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
Common filters are filters that can be shared between objects in your reports. Common filter benefits include 1) Easy to assign the same filter conditions to other report objects, 2) When you edit a common filter, it is updated everywhere that the common filter is used, and 3) A common filter is available for the entire report, across pages.
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）。
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
Mathematical optimization can help business leaders make better decisions in every aspect of their business. After a model has been built, end users are usually interested in doing some sort of scenario analysis to test its robustness and visualizing key performance metrics. SAS has various products that can work with
In the early days and weeks of any widespread global health concern, particularly in a fast-moving outbreak like the coronavirus, there are many unknowns. Data visualization can be a good starting point to understand trends and piece data points together into a meaningful story. The ability to visualize the spread
Did you know that you can use SAS Enterprise Miner 15.1 to easily create an ASTORE? You can create an ASTORE from an HP SVM node, an HP FOREST node, and also from some SAS Viya Code Nodes! This blog will show you how.
In this blog, I will show you how a Viya administrator can track and control resource usage of personal caslibs.
Starting your data scientist journey? Want to build your own predictive models? SAS' Xavier Bizoux shows you how to use SAS Visual Analytics to identify which model likely to perform the best.
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.”
“The future is already here — it's just not very evenly distributed.” ~ William Gibson, author The same can be said for climate change – global warming is here, in a big way, but its effects are still an arm's length away for many of us. How is climate change
Introduced in the SAS Visual Analytics 8.4 release is the ability to control the layout position of these prompts. Using my example report, let’s change the placement of these prompts.
What can data tell us about the easiest hole at your favorite golf course? Or which hole contributes the most to mastering the course? A golf instructor once told me golf is not my sport, and that my swing is hopeless, but that didn’t stop me from analyzing golf data!
Importing about 4,400 messages worth of data into SAS Visual Text Analytics to exploring it and create an information extraction model.
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
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
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®
Geocoding is no longer limited to just Base SAS. You can also geocode from within Visual Analytics, thanks to the integration with the Esri geocoding api. This feature is part of the Esri Premium agreement, and became available in VA 8.3.
When a new Moon passes between the Earth and the Sun, the Moon can cast a shadow on certain regions of the Earth. This natural phenomenon creates a solar eclipse, meaning the Moon covers, or eclipses, your view of the Sun if you're in that region. No surprise that in
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
Move over video games and sports. Make room for escape rooms. This burgeoning form of entertainment found its roots in the video gaming movement. Escape rooms tap into a player's drive to reach the next level, solve a puzzle and win. Escape rooms present a physical game that traps you
By now it’s no secret that all kinds of organizations are using analytics to take on some of their biggest opportunities. But what about all the opportunities that have the potential to address important human issues that we have overlooked for one reason or another? Those are exactly the types
This blog shows how the automatically generated concepts and categories in Visual Text Analytics (VTA) can be refined using LITI and Boolean rules. I will use a data set that contains information on 1527 randomly selected movies: their titles, reviews, MPAA Ratings, Main Genre classifications and Viewer Ratings.
If you spend any time working with maps and spatial data, having a fundamental understanding of coordinate systems and map projections becomes necessary. It’s the foundation of how spatial data and maps work. These areas invariably evoke trepidation and some angst, even in the most seasoned map professional. And rightfully
App security is at the top of mind for just about everybody – users, IT folks, business executives. Rightfully so. Mobile apps and the devices on which they reside tend to travel around, without any physical boundaries that encompass the traditional desktop computers. In chatting with folks who are evaluating
Imagine a world where satisfying human-computer dialogues exist. With the resurgence of interest in natural language processing (NLP) and understanding (NLU) – that day may not be far off. In order to provide more satisfying interactions with machines, researchers are designing smart systems that use artificial intelligence (AI) to develop
At the end of my SAS Users blog post explaining how to install SAS Viya on the Azure Cloud for a SAS Hackathon in the Nordics, I promised to provide some technical background. I ended up with only one manual step by launching a shell script from a Linux machine
What's the impact of using data governance and analytics for the business side of education? It's an interesting question, and during a video interview, Dale Pietrzak, Ed.D.,Former Director of Institutional Effectiveness and Accreditation (IEA) at the University of Idaho shared details on the results they're realizing from using SAS for
The catch phrase “everything happens somewhere” is increasingly common these days. That “somewhere” translates into a location on the Earth; a latitude and longitude. When one of these “somewhere’s” is combined with many other “somewhere’s”, you quickly have a robust spatial data set that becomes actionable with the right analytic
Recently, you may have heard about the release of the new SAS Cloud. The platform allows fast access to data-science applications in the cloud! Running on the SAS Cloud and using the latest container technology, SAS Cloud eliminates the need to install, update, or maintain software or related infrastructure. SAS
