Are you looking for a specific CAS action to use in your project? Maybe you need to create a linear or logistic regression and can't seem to find the CAS action? In this post in the Getting Started with Python Integration to SAS® Viya® series, we are going to look
In the second post of the Getting Started with Python Integration to SAS® Viya® series we will learn about Working with CAS Actions and CASResults Objects. CAS actions are commands sent to the CAS server to run a task, and CASResults objects contain information returned from the CAS server. This
Index of articles on Getting Started with Python Integration to SAS® Viya®. Part 1 - Making a Connection Part 2 - Working with CAS Actions and CASResults Objects Part 3 - Loading a CAS Action Set Part 4 - Exploring Caslibs Part 5 - Uploading Data into CAS Part 6
Learning never stops. When SAS had to change this year’s SAS Global Forum (SASGF) to a virtual event, everyone was disappointed. I am, however, super excited about all of the papers and stream of video releases over the last month (and I encourage you to register for the upcoming live
We will use prescriptive analytics and optimization to select a stock portfolio that maximizes returns while taking risk tolerance into account.
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.
Let's talk about using DLPy to model employee retention through a survival analysis model. Survival analysis is used to model time-to-event. Examples of time-to-event include the time until an employee leaves a company, the time until a disease goes into remission, or the time until a mechanical part fails. The
Welcome to the first post for the Getting Started with Python Integration to SAS Viya series! With the popularity of the Python programming language for data analysis and SAS Viya's ability to integrate with Python, I thought, why not create tutorials for users integrating the two? To begin the series
Whether you like it or not, Microsoft Excel is still a big hit in the data analysis world. From small to big customers, we still see fit for daily routines such as filtering, generating plots, calculating items on ad-hoc analysis or even running statistical models. Whenever I talk to customers,
SAS Enterprise Guide(EG)で簡単にPythonなどオープンソース・コードを実行できる方法を紹介します。 １．オープンソースコード実行用タスク(OST)の概要 ２．事前設定 ３．EGでの使用方法 ４．AMOでの使用方法 １．オープンソースコード実行用タスク(OST)の概要 SAS Enterprise Guide（EG）は直感的なユーザインタフェース上で、マウスの簡単操作で、透過的にデータにアクセスし、様々な分析用タスクを活用し、データの準備から加工・変換、集計・分析、レポート作成に至る一連の作業をグラフィカルなフロー図として描き、実行することができるツールです。 一方、多くの組織ではPython, Rなど様々なオープンソースのスキルを持つデータサイエンティストが混在することが多く、こうしたオープンソース（OS）とのコラボレーションも必要になってきています。従来、EGとPythonなどOSと連携する際には、データでのやりとりが必要でした。例えば、EGで作成したデータをエクスポートし、OSユーザに渡して処理してもらうか、その逆か、になります。 都度このようにデータをやりとりするには手間と時間がかかりますし、データやPythonコードなどの管理も課題となります。こうした課題を解決する手段の一つとして、カスタムタスクを活用することができます。 カスタムタスク：EGには、数多くのタスク（データ準備用タスク、分析用タスク、など）が実装されています。このタスクは顧客ニーズに応じてカスタムで作成し、活用することができるようになっています。SASのサポートサイトからカスタムタスクを作成するためのテンプレートをダウンロードし、使用することができるようになっています。カスタムタスクの作成方法の詳細に関しては、次回のブログでご紹介します。 オープンソースコード実行用タスク(OST)：OSTはOpenSourceTaskの略で、EGカスタムタスクのテンプレートに基づいて開発されています。OSTを使用することで、EG上で簡単にPythonコードを実行することができ、GUIベースの簡単マウス操作でPythonコードを再利用し、EG上で、標準実装のタスクとOSTを活用し、連携してアナリティクス作業を完結することができます。これによって、様々異なる分析スキル（GUIユーザー、SAS言語ユーザー、OS言語ユーザー）を連携し、有効活用することが可能となります。また、この分析処理は自動化することも可能です。 次にPythonコード実行用のOSTの使用方法を紹介します。EGのバージョンは8.2を使用したものです。 ２．事前設定 ・Python環境の確認 まずSAS9サーバ側にPython環境がインストールされていることを確認してください。Pythonの環境がない場合は、PythonまたAnacondaなどPythonのruntimeをインストールする必要があります。 ・SAS9サーバーの設定 SAS9のSMC(SAS Management Console)を起動し、以下の画面を開きます。 「Environment Management」>「Server Manager」> 「SASApp」>「SASApp Logical Workspace Server」>「SASApp - Workspace」を右クリックし、「Properties」をクリックし 以下の設定でXCMDの実行を許可します。 「Options」タブ >「Advanced Options」>「Launch Properties」で「Allow XCMD」をチェックし、「OK」をクリックします。 設定を有効するにはシステムのObject Spawnerのサービスを再起動する必要があります。 ・OSTパッケージの取り込み OSTパッケージをダウンロードし、展開したCustomフォルダをEG(またAMO)のインストール先（以下画面ショットのロケーション）にコピーします。そのほか、臨時ファイル保存と作業用フォルダC:/Customを作成し、準備作業が完了です。 これで、OSTが使用できる状態になります。 ３．EG上の使用方法 まず EGを起動し、処理対象データを選択します。今回はSASHELPライブラリ内にある「CLASS」を選びます。データを選択した状態で、タスクリストのSAS
SAS' Kris Stobbe shows how you can predict survival rates of Titanic passengers with a combination of both Python and CAS using SWAT, then see how the models performed.
This blog is a part of a series on the Data Science Pilot Action Set. In this blog we review all nine actions in Python. Have you noticed the button bar in the upper right-hand corner of the SAS Visual Data Mining and Machine Learning Programming Guide? This button bar
Muchas organizaciones equilibran las soluciones de código abierto con software comercial para cumplir con los requisitos de análisis estadístico, tanto dentro de sus organizaciones como externamente con los organismos reguladores. Si bien las herramientas analíticas de código abierto ofrecen una comunidad en línea sólida y una amplia gama de algoritmos,
This blog focuses on using SASPy for modeling and machine learning.
Parts 1 and 2 of this blog post discussed exploring and preparing your data using SASPy. To recap, Part 1 discussed how to explore data using the SASPy interface with Python. Part 2 continued with an explanation of how to prepare your data to use it with a machine-learning model.
Bringing the power of SAS to your Python scripts can be a game changer. An easy way to do that is by using SASPy, a Python interface to SAS allowing Python developers to use SAS® procedures within Python. However, not all SAS procedures are included in the SASPy library. So,
Site relaunches with improved content, organization and navigation. In 2016, a cross-divisional SAS team created developer.sas.com. Their mission: Build a bridge between SAS (and our software) and open source developers. The initial effort made available basic information about SAS® Viya® and integration with open source technologies. In June 2018, the
In just over six months, football fans across Europe face a logistical maze: how to follow their favourite teams from stadium to stadium as games are played all over the continent. We described the challenge and optimisation approach we took in a separate piece. In this gallery, we walk
The “last mile” is well known in telecommunications and supply chains. Now we face it in the analytical world as well. Read why!
Generating a word cloud (also known as a tag cloud) is a good way to mine internet text. Word (or tag) clouds visually represent the occurrence of keywords found in internet data such as Twitter feeds.
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：
This article continues a series that began with Machine learning with SASPy: Exploring and preparing your data (part 1). Part 1 showed you how to explore data using SASPy with Python. Here, in part 2, you will learn how to begin to prepare your data to use it within a
This series of videos spotlights a very powerful API that lets you use Python while also having access to the power of SAS Deep Learning.
One of the features of SAS Grid Manager (and SAS Grid Manager for Platform) introduced in SAS 9.4 M6 is the capability for the grid provider software to handle open-source workloads in addition to traditional SAS jobs. In this post, we’ll take a look at the steps required to get your SAS Grid Manager environment set up to utilize this functionality, and we’ll demonstrate the process of submitting Python code for execution in the SAS Grid.
SASPy is a powerful Python library that interfaces with SAS and can help with your machine-learning solutions. SASPy was created for Python programmers to leverage the power of SAS within their Python scripts. If you are not familiar with SASPy, see the following resources: Introducing SASPy: Use Python code to
Editor's Note: This article was translated and edited by SAS USA and was originally written by Makoto Unemi. The original text is here. SAS previously provided SAS Scripting Wrapper for Analytics Transfer (SWAT), a package for using SAS Viya functions from various general-purpose programming languages such as Python. In addition
今回は「オペレーショナル・アナリティクス for Data Scientist」をメインテーマとしてご紹介します。企業で分析業務を行うデータサイエンティストの皆様はご存知の通り、モデルは開発しただけでは意味がありません。そのモデルを業務に実装（デプロイ）してはじめて、ビジネス課題を解決し、価値を創出することができるわけです。SASが長年蓄積してきたナレッジをご覧ください。 1．Using SAS® Viya® to Implement Custom SAS® Analytics in Python: A Cybersecurity Example この論文は、SASの分析機能により支えられているプロダクションレベルのアナリティクスソリューションを開発しようとしているデータサイエンティストを対象としています。本文では、SAS ViyaとCloud Analytics Service（CAS）に基づく、CASの構築基盤とサイバーセキュリティを説明します。そして、SASアナリティクスを本番環境でPythonで実装する方法を説明します。 2．What’s New in FCMP for SAS 9.4 and SAS Viya この論文では、下記いくつかポイントをメインとして議論していきます。まず、SASが提供しているFunctionコンパイラー（FCMP）の新しい特徴を紹介し、それから主にFCMPアクションセットを中心とし、リアルタイムアナリティクススコアリングコンテナ（ASTORE）とPythonのインテグレーションについても説明します。それらの説明により、SASの新しいテクノロジーに対し、更なる理解を頂けることを期待しています。 3．Influencer Marketing Analytics using SAS® Viya® この論文はSAS Viyaを使って、マーケティングアナリティクスを行う事例を紹介します。近来、マーケティングはますますインフルエンサーが大きな役割をしめるようになってきています。それらのインフルエンサーたちはソーシャルメディアのコンテンツ作成者であり、多くのフォロワーを持ち、人々の意見に影響を与え、購入を検討する人々にも影響を与えています。インフルエンサーマーケティングは、より伝統的なマーケティングチャンネルと同じようにコストがかかるため、企業にとって最も効果的なインフルエンサーを選択することは非常に重要です。 こういった背景において、この論文では、ソーシャルメディアで本当に影響力をもつ人、そしてその影響程度はなにかについて分析することを目指しています。ケーススタディは、感情面の影響を与えることに焦点を当てています。また、多くのフォロワーを持つインフルエンサーとその色んな投稿とアクティビティを分析します。実施するには、Pythonのライブラリとコードが使用されます。次に、彼らのアクティビティとネットワークを分析して、それらの影響範囲を分析します。これらの分析には、SAS Viyaのテキストおよびネットワーク分析機能が使用されます。データ収集ステップ（Python）はクライアントとしてJupyter Notebookを使用していますが、分析ステップは主にSAS Visual Text Analytics（Model Studio）とSAS Visual Analyticsを使用して行われています。 4．Take
前回に引き続き、SAS Global Forum 2019で公開された論文をご紹介します。今回は、SASユーザを含め、SAS言語とオープンソース言語の機能を共に活用することで、様々なビジネス課題に対応できるようなコーディング事例をいくつかピックアップします。 1．Deep Learning with SAS® and Python: A Comparative Study ご存知の通り、SASはディープランニングに関する専門性の高いかつ豊富な機能と製品を提供しています。この論文では、SASとPythonに対し、それぞれ違うデータタイプ（例えば：構造化と非構造化、イメージ、テキスト、シーケンシャルデータ等々）を使ったディープラーニングのモデリングを比較する論文となります。主にSAS環境でのディープランニングフレームワーク、そして、SASとPython言語のディープランニングプログラミングの違いによって、それぞれのメリットとデメリットの紹介となります。 2．Utilization of Python in clinical study by SASPy Pythonは近年最も使われているプログラミング言語になってきました。そして現在、機械学習とAI領域でもよく使われています。Pythonの一番のアドバンテージはその豊かなライブラリを通じ、多種多様な分析をインプリメントできることです。SASは臨床研究領域で最も強力な分析製品でありながら、さらにPythonを使うことによって、そのレポーティング機能、例えば、データ管理、データ可視化を拡張できます。これもSASプログラマーユーザのキャリアに対し、潜在的なメリットです。その様な背景において、SASPyはその可能性を実現します。SASPyはPythonコードの中でSASのセッションをスタートできるPythonパッケージライブラリとなります。この論文では、基本的なSASPyの使用方法とSASのデータセットを処理するヒントについて紹介しています。そして、Pythonを使って、臨床研究で使えそうなレポーティング機能について検討します。 3．Everything is better with friends: Executing SAS® code in Python scripts with SASPy SASPyはSASがPythonプログラミング用に開発したモジュールで、SASシステムに代わるインタフェースを提供しています。SASPyを通じて、SASプロシージャはPythonスクリプトと構文で実行することができ、かつ、SASデータセットとそれに相当するPythonデータフレームの間にデータを転送することも可能です。それにより、SASプログラマーはPythonの柔軟性を利用してフロー制御を行うことができ、PythonプログラマーはSAS分析をスクリプトに組み込むこともできます。この論文では、Pythonスクリプト内で通常のSASコードとSASPyの両方を使用した一般的なデータ分析タスクの例を幾つか紹介し、それぞれの重要なトレードオフを強調し、多種プログラミング言語ユーザになれることの価値を強調しています。SAS University Edition用のJupyterLabインタフェースを使用し、それらの例を再現するための説明も含まれています。それらのSASとPythonのインテグレーション例はJupyter Notebookとしてダウンロードできます。 ダウンロード：https://github.com/saspy-bffs/sgf-2019-how 4．Modeling with Deep Recurrent Architectures: A Case Study of
A simple example of how you can combine SAS and open-source technologies to solve real business issues.
IT managers see the potential for cost-cutting from transitioning application development to open source software (OSS). Today, companies can hire recent college graduates with skills in open source development and avail themselves of the free software. But is all that glitters really gold? Users groups and more formal workgroups are
