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Move beyond spreadsheets to data mining, forecasting, optimization – and more

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Mouloud Dey 0
Mourir peut attendre… No time to die

Data, IA et transformation numérique pour l'Industrie du Futur. Fini de jouer ! Sans une approche industrielle c'est  "No future" ! Les diamants sont éternels… KHEPRI, divinité mythologique de l’Égypte ancienne symbolisant la renaissance matinale du soleil, aurait inspiré le logo d’une marque automobile centenaire, véhicule de fonction culte d’un célèbre agent

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[텍스트 분석 #1]텍스트 토픽 분류로 빠른 인사이트 확보하기

비정형 텍스트 데이터는 인류가 생성하는 가장 큰 데이터입니다. 더 나은 비즈니스 결정을 내리고, 제품 전략을 알리고, 고객 경험 개선에 도움이 되는 유용한 정보가 바로 이 데이터에 포함되어 있습니다. 비정형 텍스트 데이터의 잠재력을 최대한 활용해야 하는 이유입니다. 본 시리즈에서는 텍스트 데이터에서 인사이트를 얻는 주요 방법과 이를 위한 SAS 솔루션을 살펴봅니다. 전

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Arthur de Crook 0
OpenGate platform helps air transport towards the new normal

SAS, uqudo and iLabs Technologies started a collaboration in OpenGate for touchless and safe travel. OpenGate, based on open source technology and open standards, offers a seamless, automated travel solution based on a reliable platform and technical solution. It enables sharing personal, health and location information between border control, air

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[SAS로 딥러닝 시작하기#2]딥러닝 성능 개선 방법 '하이퍼파라미터 튜닝'

지난 딥러닝 시리즈에서는 SAS Visual Data Mining and Machine Learning을 활용한 딥 러닝 모델 생성에 대한 내용 중 <기본 심층 신경망(DNN) 모델 아키텍처와 배치 정규화를 사용한 DNN 모델 구축>에 대해 소개해 드렸습니다. 이번 시리즈에서는 딥 러닝 성능을 개선할 수 있는 하이퍼파라미터를 조정에 대해 소개해 드립니다. 일정 기간에 걸쳐 성능이 향상되고

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SAS Viyaのワードクラウド分析を用いた消費者の声分析例

01. はじめに 今回のポスティングでは、SAS Viyaの「テキストトピック」という機能を用いたSNSの消費者の声の分析例を紹介したいと思います。分析の手法として「ワードクラウド分析」という方法を使いましたが、こちらについても後ほどお話します。SNS上の書き込みデータを分析することで、ビジネスに役立てられる洞察を得ることができますので、最後まで読んでいただければと思います。   02. 消費者の声分析の一般的な流れ SNS上の消費者の声分析は、一般的に大きく3つの段階に分けることができると思います。そのステップ①は様々なSNSプラットフォームから消費者の声を集める「データ収集」です。ステップ②は、収集したデータを分析する段階です。データ分析の手段はいくつかがありますが、本記事では、「ワードクラウド分析」という手法を用いることにします。最後のステップは、ビジネスメリットに繋げるように分析結果を活用する段階です。分析結果を元により意思決定し、施策を実施する段階です。本記事では、3つの段階の中で2段階目の「データ分析」、具体的には、「ワードクラウドを用いた分析」について説明します。   03. ワードクラウド分析とは? ワードクラウドというのはテキストデータの意味をより直感的に把握するための分析の一つ手法です。 テキストデータを単語に分割し、単語ごとの出現頻度をカウントし、その頻度に応じた大きさでその単語を視覚的に表示してくれます。 つまり、テキストや文章が何に関して語られているのか、そのキーワードを簡単に見つけ出すことができる手法になります。 例えば、SNS上の書き込みをテキストデータ化して分析し、顧客や消費者が今どんな事に興味を持っているのか、どんな不満があるのか、などを把握することができます。 (出典:https://awario.com/) 私はニュースなどのメディアでアメリカのトランプ大統領がどんな単語を何回使ったか、トランプ大統領のツイッターを分析したワードクラウドを見たことがあります。例えば、上のイメージは、2018年から2019年までのトランプ大統領のツイッターでつぶやかれた単語のワードクラウドですが、「border」と「wall」が一番使われた単語ということが一目で分かります。   04. SAS Viyaのワードクラウドの特徴 SAS Viyaのワードクラウドの特徴についてご紹介します。 まず、自動的に分析対象のテキストデータを単語に分割した上で解析します。所謂テキストマイニングと言いますが、その結果として、それぞれの文章がどんな話題(トピック)に関して語っているのかを分析し、トピックごとにキーワードを頻度に応じた大きさで確認することができます。また必要に応じて、気になるトピックやキーワードの元の文章を確認することもできるようになっています。 また、分析の際、冠詞や、助詞、副詞など、意味がない単語は自動で外して分析を行います。 これも、SAS Viyaのワードクラウドの一つの特徴なのですが、例えば、Open Source系のプログラミング言語で分析をすると、英語の 「the」や「a」などは、 分析者自身でなんとかして、取らなければいけないこともありますが、SASでは自動でその作業を行います。 さらに、書き込み内容がネガティブな内容なのか、ポジティブなのか、中立であるか、確認できる機能もあります。この機能は、「センチメント分析」、 日本語では「感情分析」と呼ばれますが、SASではワンクリックで簡単に実行できます。   05. 消費者の声分析例 それでは、SAS Viya の「テキストトピック」という機能を用いた消費者の声分析デモをご紹介いたします。 ▲ 準備したデータについて 日本では最近「天高く馬肥ゆる秋」になったので、季節感が感じられるように「天気」に関したデータを準備しました。また、オーストラリアのシドニーとカナダのバンクーバーのツイッターデータを収集しました。この二つの地域を設定した理由は、現在のシドニーは昼間の平均気温が約20度で、少し暖かいか、涼しい天候ですが、バンクーバーは約5度と少し寒く、対立的な地域を選ぶことで、明確な結果を得たかったからです。(個人的な理由もあり、キャリア管理の上司がSASオーストラリアのシドニーで働いていて、同期の1人はSASカナダのバンクーバーにいるので、毎回オンライン会議で会う2人の季節環境が気になったのです。同期と出会った新入社員研修についての記事はこちら) データの対象期間は、10月15日から10月23日まで、9日間、データの取得の際に使ったキーワードは、「weather」、「today’s weather」、「weekend weather」、「winter」、「summer」という5つのキーワードを使いました。こういった条件で実際にツイッターから集められたデータは、シドニーが351件、バンクーバーが277件でした。 ▲ 「天気」に関するシドニーの消費者の声分析 まず、シドニーの消費者の声のワードクラウド分析結果を見てみましょう。 「雨」に関するトピックが44件で、トピック全体で1位になっております。こちらのトピックをクリックすると、このトピックに関連する用語・キーワードを右側の画面で確認できます。「rainy」の比重が最も大きいことが分かります。 (出典:https://www.holiday-weather.com) 雨に関するデータが多い理由は、データを収集していた10月15日から23日前後にシドニーは天気が曇ったり、雨が降ったりしたからだと考えられます。

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Sandra Hernandez 0
Eventos híbridos, una tendencia que acerca a los clientes en la nueva normalidad

El pasado 22 de agosto, más de 90 líderes empresariales de varios países latinoamericanos se unieron para hacer un recorrido de ciclismo durante casi dos horas. Lo hicieron pedaleando en vivo desde cada una de sus casas, pero conectados a través de Zwift, una de las plataformas de ciclismo virtual

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Subramanian Pazhani 0
Back to School Optimization

Public and private schools are struggling to figure out how to bring face-to-face instruction to students during this pandemic. Health risks to students and teachers, parents struggling with child-care options and/or support for virtual learning, and schools’ capacities and budget limitations make this problem a severe logistical challenge. Schools need

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[SAS로 딥러닝 시작하기#1]기본 DNN, 배치 정규화를 사용한 DNN 모델 구축

딥 러닝은 인공 지능과 함께 유비쿼터스가 된 머신 러닝의 한 영역입니다. 딥 러닝 모델의 복잡하고 뇌와 유사한 구조는 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 찾는 데 사용됩니다. 이러한 모델은 일반 지도 학습 모델, 시계열, 음성 인식, 객체 탐지 및 분류, 감성 분석의 성능을 크게 향상시켰습니다. 사전 정의된 방정식을 실행하도록 데이터를 구성하는 대신

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Wayne Thompson 0
6 questions about the future of AI  

What does the AI enterprise of the future look like? That’s a tough question that I’ve been asked to consider, along with a distinguished panel at Valley ML AI Expo 2020.  The title of the panel is, “Life, the Universe and the AI Enterprise of the Future.” Based on an initial chat with panel chair Gautam Khera, I’ve written up some possible topics we’ll be covering on the panel. Consider

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Charlie Chase 0
Is short-term demand sensing a key component of your digital supply chain transformation?

Depending on who you talk to, you'll get varying definitions and opinions regarding demand sensing. Anything from sensing short-range replenishment based on sales orders, to the manual blending of point-of-sales (POS) data and shipments. But a key component for retailers and CPG companies is accurately forecasting short-term consumer demand to

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Mariana Fontanezi 0
SAS para Ciência de Dados? Sim!

A evolução do analytics e da ciência de dados gera constantes atualizações e transformações nas plataformas de análises. Este artigo tem o propósito de apresentar como o SAS tem acompanhado essa evolução. Ambiente Integrado: uma única plataforma, diversas tarefas O SAS oferece recursos que permitem acessar, explorar, transformar, analisar e

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Blanca González 0
La ciencia de datos en el trayecto hacia la nueva normalidad

La ciencia de datos nos está ayudando a entender y, sobre todo, a proponer soluciones viables para los problemas más complejos que como sociedad e industria enfrentamos actualmente. Sin importar el perfil o sector de las organizaciones, las áreas de TI han encontrado en la ciencia de datos una alternativa

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Suneel Grover 0
SAS Customer Intelligence 360: Data visualization, location analytics and geospatial insights

Everything happens somewhere, and much of our customer data includes location information. Websites include x, y coordinates in semi-structured click streams, and the mobile apps your prospects depend on frequently support device location to provide a personalized, targeted experience. As my SAS peer Robby Powell said: "Human brains are hardwired

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Suneel Grover 0
SAS Customer Intelligence 360: Visual analytics, sankey diagrams and customer journeys

We live in the age of data. From global warming stats to customer behavior patterns, new technologies have made it easier to collect, store, access and analyze information. But our use of these technologies has also eroded our attention spans and fueled post-truth misunderstandings. To combat these trends, the question

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Javier Alexander Rengifo 0
Analítica, operadores de telecomunicaciones y 5G: una combinación necesaria

En la actualidad, la industria de las telecomunicaciones enfrenta uno de los mayores desafíos de su historia y al mismo tiempo una de las mejores oportunidades. Se trata de la transición a la quinta generación de las comunicaciones móviles, la tecnología 5G, la cual ya está presente en al menos 40 países,

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Suneel Grover 0
SAS Customer Intelligence 360: Make better decisions with analytically driven marketing

According to the SAS Experience 2030 global study, by the year 2030 67% of in-person customer engagements (think sales assistance and information queries) will be completed by smart machines rather than humans. And while it may seem a bit ironic, the most personalized customer experiences could involve no people at

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