Tag: SAS Visual Analytics

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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

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[SGF시리즈#2] 인구이동분석, 접촉자 추적.. 팬데믹 극복을 위한 분석 기술

질병 확산을 억제하고 경제적 영향을 최소화하기 위해서는 인구가 어떻게 이동하는지 분석하고, 지역 내 접촉자를 추적하여 적절한 의사결정을 해야 합니다. 이번 SGF 시리즈에서는 인구 이동 분석과 접촉자 추적 등 SAS 분석 기술이 어떻게 팬데믹 극복을 위한 의사결정을 지원하는지에 대한 SAS 짐굿나잇 회장과 스티브 베넷 글로벌 정부기관 프랙티스 부문 이사의 세션을 소개합니다.

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코로나19 대시보드가 갖춰야 할 7가지 핵심 데이터

인류가 전례 없는 전투를 치르고 있는 가운데, 우리나라는 코로나19 모범 대응 국가로 큰 주목을 받고 있습니다. 여기서 한발 더 나아가 그 어느 국가보다 앞서 포스트 코로나19 를 준비하고 있습니다. 하지만 코로나19는 끊임없이 존재감을 드러내며 정부와 지자체, 공공기관의 의사결정자들을 당혹스럽게 하고 있습니다. 이 위기를 효과적으로 헤쳐나가고 또 다른 위기를 막기 위해서는

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Melanie Carey 0
Speed up your COVID-19 research with text analysis: step-by-step

Adverse outcomes, and the rapid spread of COVID-19, have accelerated research on all aspects of the disease. You may have found it overwhelming, and very time-consuming, to find relevant and specialized insights in all the scientific literature out there. To aid researchers in quickly identifying relevant literature about key topics

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SAS Japan 0
新型コロナウイルスの感染拡大を追跡するためにデータ・ビジュアライゼーション(視覚化)を利用する

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Mark Lambrechtによって執筆されました。元記事はこちらです(英語)。 世界的な公衆衛生問題が拡散する際、初期段階では多くの不明事項が存在するものですが、新型コロナウイルスのように急速な感染拡大の場合は特にその度合が高まります。データ・ビジュアライゼーションは、傾向を理解したり、複数のデータポイントから意味のあるストーリーを組み立てたりするための優れたスタート地点となりえます。ウイルスの拡散状況を視覚化できる機能は、問題意識の喚起、そのインパクトの理解、そして究極的には予防努力の支援に役立つ可能性があります。 2019年12月31日、世界保健機関(WHO)の中国オフィスは、中国湖北省の武漢市で検知された原因不明の肺炎の感染ケースについて報告を受けました。最初の報告以降、この新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)は世界的な感染拡大を見せており、感染者は30ヶ国以上の数万人に及び、「新型コロナウイルス感染症(COVID-19)」と呼ばれる急性呼吸器疾病を引き起こしています。 この状況を受け、SASは新型コロナウイルスの現況、場所、拡散状況、トレンド分析を描き出すインタラクティブなレポートを作成しました。 元になるデータは日次で更新されており、感染拡大の進行状況を定期的にチェックすることや、世界的な拡散状況を時間軸に沿ったアニメーションで確認することができます。この対話操作型レポートでは以下のことが行えます。 過去10日以内に新たに確認された感染者の数を調べ、このウイルスの感染率、回復率、死亡率がどのように推移しているかを確認する。 このウイルスがどの地域に侵入したかを調べ、発生地の中国と世界の残りの地域とで状況を比較する。 感染確認済みのケースを分析することで、回復率が時の経過に沿ってどのように変化しているかを理解する。 このレポートはSAS Visual Analyticsと、WHO、CDC、ECDC、NHC、およびDXYからのデータ(JHU CSSEによってコンパイルされたもの)を用いて作成されています[訳注:JHU CSSE=米国ジョンズ・ホプキンズ大学システム科学工学センター]。 SAS Visual Analyticsで作成した新型コロナウイルス・レポートの概要 「新型コロナウイルス感染症(以下、COVID-19)」の感染拡大に関するサマリー情報を手早く確認したい場合は、こちらをご覧ください。 このサマリー情報は、世界各地の統計情報を用いて日次で更新されています。このWebページのこれ以降では、各種レポートからの重要な洞察をスクリーンショットでご紹介します。実際のレポートでは、最新のデータに基づき、ご自身で対話操作しながら統計情報や分析結果を閲覧することができます。 地域別の詳細情報を確認したい場合や、対話操作型レポート全体を探索したい場合は、サマリー情報ページの右上隅にある「Full Report」ボタンをクリックすると、完全なダッシュボードを起動できます。 最初に表示されるダッシュボード・ビュー([Status]タブ)では、日次で更新されるデータに基づき、COVID-19の感染拡大の概況を簡単に確認できます。具体的には、新たに確認された感染者数、回復者数、死亡者数などを地域別にフィルタリングして閲覧することができます。 図1: COVID-19の感染拡大の概況。新たに確認された感染者数、回復者数、死亡者数などを地域別にフィルタリングして閲覧することができます。 レポートの[Locations]タブ(下の図2)では、 全世界および特定国の新型コロナウイルス関連データを確認できます。 図2:[Locations]タブでは、全世界および特定国の新型コロナウイルス関連データを確認できます。 特定国のデータを見るには、左上のフィールドに国名を入力します(下の図3)。 図3: 国名を入力すると、その国の詳細情報だけに集中することができます。 新型コロナウイルスの最初の感染者が中国で報告されてから既に何週間も経過しており、感染拡大は世界各地へと広がっています。私たちは、Esri社のGISマッピング・ソフトウェアから取得した地理空間データのレイヤーを追加することで、対話操作型の画面を用いて、中国とその他の国々にまたがる形で新型コロナウイルスの拡散状況を探索できるようにしました。 [Spread]タブでは、SAS Visual Analyticsの時系列アニメーション機能(下の図4)を用いて、ウイルスが世界全体に拡散していく様子を見ることができます。アニメーションを再生すると、中国国内での拡散状況や、世界全体の拡散状況および深刻度を確認できます。 図4: 時系列アニメーションで、ウイルスが世界全体に拡散していく様子を見ることができます。 [Trend Analysis]タブでは、様々なビジュアライゼーションを切り替えながら、COVID-19の感染拡大に関連したその他のデータの傾向を見ることができます(下の図5)。 図5: 日次の感染者数/死亡者数のトレンド分析 [Epidemiological Analysis]タブでは、罹患率および有病率を見ることができます。 図6: 10万人あたりのCOVID-19感染者数を国ごとに見る 図7: 期間有病率を国または地域ごとに見る [Collective Insights]タブは、全世界のまたは国ごとの感染拡大状況を1つの表にまとめています(下の図8)。

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Jeanne (Hyunjin) Byun 0
데이터 시각화로 COVID-19 경로 추적하기

인류의 건강을 위협하는 문제, 특히 코로나바이러스(COVID-19)처럼 빠르게 전파되는 질병이 확산되는 초기 단계에는 예상할 수 없는 많은 변수들이 존재합니다. 이러한 단계에서 데이터 시각화를 활용하면 빠르게 추세를 파악하고 단편적인 데이터들로부터 유의미한 결과를 도출할 수 있습니다. 바이러스 경로 시각화는 사람들에게 경각심을 일깨우고 바이러스의 영향력을 알림으로써, 궁극적으로 질병 예방 활동에 도움이 될 수 있을

Customer Intelligence | Data Visualization
Andrew Christian 0
How to utilize Customer Lifetime Value with SAS Visual Analytics

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.”

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Makoto Unemi (畝見 真) 0
セルフサービスBIの進化系、拡張アナリティクスの決定版SAS Visual Analytics 8.4 on SAS Viya拡張ポイント

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

Data Visualization
Cindy Wang 0
How to Visualize Time Series Decomposition using SAS® Visual Analytics

Time-series decomposition is an important technique for time series analysis, especially for seasonal adjustment and trend strength measurement. Decomposition deconstructs a time series into several components, with each representing a certain pattern or characteristic. This post shows you how to use SAS® Visual Analytics to visually show the decomposition of

Analytics
SAS Global Forum 2019 論文紹介シリーズ 第1回「OSS言語から活用できるオープンなSASプラットフォーム」

例年と同様に、SAS Instituteはグローバル各国でフォーラムを開催しました。日本ではSAS Forum Japanと題して6月11日に東京の六本木で開催され、また、アメリカSAS本社はダラスでSAS Global Forum 2019を開催(4/28~5/1)し、その中では多数の論文が発表されています。本シリーズでは、これらの論文の中から、OSSとSASプラットフォーム製品のユースケース、OSSコーディング開発・運用事例、クラウドアーキテクチャの設計と運用等々の注目された内容を選別した上で、4回に分けて紹介していきます。 第1回「OSS言語から活用できるオープンなSASプラットフォーム」 近年、OSS(オープンソースソフトウェア)プログラミング言語が数多くのデータサイエンティストや企業によって利用され、分析モデルが開発されています。PythonやR、Luaなどデータサイエンティストや開発者たちに好かれたプログラミング言語はアナリティクス業界に革新をもたらしました。SASはそれらのOSSユーザと企業の要望に応じ、従来のSASユーザとOSSプログラミングユーザーたちが共同作業、かつ連携できるようなプラットフォームを提供しています。 今回は、OSSユーザがどのような方法を利用し、SASプラットフォーム上で自由自在なデータ分析を行えるのかをテーマとし、SAS Global Forumで公開した論文をご紹介します。 1.Open Visualization with SAS® Viya® and Python この論文では、オープンソース言語の一つであるPythonに関し、SAS ViyaのSWAT(Scripting Wrapper for Analytics Transfer)を通じて、メインにオープンソースのグラフィックテクノロジー、特にPythonのMatplotライブラリ、そして現在主流となっているD3の可視化フレームワークとのインテグレーション技術について紹介しています。本文で用いた例は、統計プログラミングのサンプルを使って、Jupyter NotebookからSAS Viyaの機能を呼び出し、最終的に、mpld3で作られた静的なグラフを動的グラフに変更した例となります。 2.SWAT’s it all about? SAS Viya® for Python Users SASは2016の7月にPythonライブラリSWATをリリースしました。それにより、PythonユーザはSASのCASに接続して、SAS Viyaの各種機能を使えるようになりました。SWATを利用することで、SAS言語バックグラウンドを持っていないユーザには、SAS言語ユーザと同じくCASとSAS Viyaの各種機能を使用できるようになります。この論文では、Python SWATを通じて、CASセッションへ接続し、PythonからCASへデータをロードし、さらにCASアクションで実行して分析する一連作業をデモンストレーションの形で紹介します。使用するデータは、SASほかのアプリケーション、例えばVisual Analyticsなどでも利用できる様子を紹介します。 3.Deploying Models Using SAS® and Open Source 近来、機械学習と人工知能の議論はほとんどの時間がモデル開発の議論に費やされています。しかし、モデルによって得られる洞察をどのように効率的にビジネス価値創出に適用するかに関してはほとんど議論されていません。この論文では、モデルの構築に応じ、Docker、Flask、Jenkins、Jupyter、Pythonなどのオープンソースプロジェクトとの組み合わせで、SASを使用してモデルを展開するためのDevOpsプリンシパルの使用例を紹介します。例に使われている関連アプリケーションはグローバルなユーザベースを持つ資産上のレコメンド・エンジンとなります。この使用例は、セキュリティ、待ち時間、スケーラビリティ、再現性に直面する必要があることをめぐってディスカッションします。最後に、その解決策となるソリューションとその課題となる部分を含めて説明します。 4.SAS®

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비즈니스 인텔리전스로 진화하는 임상시험 프로세스: SAS코리아 ‘제약산업의 데이터 분석과 리포트 시각화’ 세미나

SAS코리아가 6월 20일 삼성동 코엑스 인터컨티넨탈 호텔에서 국내 주요 제약 및 임상시험수탁기관(CRO) 산업 관계자를 대상으로 ‘제약산업의 데이터 분석과 리포트 시각화: SAS 분석 프레임워크 소개와 활용 방안 및 시각화 데모’ 세미나를 성황리에 개최했습니다. SAS는 이번 세미나에서 데이터 분석 인사이트에 기반한 제약 기업의 신규 비즈니스 창출 방안과 글로벌 기업의 선진 사례를 통한

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