます。シナリオ分析では、要因の値を設定することで、予測値がどれくらい変化するかを確認できます。ゴール探索では、予測の目標値を設定することで、その目標を達成するために必要な要因の値を決定することができます。 今回スライド内で紹介したほかに時系列データを利用するオブジェクトとしては、時系列プロットと比較時系列プロットがあります。作成したオブジェクトを右クリックするとメニューが表示されるのでそこから変更することができます。 引き続き本ブログのシリーズでは、図表・グラフの作成や統計解析の方法について紹介いたします。 第2回和歌山県データ利活用コンペティションへの参加も募集中ですので、高校生・大学生のご参加をお待ちしています。(追記:募集は締め切られました)

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和歌山県データ利活用コンペティション参考資料(5) 人口増減率に影響を与える行政基盤の解明 (ディシジョンツリー)

本ブログのシリーズでは、SAS Visual Analyticsを用いた図・グラフの作成や統計解析についてご紹介しています。第5回目となる今回は、ディシジョンツリーを用いた分析方法をご説明します。 第1回和歌山県データ利活用コンペティション:大学生の部の課題は「人口減少問題を解決するための施策」でした。前々回の記事では、各自治体の行政基盤が人口増減率に与える影響を線形回帰を用いて評価しました。この手法は説明変数の与える影響の大きさを定量的に評価できるものの、各説明変数間の関係の読み取ることは困難でした。そこで本記事では同じ題材を用いて「ディシジョンツリー」による分析方法をご説明します。ディシジョンツリーでは、各説明変数が目的変数に及ぼす影響を階層ごとに分析することができます。 前々回の記事と同じく、総務省の「社会・人口統計体系 都道府県データ 社会生活統計指標 :D 行政基盤」と「人口推計:都道府県別人口増減率-総人口」のデータを使用しました。 SAS Visual Analytics 8.3 におけるディシジョンツリーの利用 from SAS Institute Japan   今回の分析において、人口増減に最も大きな影響を与える要素は「財政力指数」でした。都市部など財政力が強い地域の人口が増加しやすいことは感覚的に自然な結果でしょう。 注目すべきは、財政力指数が低い自治体において次に大きな影響を与える要素が「土木費割合」であったことです。無論インフラの整備は市民の暮らしやすさに欠かせない要素ですが、人口増加につながる理由としては、「公共事業による雇用の創出」と捉えることが適切でしょう。今回は行政基盤のみを説明変数に設定しましたが、有効求人倍率や最低賃金等、市民の生活や労働に関連する要素を説明変数に据えることで、より詳細な分析が可能であると予想されます。第一回和歌山県データ利活用コンペティションのサイトにこのテーマに関する優秀作品が掲載されておりますので、ご参照ください。 ディシジョンツリーによる分析は、説明変数が目的変数に及ぼす影響や各説明変数間の関係が理解しやすいというメリットがありますが、モデル作成時に用いたデータに過剰適合し汎化性能が低いというデメリットもあります。目的に応じてツリーの枝数や階層数を適切に調整するようにしましょう。 以上、ディシジョンツリーを用いた分析手法についてご説明しました。本ブログのシリーズの他の記事もぜひご参照ください。 第2回和歌山県データ利活用コンペティションへの参加も募集中ですので、高校生・大学生のご参加をお待ちしております。(追記:募集は締め切られました)      

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和歌山県データ利活用コンペティション参考資料(4) 育児と仕事の関係を考察する (クロス集計表と可視化)

前回のブログでは、統計解析の一例として、線形回帰分析の方法をご紹介しました。今回はデータを用いてクロス集計表(分割表)を作成し、円グラフ・棒グラフに可視化する方法をご紹介いたします。 第1回和歌山県データ利活用コンペティションでテーマに挙げられていた「人口減少問題を解決するための施策」をテーマに分析をします。人口減少の原因に女性の社会進出に対する意識が影響しているのではないかと考えました。もし、まだ子育てをしていない女性が育児と仕事を両立したくてもそれが難しいと感じるようでしたら、このことは人口減少の障害になりかねません。そこで、就業希望者と求職者について男女・育児活動の有無を項目にし、関連性を探りました。   以前、データのインポート方法を紹介したブログで利用した総務省統計局の平成29年 就業構造基本調査 都道府県編  「男女,育児の有無・頻度・育児休業等制度利用の有無,年齢,就業希望の有無・求職活動の有無別人口(無業者)-全国,全国市部,都道府県,都道府県市部,政令指定都市」のデータを利用します。 データのインポート方法に関する記事は過去のブログ記事をご参照ください。 SAS Visual Analytics 8.3 におけるクロス集計表の作成と可視化 from SAS Institute Japan 作成したグラフから、女性の中でも育児活動の有無により求職者数にはあまり差がない一方で、就業希望者数は育児活動をしている女性の方が多いことがわかります。このことから、子育てをしている女性は仕事をしたいとは思っても実際には求職活動を行っていないということがわかります。 今回のように男女・育児活動の有無など質的変数同士の関係を考察する場合、データをクロス集計表にまとめると分析がしやすくなります。また、インポートしたデータの中から必要なものを取り出すためにフィルタを活用することが効果的です。グラフを作成する際は、軸にどのようなカテゴリを選択するか、メジャーには何を用いるかなどについて自分の分析したい目的に合わせて考えてみてください。 引き続き本ブログのシリーズ Visual Analyticsを用いた図・グラフの作成や統計解析について紹介いたします。 第2回和歌山県データ利活用コンペティションへの参加も募集中ですので、高校生・大学生のご参加をお待ちしております。(追記:募集は締め切られました)

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和歌山県データ利活用コンペティション参考資料(3) 人口増減率に影響を与える行政基盤の解明 (線形回帰の利用)

前回のブログではSAS Visual Analyticsを用いて地図上にデータを表示するジオマップの作成方法をご紹介しました。本記事では統計解析の一例として、線形回帰分析の方法をご説明します。 第1回和歌山県データ利活用コンペティション:大学生の部の課題は「人口減少問題を解決するための施策」でした。人口減少の原因を把握することは、施策を決定するうえで重要な過程の一つです。社会福祉や育児支援等、さまざまな要素がその原因の候補として考えられますが、どの要素が原因として最も妥当であるかを判別するために、各要素が人口増減に与える影響を線形回帰により分析します。本記事では、都道府県ごとの人口増減率と行政基盤との関係を例にとり、線形回帰の分析方法をご紹介します。 今回使用したデータは、総務省の「社会・人口統計体系 都道府県データ 社会生活統計指標 :D 行政基盤」と「人口推計:都道府県別人口増減率-総人口」です。   SAS Visual Analytics 8.3 における線形回帰の利用 from SAS Institute Japan   データのインポート方法の記事はこちらです。 今回は連続型データの説明変数のみを分析しましたが、離散型データの説明変数も「分類効果」に設定することで分析可能です。また、説明変数同士に関係性がある場合は、それらを「交互作用効果」に追加します。 線形回帰のモデル評価において、「財政力指数」と「社会福祉費割合」のp値が有意水準0.05を下回っていたため、これらは説明変数として有効であると判断できます。「財政力指数」が高い自治体は多方面にわたり数々のサービスを提供可能で、「社会福祉費割合」が高い自治体は市民の生活の安定により多く貢献しています。これらのことから、市民の生活支援を充実させることが、人口増加のために行政のなすべき課題の一つであることがわかります。 しかし、今回作成した回帰モデルの決定係数は0.6995であり、依然として改善の余地が見受けられました。第一回和歌山県データ利活用コンペティションのサイトにこのテーマに関する優秀作品が掲載されておりますので、ご参照ください。 以上、線形回帰の方法をご説明しました。引き続き本ブログのシリーズではSAS Visual Analyticsを用いた図・グラフの作成や統計解析について紹介いたします。 第2回和歌山県データ利活用コンペティションへの参加も募集中ですので、高校生・大学生のご参加をお待ちしております。(追記:募集は締め切られました)

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和歌山県データ利活用コンペティション参考資料(2) 宿泊施設の利用状況を地図上に表示して地域差を分析する (ジオマップ)

前回のブログでは、SAS Visual Analytics にデータをインポートする方法を紹介しました。こうしてインポートしたデータをもとに、さまざまな図表・グラフの作成や統計解析を実行することができます。本記事では地図上にデータを表示するジオマップの使い方を説明します。 第1回和歌山県データ利活用コンペティションでは、「観光客を誘客するための施策」と「人口減少問題を解決するための施策」が募集テーマとなっていました。施策を検討するためには、まず現状を把握することが重要です。観光客の誘客に関しては、年間の訪問者数、宿泊者数、消費額や訪問目的などが考えられます。人口減少問題に関しては、人口の増減率、年齢別の人口構成、転出先や転入元などが考えられます。これらのデータは地理情報を含んでおり、地図上に表すことで効果的な図を作成することができます。本記事の例では、和歌山県が属する関西地区の宿泊データを利用してジオマップを作成します。 まずは、観光庁の宿泊旅行統計調査から平成29年1月~12月分(年の確定値)の集計結果をダウンロードします。ダウンロードしたファイルをSAS Visual Analytics にインポートする方法は、前回のブログ記事を参考にしてください。 SAS Visual Analytics 8.3 におけるジオマップの利用 -宿泊旅行統計- from SAS Institute Japan ジオマップをもとに調査をすすめると、和歌山県の宿泊稼働率が比較的低い要因を知ることができました。客室稼働率を高めるには、季節変動を抑え、年間を通じて旅行者を集客することが重要であるといえそうです。 つぎに、第2回のテーマである「高齢者が活躍できる社会づくり」「UIターン就職・若者の定住促進」に関連するデータを利用した例です。このスライド内では、時系列データを利用したアニメーション形式のジオマップ作成を紹介しています。時系列データに関しての詳細は、こちらのブログ記事を参考にしてください。 SAS Visual Analytics 8.3 におけるジオマップの利用 -高齢者の就労- from SAS Institute Japan ジオマップを用いてデータを図示することで、地域比較がより分かりやすくなり時系列の変化も直感的に把握することができます。また、分析を進めるための手がかりともなります。今回のコンペティションでは地理情報を含むデータの利用が予想されますので、その際はぜひジオマップを活用してみてください。 引き続き本ブログのシリーズでは、図表・グラフの作成や統計解析の方法について紹介いたします。 第2回和歌山県データ利活用コンペティションへの参加も募集中ですので、高校生・大学生のご参加をお待ちしています。(追記:募集は締め切られました)

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和歌山県データ利活用コンペティション参考資料(1) データのインポート

SAS Japan と伊藤忠テクノソリューションズ株式会社は、第2回和歌山県データ利活用コンペティションに共同で協賛し、参加者に「データサイエンス教育プラットフォーム」を提供します。 このブログでは、データサイエンス教育プラットフォームの利用例をシリーズで紹介します。 本コンペティションは次世代のデータサイエンティストを育成することを目的に開催され、全国の高校生及び大学生が腕をふるいます。データサイエンス教育プラットフォームでは、プログラミングを知らない学生でもデータ分析ができるように、データの取り込み、集計、基本的な統計解析、高度な機械学習手法などをビジュアルなインターフェースで実行できる SAS Visual Analytics をWebブラウザから利用できます。

SAS Events | Students & Educators
SAS Global Forum Academic Summit レポート

4月8日から9日まで、米国コロラド州デンバーにおいて、年次のSASグローバルイベント「SAS Global Forum」が開催されました。 今年のSAS Global Forumには、2月に開催された和歌山県データ利活用コンペティションにてSAS賞を受賞した専修大学のチームを招待しました。 SAS Global Forumでは、毎回、学生・教員が参加するAcademic Summitが開催されますが、今年も4月8日に開催された本イベントをレポートいたします。

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動画で学ぶSAS ~チュートリアル・ビデオのご紹介~

SAS University Edition や SAS OnDemand for Academics は、教育・研究・学習目的に無償で使えるソフトウェアですが、使い方の学習には教材が必要だという方もおられると思います。もちろん、SASはソフトウェアに関する膨大なドキュメントをご用意していますが、「どこから始めたらいいの?」「英語ではちょっと…」という声もあるでしょう。 SAS Japanでは、SAS入門者の方向けに日本語字幕をつけたチュートリアル・ビデオ群をご用意しています。このビデオは、ほとんどが5~10分の短いもので、SASとは何かから始まり、SAS University Edition や SAS OnDemand for Academics のインターフェイスである SAS Studio の解説、他の環境との差、データへのアクセス、データの操作、グラフの作成、基本的な統計解析、時系列分析の手法をサンプルデータを使いながら説明しています。サンプルデータは、標準でSASに付属しているものや、オンラインドキュメントを参考にして作成するものなどがあり、どなたでも、どんな環境でも学習を開始することができます。 これらの SAS Studio の使用法の解説では、主に「タスク」とよばれる機能を用いた操作を行います。「タスク」は、「棒グラフの描画」や「分散分析」などの機能をプログラミングなしで利用するためのインターフェイスで、データやパラメータをマウス等で指定することで、SASのプログラム・コードが自動生成されます。もちろん、SASの機能を最大限引き出すために、ゼロからプログラムを書くことも可能です。自動生成されたプログラムを参考にしながら、SASプログラミングを学習することにも適しています。 実は、これらの日本語字幕付きのビデオは、SASのチュートリアル・ビデオのごく一部で、SAS Video Portal にはより多くのビデオが用意されています。ここでは、SAS製品の紹介や、操作法・プログラミングのチュートリアルに加え、SASのアナリティクスが実際の活用事例を紹介する Analytics in Action ビデオもご覧になれます。音声は英語のみですが、英語や日本語の字幕を表示できるものもあります。まずはビデオから、SASアナリティクスの世界を覗いてみませんか?

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SAS OnDemand for Academics 授業利用では使用できる製品が追加されます

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。

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SAS OnDemand for Academics を利用して授業準備の手間を削減しよう!

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!    

Students & Educators
日米の「STEM教育」はどれだけ違う?

みなさんは「STEM」という言葉をご存知でしょうか。 これは、Science, Technology, Engineering, Mathematics の頭文字を合わせた言葉で、いわゆる「理系」から医学・薬学を除いたものをイメージすれば分かりやすいでしょう。 近年、ビッグデータ、データサイエンス、人工知能という言葉がバズ・ワード化していますが、それらを扱う人材の確保のために、「STEM人材育成」「STEM教育」の重要性が叫ばれています。日本は、米国に比べてこれらのデータ活用分野の遅れがあると言われていますが、STEM教育についてはどうでしょうか。 平成28年の日本の学生数の分布を見ると、工学16%、理学3%の19%の学生がいわゆる「STEM学部」に在籍していると言えます。一方、全米教育統計センターのデータを見ると、2014-2015年の学部の学位数は、8.5%がNatural science and mathematics (理学に相当)、9.2%がComputer science and engineering (工学に相当) となっています。全学生に対するSTEM教育を受ける学生の割合としては、日本と米国であまり差は無いようですが、工学と理学の割合が大きく異なり、日本は圧倒的に工学のほうが多くなっています。これは、日本が「ものづくりの国」である(あった!?)ことに由来するかも知れません。 閑話。 意外かもしれませんが、STEMには「心理学」も含まれています。「心理テスト」や「カウンセリング」のイメージが強い心理学ですが、実は、これらは心理学の一部分で、特に「実験心理学」と呼ばれる領域では、人間(場合によっては動物)の心理・行動について実験によりデータを集め、統計学を駆使して解析を行います。データサイエンティストをお探しの人事担当者さま、心理学専攻の学生は狙い目かも!? 閑話休題。 データを見る限り、日本でSTEM教育を受ける学生の割合は、米国と比較して圧倒的に少ないわけではないようです。OECDにおける学習到達度調査でも、義務教育修了段階の科学リテラシーや数学的リテラシーは、日本は国際的に上位グループに属しています。それでは、ビジネスにおけるデータ活用分野で、STEM人材活用が遅れているとされる理由は何でしょうか。 もしかしたら、それは大学の質にあるのかもしれません。米国ノースカロライナ州立大学の Master of Science in Analytics (MSA) では、アナリティクスの即戦力となる人材育成を進めています。まず注目していただきたいのは、就職に関するレポートをはっきりとデータで示していることです。特に、この修士号を取ることの投資対効果(ROI)を算出し、「21ヶ月で元が取れる」「3年のROIは$127,500」と、このプログラムに参加することの意味を、就職先を見据えて提示しています(上記レポートp.10)。逆に言えば、MSAに入学する学生は、アナリティクスの世界で活躍することを最初から目指しており、学習のモチベーションは非常に高いと想像できます。 もちろん、就職先で発揮できるスキルを養成することだけが大学の役割ではありません。しかしながら、多くの学生がアカデミックな研究の道ではなくビジネスの世界に進む以上、このような大学も一定数存在してもよいように思います。 また、この修士コースで特筆すべきは、Practicum という実践的プロジェクトがカリキュラムに含まれていることです。このプログラムでは、2017年現在、110以上のスポンサーが156ものプロジェクトを提案しています。スポンサーは実際の企業における具体的な課題をデータとともに提供し、学生は4-5名のチームとなってこの課題に8ヶ月かけて取り組み、最終的なレポートをスポンサーの前でプレゼンテーションします。このような実践的なプロジェクトを通して、学生はデータ分析のスキルと課題解決の方法を学びます。 日本においても、筑波大学ではこのような実践的な産学連携講義の取り組みを開始しており、SAS Japanでも昨年より分析環境の提供による教育支援をしています。データサイエンティストの育成を目指す大学教職員の皆様、実践的データ活用の講義を始めてみませんか? SAS Japan がサポートいたします。

SAS Events | Students & Educators
SAS Global Forum 2018 Student Ambassadors の申込が締切間近です!

Student Ambassadors 先週、ワシントンDCで開催されたAnalytics Experience 2017には、筑波大学の学生3名が参加し、ポスター発表を行いました。学生による参加レポートは直近のブログ記事でも紹介しています。[レポート1] [レポート2] [レポート3] このように、SASでは、ビジネスやアカデミアのユーザーが一堂に会するグローバルイベントで、学生が自身の分析・研究・提案を発表する機会を提供しています。ビジネスやアナリティクスの専門家からのフィードバックを得ることで、自身のアイデアを深めると同時に、SASネットワークを広げることができます。特に、SASの最大のカンファレンスであるSAS Global Forumでは、SASソフトウェアを活用した研究発表を行う学生の中から「学生大使」 (Student Ambassadors) を任命し、他の参加者に紹介するとともに、SAS Global Forumに無料で招待しています(旅費や宿泊代もサポートされます!)。Student Ambassador Programの詳細については、こちらをご覧ください。 次回のSAS Global Forum 2018は米国コロラド州デンバーにて2018年4月8日から11日まで開催されます。今回は24名のStudent Ambassadors が選ばれる予定です。 応募方法: 投稿ページからSAS Global Forumにabstractを投稿し、submission numberを取得 応募ページからStudent Ambassadorsに応募 詳細はこちらをご覧ください。 締切は10月12日です。まずはabstractを投稿しましょう! 投稿・論文作成にあたり、SASの分析 環境や発表準備のご支援が必要な場合は、弊社でサポートいたします。Abstractを投稿された場合および、ご質問・ご要望などは下記のメールアドレスまでご連絡ください。 JPNAcademicTeam@sas.com 前回のAmbassadorの発表内容については、こちらから検索して参考にしてください。 なお、選ばれた一部の投稿は、Model Assisted Statistics and Applications (MASA): An International Journal Special Issue, IOS Press に論文を掲載することができます。トピックは、アナリティクス、ビジネス・インテリジェンスまたはビジネス・アナリティクスである必要があります。

Students & Educators
小林 泉 0
筑波大学学生によるAnalytics Experience 便り(3日目)

現地時間 2017/9/18,19,20 にてSASの秋のグローバルイベントである、「Analytics Experience 2017 (以下AX2017)」がアメリカ合衆国ワシントンDCで開催中です。最終日も、日本から参加している筑波大学理工学群社会工学類経営工学主専攻4年生の村井諒さん,小林大悟さん,白鳥友風さん3名による参加レポートを掲載します。   AX2017で印象に残ったセッションの紹介 by 筑波大学学生 AX2017の3日目が終わりました。今回は、この3日間で体験した様々なセッションの中で、私たち3人がそれぞれ印象に残ったセッションについてご紹介させていただきます。   1.Tools of the Trade: How and What to Pack in an Analytics Student’s Toolbelt(村井諒) 2.Keep the Bus Rolling : Improving Bus Stop assignment in Boston Public Schools(小林大悟) 3.How to Win Friends and Influence Executives: A Guide to Getting Your

SAS Events | Students & Educators
小林 泉 0
筑波大学学生によるAnalytics Experience 便り(2日目)

現地時間 2017/9/18,19,20 にてSASの秋のグローバルイベントである、「Analytics Experience 2017 (以下AX2017)」がアメリカ合衆国ワシントンDCで開催中です。前回に引き続き、今回は、日本から参加している筑波大学理工学群社会工学類経営工学主専攻4年生の村井諒さん,小林大悟さん,白鳥友風さん3名による参加レポート2日目を掲載します。 e-Poster部門@AX2017 発表への道のりby 筑波大学学生 昨日に引き続き、アナリティクスの最先端を行く発表が次々に行われていく中、私たちは今回の参加目的である二日目正午のStudent e-Poster部門の発表に臨みました。 イベントセッション情報:「Optimization of discounts at a retail store based on POS data keeping customer purchasing experience」 Student e-Posterは、学生がSASの製品を用いてアナリティクスの価値および可能性を提供する場です。学生たちは自身が作成したポスターを基に参加者にプレゼンテーションを行います。このセッションでは一方的な発表ではなく、ポスターを見に来たデータサイエンスに携わる教育関係者や企業関係者の方々と対話形式で発表の内容に関する意見を交換します。 今回のポスター発表は筑波大学理工学群社会工学類経営工学主専攻の目玉授業であるマネジメント実習で行った発表の内容を基に行ったものです。マネジメント実習では、学生がデータサイエンティストとして実データの分析から経営改善案の作成までを行う講義であり、ビジネスにおけるデータサイエンスの重要性を学ぶことができます。講義は10週にわたって行われ、プロのデータサイエンティストの方々からアドバイスを受けながら、アナリティクスを通じて改善案を練っていきます。これらの一連の取り組みは、同大学主催のビジネスデータ分析コンテストと平行して行われ、最終発表ではデータの提供企業の経営層の方を前に発表をし、その場で表彰が行われ、かつフィードバックを受けるという内容です。 参考:「SAS、大学におけるデータ・アナリティクス教育の質的向上のため、筑波大学に分析環境を提供」 私たちはSAS Enterprise Guideを用いて、小売店のPOSデータから価格と販売数量の関係を分析し、販売数に寄与しない値引きを明らかにすることで、コストを削減して経営改善を図る手法を提案しました。 今回のStudent e-Posterでは、先に上げたSAS Enterprise Guideや、より高度な分析を行うことができるSAS Enterprise Minerを使用してアナリティクスを行った他大学の学生によるポスターが多数展示され、データサイエンスに携わる方々に自分たちのポスターの内容を説明しました。聴講者の中には、ビジネスの第一線で活躍されている方も見受けられました。 このような環境でのポスター発表を通して、大学の実習講義では得ることの出来なかった、ビジネスに携わるデータサイエンティストとして重要な『最大限に利益を追求する姿勢』を学び取ることが出来ました。 発表中に企業の方から受けた質問の中には、「この手法をいかにして自分たちのビジネスに活かせるか」、「なぜ価値のない値引きだけに着目したのか」、「もっと利益を生み出すためにはまだできることがあると思うが、なぜそれをしなかったのか」といったものがありました。 これらの質問は、実習内では気づけなかった、利益を最大限に追求するビジネスの姿勢に基づいたものです。 事実私たちが提案した、無駄な値引きを明らかにすることによりコストを削減する手法は、経営改善を果たす上での一つの手段でしかありません。 私たちは無駄なコストの削減にのみ注目した価格最適化を行いましたが、価格の最適化は、無駄なコストの削減だけでなく、販売点数の増加や、時間とともに変化する顧客の性質なども踏まえて行うことができるはずです。 私たちは経営改善可能性として「無駄な値引きを減らす」という一つの案にたどり着いた結果、いかに無駄な値引きを無くすかということに固執していました。これは目標が、「経営改善」から「経営改善のための分析」にいつの間にか変わってしまい、分析すること自体に集中しすぎてしまったからです。特に私たちのようにビジネスの経験が少ない日本の学生はこのような方向に進んでしまう傾向があると思います。実際のビジネスにおいては、何が必要なのか、何ができるのかを常に意識し、そのうえでアナリティクスを活用することが重要だと考えられます。このことからビジネスにおいて、取りうる選択肢を柔軟に取捨選択し、最大の利益を求める姿勢を保ち続けることの大切さを実感しました。 このことを私たち学生が日本のデータサイエンス教育から学び取ることができれば、ビジネスに携わるデータサイエンティスト育成がさらに有意義なものになっていくだろうと感じました。 イベントも残り1日となりました。明日も様々なセッションを通し、学び取れることはすべて学び取るという心持で最終日に臨みたいです。

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小林 泉 0
筑波大学学生によるAnalytics Experience 便り(1日目)

現地時間 2017/9/18,19,20 にてSASの秋のグローバルイベントである、「Analytics Experience 2017 (以下AX2017)」がアメリカ合衆国ワシントンDCで開催中です。今回は、日本から参加している筑波大学理工学群社会工学類経営工学主専攻4年生の村井諒さん,小林大悟さん,白鳥友風さん3名による参加レポート1日目を掲載します。 Academic Summit@AX2017 レポート by 筑波大学学生 今回私たち3人が参加しているAX2017の1日目は、AM11:00にスタートしたGeneral Sessionをはじめ、様々な講演が行われました。 中でも最後時間帯である19:00から催されたAcademic Summitについてご紹介させていただきます。 Academic Summitは、AX2017に出席しているデータサイエンスに精通する学生が、学生間や企業の方々との交流を深めるイベントです。このサミットでは、SAS Executive Vice President およびSAS Chief Technology OfficerであるDr.Oliver Schabenberger氏の基調講演や、Gather IQという、クラウドソーシングによってあるトピックに関する問題の解決を図るアプリの説明、女性の技術職としてのキャリアを支援する制度、学生によるアナリティクスのコンテストであるShootout Competition における入賞チーム3組についての紹介がされ、最後に自由な交流の時間が設けられました。 Schabenberger氏は純粋数学を学んだのち、データサイエンスの道へと進むことになった経緯や、現在SAS社が注目しているAmbient AnalyticsとDeep Learningについての説明、さらに自分自身を成長させるための教訓などをお話ししてくださいました。 またGather IQは、SAS社のミッションの一つである社会貢献のためのアナリティクスの価値を非営利で提供するということを体現していたと感じました。 このイベントの最後には自由にコミュニケーションをとる時間が設けられ、参加者の皆様は積極的に情報交換を行っていました。何より印象に残ったのは、同年代で飛び級で大学院に進学した人や、SASR Enterprise Minerを使いこなしモデリングを行っていた人がいたこと、さらに、参加者全員が英語で円滑にコミュニケーションを行っていたことです。 同年代の海外の学生たちがデータサイエンスに対して抱いている思いや、それに臨んでいく姿勢、自身のキャリアに対する考えなどを聞くことで、自分たちがこれからどうやってこの分野で戦っていくべきなのか、そのために何をするべきかなど、改めて深く考えさせられました。 また、意見交換をした際、私たちは英語の能力が十分でなかったということ以前に、初対面の人に話しかけることを躊躇してしまい、インターナショナルな場で積極的にコミュニケーションをとることの難しさを痛感しました。このようなためらいを減らし、自分から積極的に意思疎通を図っていくことの大切さを感じました。 残る二日間、データサイエンスに関する知識やノウハウだけでなく、グローバル人材にとって必要な素養も学んでいけたらと思います。  

Analytics | Students & Educators
SAS Univeristy Edition の更新方法 (2017年7月版)

学術研究、教育、および自己学習の目的に無償で利用できる SAS University Edition は、毎年7月末にライセンスの期限が切れます。ライセンス期限の2ヶ月ほど前から、SAS University Edition Information Center にライセンス失効のお知らせと更新の案内が表示されますが、SAS University Edition のインストール時期によって必要な作業が異なりますので、以下に紹介します。 まずは、仮想マシンのSAS University Edition を起動し、表示されたURLから SAS University Edition Information Center にアクセスします。仮想マシンの起動後のウインドウで、URLが記載されている場所は下の画像を参考にしてください。(クリックすると画像が拡大されます。) SAS University Edition Information Center のデザインは、SAS Univeristy Edition のインストールの時期によって異なります。2016年12月以前にインストールした場合は、下の画面が表示されます。 こちらが表示された場合は、下記URLにアクセスし、新たにダウンロードした SAS University Edition を、仮想マシンに再登録する必要があります。 こちらが表示された場合は、左下の「お知らせ」にある「ダウンロード」ボタンから更新作業を行います。これ以降、ブラウザに表示される指示に従ってください。もし、うまく更新できない場合は、ブラウザのCookieを削除してからもう一度更新作業を行ってください。それでも更新できない場合は、上記URLから新たに SAS University Edition をダウンロードし、仮想マシンに再登録してください。 更新作業が完了すると、下の画像のように、SAS University Edition Information Center の「お知らせ」部分に、「SAS University Edition