Tag: SAS

Machine Learning
SAS Viyaのチートシートを作ってみました。

SAS Viyaでは購入前に使い勝手を試していただくため、無償使用版を提供しています。 https://www.sas.com/ja_jp/software/viya.html#preview もう試していただいた方もいらっしゃるかもしれませんが、SAS StudioやJupyter Notebook、Visual AnalyticsからSAS Viyaを操作して、データマイニングや機械学習を便利に試していただくことが可能です。 この無償使用環境では動作確認済みのデモプログラムを提供していますので、機械学習やプログラミングに不慣れでも迷うことはありません。   しかし機械学習を実業務で使い始めようとすると、どのプロシージャやメソッドを使えば良いのか、わからなくなることが多々あります。 SAS Viyaでは機械学習ユーザに不足ないよう、多種多様なプロシージャを提供していますが、プロシージャが増えるとどの場面でどれを使うんだっけ?と迷ってしまいます。   そこで、SAS Viyaのチートシートを作ってみました。 このチートシートを使えば、用途にあわせて必要なプロシージャを選択していくことができます。 SAS Viyaが提供するプロシージャから重要なものを掲載しています。   SAS ViyaはSAS PROCとActionsetという2種類のプログラミング仕様があります。 チートシートもPROC用とActionset用で2種類作りました。   PDF版は以下にありますので、ぜひご参照ください。 viya_cheat_sheet_20170721_jp  

Analytics
Mike Gilliland 0
2017 SAS/IIF forecasting research grants

For the fifteenth year, the International Institute of Forecasters, in collaboration with SAS®, is proud to announce research grants for how to improve forecasting methods and business forecasting practice. The award for the 2017-2018 year will be two $5,000 grants, in Business Applications and Methodology. Criteria for the award of

Artificial Intelligence
PythonからSASの画像処理機能を使って画像マッチング

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている画像処理機能が入門レベルとして紹介されました。 セッション内では、皆様にとってもお馴染みの「浅草雷門」の写真を使った画像マッチングのデモも紹介しました。雷門を正面から撮った写真の中から、「雷門の提灯」の部分を切り出し、これをテンプレート画像として使用し、この「雷門の提灯」が写っている写真だけを画像マッチングによって見つけ出すというデモです。 さあ、ちゃんと「雷門の提灯」が写っている写真だけを見つけ出すことができたのでしょうか? 以下は、Jupyter Notebookを使用し、PythonからSAS の画像処理機能を活用してマッチングを実行した結果です。(コードの一部抜粋) 【ライブラリのインポート】 In [16]: # import libraries import swat import matplotlib.pyplot as plt import os import json import numpy as np 【テンプレート画像「雷門の提灯」のロード】 In [24]: # load an image to cas r = conn.image.loadImages(casout={"caslib":"casuser", 'name':tmp_file_data[0], 'replace':True}, path=tmp_file_path) tmpTable = conn.CASTable(tmp_file_data[0]) 【この画像にマッチングさせます】 【マッチング対象画像のロード】

Analytics | Machine Learning
SAS言語派集まれ!SAS StudioからSASのAIを使ってみよう!

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017では、通常のセッション枠とは別に、「スーパーデモ」と題して、各種SAS製品やソリューションのデモが紹介されました。通常セッションの休憩時間はもとより、セッション時間中でも多くの方々が「スーパーデモ」エリアに集まり、食い入るようにデモも見られていました。 その中で、私が実施したデモ内容をご紹介します。 SASのAI機能は、SAS言語のみならず、Python, R, Java, Luaなどの汎用プログラミング言語からも活用可能ですが、このデモでは、SAS Studioを使用し、SAS言語でSASのAI機能を活用したモデル作成を行いました。 詳細(スライド版)に関しては、以下をご覧ください。(SlideShareに公開済み) SAS言語派集まれ!SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう! from SAS Institute Japan 詳細(デモ版)に関しては、以下をご覧ください。(YouTubeに公開済み) 今なら無償でSAS Viyaを試用することができます。詳細は以下のブログを参照してください。 SAS Viyaを体感してみよう! ~SAS Viya無償試用版利用ガイド~

Analytics | Artificial Intelligence
SASのAI機能で異常検知してみよう!

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている教師なし学習の3つの手法(SVDD(Support Vector Data Description), ロバストPCA, Moving Window PCA)を用いた異常検知の概要が紹介されました。 手法ごとの適用分野やSAS Studioを用いて実行した結果の紹介と、異常検知を業務に適用する際に留意すべき事項も交えてご紹介しています。 詳細(スライド内容)に関しては、以下をご覧ください。(SlideShareに公開済み) SAS Viya で異常検知してみよう! from SAS Institute Japan 詳細(講演ビデオ)に関しては、以下をご覧ください。(YouTubeに公開済み) 今なら無償でSAS Viyaを試用することができます。詳細は以下のブログを参照してください。 SAS Viyaを体感してみよう! ~SAS Viya無償試用版利用ガイド~

Analytics
Pythonで操るSASの画像処理技術入門編

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている画像処理機能が入門レベルとして紹介されました。 従来からSASを活用されている方々にとっては、「SAS」と「画像処理」って、なかなか結びつかないのではないでしょうか? 「画像処理技術」に関して、SASではどのようなアプローチをとってきているのか...を、過去、現在、そして未来に分けて紹介しています。 詳細(スライド内容)に関しては、以下をご覧ください。(SlideShareに公開済み) Pythonで操るSAS Viyaの画像処理技術入門編 from SAS Institute Japan   詳細(講演ビデオ)に関しては、以下をご覧ください。(YouTubeに公開済み)

Advanced Analytics | Analytics
Tülay Stecher 0
Schnellstatistiken auf die Hand

Die letzten Jahre zeigen deutlich, wie rasant das Datenaufkommen in den Unternehmen wächst. Laut einer Prognose von Statista wird das Volumen der jährlich generierten digitalen Datenmenge weltweit in den kommenden 5 Jahren um das 5-fache (in Exabyte) steigen. Dies stellt sowohl die IT als auch die Fachbereiche vor immense Herausforderungen.

Analytics
Michael Herrmann 0
EU-Datenschutz-Grundverordnung: Wieso jetzt handeln?

Ab 2018 verschärft die EU massiv den Datenschutz. Betroffen ist weltweit jedes Unternehmen, das EU-Bürgern etwas anbietet, ihr Kauf&Klick-Verhalten analysiert oder im Auftrag verarbeitet. Erste Projekte sind bereits gestartet, um die geforderten „angemessenen Maßnahmen“ real auch nachweisen zu können. Denn hohe Strafen und schlechte Presse lauern. Es lockt das Vertrauen

Mike Henderson 0
Reproducible research: Is my SAS code enough?

There was this very embarrassing day around year six of my career as a statistician working in clinical trials. I had a small group of interns working on a project that combined data from multiple clinical trials. The goal was to better understand sources of variation in the common control

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