Tag: SAS Viya

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Gloria Cabero 0
SAS Global Forum, inspiración para hacer lo extraordinario

+Las empresas de todo el mundo están cambiando radicalmente su manera de operar y de relacionarse con clientes y socios. Se encuentran en plena transformación digital y capitalizan tendencias clave para evolucionar, como la nube, el Internet de las Cosas, la inteligencia artificial y la analítica, entre otras. De igual

Data Visualization
SAS Visual Analyticsで地図上にカスタム境界線(領域)を描いて分析

みなさんご存知の通り、SAS Visual AnalyticsはセルフサービスBI&Analyticsツールで、ビジネスユーザー自身で簡単にレポートやダッシュボードを作成することができます。その際、標準で備わっている数多くのチャートオブジェクトを使用することができますが、お客様要件によっては、標準のチャートタイプだけでは表現できないものもあります。それに答えるためにSAS Visual Analytics 8.2(以下VA)には大きく2つの機能が用意されています。 データドリブンコンテンツ 地図上のカスタム境界線描画 1番目の「データドリブンコンテンツ」とは、サードパーティのビジュアライゼーション・ライブラリ(D3.js, C3, Google Chart Toolsなど)と連携することで、チャートタイプやビジュアルのバリエーションを大幅に拡張可能な機能ですが、 今回は、2番目の「地図上のカスタム境界線描画」機能に関してご紹介します。 VAに標準搭載のチャートオブジェクトには地図描画のための「ジオマップ」オブジェクトが含まれています。この機能を活用することで、例えば、地図上で隕石落下地点と被害の度合いを分析(図1.参照)したり、都道府県別の売上や店舗別の顧客数などをビジュアライズし、分析(図2.参照)することができます。 図1.隕石落下地点と被害の度合い分析ダッシュボード 図2.店舗別の売上と利益をバブルのサイズと色で表示 地図描画のタイプとしては、図1の「座標」、図2の「バブル」以外に「領域」を選択可能です。 「座標」とは、地図上の該当ポイントに円形や星形などのアイコンを表示するものです。 そして、「領域」では、基本的に地図上の国の境界線や、その一つ下のレベルである州や都道府県の境界線領域を描画します。例えばアメリカの州や日本の都道府県の領域を指定した値に基づき色分けして表示するものです。(図3.参照) 図3.都道府県ごとの売上分析 さらに、地図上に表示するこの「領域」をカスタムで描画することが可能で、これを「カスタム境界線(領域)」描画機能と呼んでいます。 この機能を活用することで、例えば、特定施設内の人や物の動線を描画したり、家屋ごとのソーラー発電量を実際の地図上に描画することなども可能になります。 その基本的な手順を、アメリカにあるコロラド・コンベンション・センター(以下CCC)内のミーティングフロアにある各種の会議室領域の描画を例に、以下に示します。 図4. VAレポート上に表示された完成版(部屋ごとの面積などを色分けして描画することができます) CCCのフロアレイアウト画像を入手し、市販ツールあるいはオープンソース製品を使用し、Esri shapeファイルを作成 Esri ShapeファイルをVA環境にインポート インポートしたデータに基づきカスタム境界線(領域)をレポート上に描画   1. CCCのフロアレイアウト画像を入手し、市販ツールあるいはオープンソース製品を使用し、Esri Shapeファイルを作成 この例では市販のEsri Desktopツールを使用し、CCCのサイトから入手したフロアレイアウトの画像をEsri地図上に重ね(図5.参照)、部屋の輪郭をなぞって描き(図6.参照)、結果をEsri Shapeファイルとして保存(図7.参照)します。(詳細に関しては、使用するツールのマニュアルを御覧ください。) 図5. Esri地図上のCCCのある地点の上に、CCCのフロアレイアウト画像を重ねる 図6. 部屋の輪郭をなぞって描く(描いた領域ごとにIDを設定しておきます。この例ではRoomID) 図7. 結果をEsri Shapeファイルとして保存 2. Esri ShapeファイルをVA環境にインポート VA環境に実装されているマクロ%SHPIMPRTを使用し、Esri ShapeファイルをSAS Datasetに変換(以降Shapeデータ)し、VA環境(インメモリー)にロードします。 詳細は、以下サポートサイトにあるSAS Viya管理者(Administration)マニュアルを御覧ください。 https://support.sas.com/documentation/onlinedoc/viya/index.html

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Markus Grau 0
Business Analytics: Real-World Use Cases für Universitäten und Hochschulen

In meiner Funktion als Academic Program Manager unterstütze ich Hochschulen in den Themengebieten künstliche Intelligenz (KI), Data Science und Business Analytics. Einer der am häufigsten geäußerten Wünsche ist, dass seitens SAS, Use-Cases zur Verfügung gestellt werden. Keine theoretischen Gebilde, sondern echte, reale Daten von Firmen mit einem handfesten Business-Problem, das

Machine Learning
Makoto Unemi (畝見 真) 0
ディープラーニングの判断根拠

予測モデル生成において、従来は、人が考えてデータの中から特徴を抽出する必要がありましたが、ディープラーニングでは、この特徴を自動的に抽出して学習することが可能になっています。 半面、どのように特徴が抽出されているのかに関しては、基本的にはブラックボックスであり、説明責任が求められるような業務要件では、その分析結果を業務に活用することが難しい場合もあります。 しかし、近年ディープラーニングから出てきた結果の根拠=判断根拠を可視化する手法がいくつか考案されてきています。 関連情報サイト: https://qiita.com/icoxfog417/items/8689f943fd1225e24358 https://pair-code.github.io/saliency/ http://blog.brainpad.co.jp/entry/2017/07/10/163000 SAS Viyaでは、各種のディープラーニング(DNN, CNN, RNN)を用いた学習が可能ですが、今回はCNNを用いた画像認識において、判断根拠となり得る情報の出力に関してご紹介します。 この例は、複数のイルカの画像をCNNで学習し、対象の画像(写真)がイルカなのかどうかを判別するものです。 モデルを作成後、以下の画像をモデルに当てはめてスコアリングを実施。 この画像は「イルカ」だと判定されたのですが、その判断根拠の一つとして、以下のように、この画像のどの部分がより重要であると判断されているのかを可視化することが可能になっています。 【レイヤー1のfeature map】 【レイヤー18のfeature map】 SAS Viyaでは、モデルのスコアリング時のオプションとして、指定したレイヤ(層)の特徴マップ(feature map)を画像として指定ライブラリに出力することが可能です。 >> スコアリング用のアクション:”dlScore” の layerOut={出力先ライブラリとテーブル名} オプションと layers={出力対象レイヤ名} オプション >> 上図はライブラリに出力された画像(feature map)を表示したものです。

Artificial Intelligence | Machine Learning
Makoto Unemi (畝見 真) 0
SAS Viyaを「無償」で「実データ」で「体感」してみよう!

2017年12月にSAS Viyaの最新版3.3がリリースされました。 これに伴い、皆様には、大幅に拡張されたSAS Viyaの機能を存分に体感いただくために今版から、皆様がお持ちの「実データ」でSAS Viyaベースのすべての製品を自由に触っていただけるようになりました。 ぜひ、ご利用ください! 利用手順に関しては、以下のブログをご覧ください。 SAS Viyaを体感してみよう! ~SAS Viya無償試用版利用ガイド~

Analytics | Data Management
Torsten Röhner 0
SAS Viya bietet neue Schnittstelle zur Integration von Daten aus operativen Systemen wie SAP

Der Datensee wird immer voller. Aus allen Himmelsrichtugen fließen die Daten ein, nicht nur aus Exceltabellen oder aus Datenbanken, sondern zu großen Teilen aus operativen Systemen wie SAP ERP oder SAP HANA.  Aber nicht genug: Sie kommen natürlich auch aus dem Internet in unseren See. Mobilen Endgeräten oder auch Sensoren an Maschinen

Machine Learning | Programming Tips
Makoto Unemi (畝見 真) 0
SAS Viyaにディープラーニングが登場! さっそく画像分類してみた。

SAS Viyaがリニューアルされまして、ついにディープラーニングが登場しました! SAS ViyaのディープラーニングではオーソドックスなDeep Neural Network(DNN)から、画像認識で使われるConvolutional Neural Network(CNN、畳込みニューラルネットワーク)、連続値や自然言語処理で使われるRecurrent Neural Network(RNN、再帰的ニューラルネットワーク)まで利用可能になります。 ディープラーニングを使うことのメリットは、従来の機械学習やニューラルネットワークが苦手としている画像や文章を認識し、高い精度で分類や推論することが可能になります。 高い精度というのは、ディープラーニングのモデルによっては人間の目よりも正確に画像を分類することができるということです。 例えばコモンドールという犬種がありますが、この犬はモップのような毛並みをしていて、人間ではモップと見間違えることがあります。 これは犬? それともモップ? こういう人間だと見分けにくい画像に対しても、ディープラーニングであれば、人間よりも正確に犬かモップかを見分けることができるようになります。 というわけで、今回はSAS Viyaのディープラーニングを使って画像分類をしてみたいと思います。 ディープラーニングの仕組み 画像分類のディープラーニングではCNNを使います。 CNNは画像の特徴を探し出す特徴抽出層と特徴から画像を分類する判定層で構成されています。   特徴抽出層は主に畳込み層とプーリング層で構成されています。 畳込み層で入力画像に対し、ピクセルの特徴(横線の有無とか斜め線とか)を探し出し、プーリング層で重要なピクセルを残す、という役割分担です。 判定層は、特徴抽出層が見つけた特徴をもとに、画像の種類を分類します。 例えば犬と猫の分類であれば、特徴抽出層が入力画像から、面長で大きな鼻の特徴を見つけだし、犬と分類します。   または、丸っこい顔立ちと立った耳の特徴を見つけだし、猫と分類します。   SAS Viyaで画像を扱う SAS ViyaディープラーニングでCifar10をネタに画像分類をしてみたいと思います。 Cifar10は無償で公開されている画像分類のデータセットで、10種類の色付き画像60,000枚で構成されています。 各画像サイズは32×32で、色はRGBです。 10種類というのは飛行機(airplane)、自動車(automobile)、鳥(bird)、猫(cat)、鹿(deer)、犬(dog)、蛙(frog)、馬(horse)、船(ship)、トラック(truck)で、それぞれ6,000枚ずつ用意されています。 画像は総数60,000枚のうち、50,000枚がトレーニング用、10,000枚がテスト用です。   画像データは以下から入手することができます。 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html さて、Cifar10を使って画像分類をしてみます。言語はPython3を使います。 SAS Viyaで画像分類をする場合、まずは入手したデータをCASにアップロードする必要があります。 CASはCloud Analytics Servicesの略称で、インメモリの分散分析基盤であり、SAS Viyaの脳みそにあたる部分です。 SAS Viyaの分析は、ディープラーニング含めてすべてCASで処理されます。 CASではImage型のデータを扱うことができます。 Image型とは読んで字のごとくで、画像を画像フォーマットそのままのバイナリで扱えるということです。

Advanced Analytics | SAS Administrators
Gerry Nelson 0
LDAP basics for the SAS Viya administrator

ln SAS Viya, deployments identities are managed by the environments configured identity provider. In Visual SAS Viya deployments the identity provider must be an LDAP (Lightweight Directory Access Protocol)  server. Initial setup of a SAS Viya Deployment requires configuration to support reading the identity information (users and groups) from LDAP. SAS Viya 3.3

Analytics
Miriam Audelo 0
¿Conoce a SAS Viya?

Esta es una historia típica en la solución de problemas en las industrias de cualquier giro, con una solución que todos han escuchado, pero no lo aplican por falta de información. Hoy conocerá a SAS VIYA, el complemento perfecto que lo introducirá en un mundo completamente nuevo de analítica para