Advanced Analytics

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

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Christian Engel 0
Enjoy your Analytical Platform

Wir sitzen in einem großen Hörsaal einer Frankfurter Hochschule, die Sitzreihen sind leicht ansteigend, damit alle Studenten nicht nur hören, sondern auch gut sehen können. Ungefähr 150 Zuhörer – zum Großteil keine Studenten - hören dem Referenten zu, keinem Professor, sondern einem dynamisch wirkenden Gründer und Manager eines norditalienischen Start-up.

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Carlos Cáceres 0
El auge del análisis de sentimientos, la solución para que las máquinas entiendan mejor a los humanos

Los seres humanos tenemos una característica –entre muchas que nos hacen únicos– que requiere de la comprensión de nuestros interlocutores para causar el efecto deseado: somos capaces de decir una cosa queriendo expresar un sentimiento completamente diferente. Lo llamamos sarcasmo, ironía o mordacidad. Pero, si a veces es difícil para

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SAS Global Forum 2019 論文紹介シリーズ 第3回「オペレーショナル・アナリティクス for Data Scientist」

今回は「オペレーショナル・アナリティクス for Data Scientist」をメインテーマとしてご紹介します。企業で分析業務を行うデータサイエンティストの皆様はご存知の通り、モデルは開発しただけでは意味がありません。そのモデルを業務に実装(デプロイ)してはじめて、ビジネス課題を解決し、価値を創出することができるわけです。SASが長年蓄積してきたナレッジをご覧ください。 1.Using SAS® Viya® to Implement Custom SAS® Analytics in Python: A Cybersecurity Example この論文は、SASの分析機能により支えられているプロダクションレベルのアナリティクスソリューションを開発しようとしているデータサイエンティストを対象としています。本文では、SAS ViyaとCloud Analytics Service(CAS)に基づく、CASの構築基盤とサイバーセキュリティを説明します。そして、SASアナリティクスを本番環境でPythonで実装する方法を説明します。 2.What’s New in FCMP for SAS 9.4 and SAS Viya この論文では、下記いくつかポイントをメインとして議論していきます。まず、SASが提供しているFunctionコンパイラー(FCMP)の新しい特徴を紹介し、それから主にFCMPアクションセットを中心とし、リアルタイムアナリティクススコアリングコンテナ(ASTORE)とPythonのインテグレーションについても説明します。それらの説明により、SASの新しいテクノロジーに対し、更なる理解を頂けることを期待しています。 3.Influencer Marketing Analytics using SAS® Viya® この論文はSAS Viyaを使って、マーケティングアナリティクスを行う事例を紹介します。近来、マーケティングはますますインフルエンサーが大きな役割をしめるようになってきています。それらのインフルエンサーたちはソーシャルメディアのコンテンツ作成者であり、多くのフォロワーを持ち、人々の意見に影響を与え、購入を検討する人々にも影響を与えています。インフルエンサーマーケティングは、より伝統的なマーケティングチャンネルと同じようにコストがかかるため、企業にとって最も効果的なインフルエンサーを選択することは非常に重要です。 こういった背景において、この論文では、ソーシャルメディアで本当に影響力をもつ人、そしてその影響程度はなにかについて分析することを目指しています。ケーススタディは、感情面の影響を与えることに焦点を当てています。また、多くのフォロワーを持つインフルエンサーとその色んな投稿とアクティビティを分析します。実施するには、Pythonのライブラリとコードが使用されます。次に、彼らのアクティビティとネットワークを分析して、それらの影響範囲を分析します。これらの分析には、SAS Viyaのテキストおよびネットワーク分析機能が使用されます。データ収集ステップ(Python)はクライアントとしてJupyter Notebookを使用していますが、分析ステップは主にSAS Visual Text Analytics(Model Studio)とSAS Visual Analyticsを使用して行われています。 4.Take

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Makoto Unemi (畝見 真) 0
SAS Viya: ビジュアルパイプラインで将来予測(フォーキャスティング)

Enterprise Open Analytics PlatformであるSAS Viyaでは、コーディングスキルを持たないビジネスアナリストやビジネスユーザーでも、Model Studioを使用し、機械学習のモデル、時系列予測のモデル、テキストマイニングのモデルをGUIベースの簡単マウス操作で作成することができるようになっています。モデル生成プロセスをグラフィカルなフロー図として描き、実行するだけです。このフロー図のことを「パイプライン」と呼んでいます。 これまで、ビジュアルパイプラインを用いた機械学習のモデル生成は紹介してきましたが、今回は、時系列予測の基本的な手順を紹介します。 Model Studioで時系列予測を実行する基本的な手順は以下の通りです。 ① プロジェクトの新規作成 ② 学習用の時系列データ内項目へ役割設定 ③ パイプラインの作成と実行 ④ 予測結果確認 ⑤ 予測値のオーバーライト(必要に応じて) ① プロジェクトの新規作成 SAS Viyaの統合GUIのホームページのメニューから「モデルの作成」を選択し、表示されるModel Studioの画面から「プロジェクトの新規作成」をクリックします。 「プロジェクトの新規作成」画面内で、プロジェクトの名前を入力し、モデルの種類(データマイニングと機械学習 / テキスト分析 / 予測)から「予測」を選択します。使用するパイプライン・テンプレートとして、デフォルトでは、「自動予測」が選択されていますが、必要に応じてテンプレートを変更することができます。 今回は、「自動予測」テンプレートを使用してみましょう。 学習用の時系列データを選択し、「保存」をクリックします。 すると、指定したデータソース内の変数リストが表示されます。 ② 学習用の時系列データ内項目へ役割設定 表示された「データ」タブ内で、変数ごとに右側画面内で役割を選択します。 ・注文日:時間 <-日付属性データ項目には自動的に“時間”役割が設定されます。 ・売上:従属 <-予測対象の項目 ・原価:独立 <-予測対象に影響を及ぼす項目 ・販売地域と製品ライン:BY変数 <-地域別や製品ライン別で予測結果を見ることができます。 「テーブルの表示」アイコンをクリックすると、データの中身を確認できます。 ご覧の通り、このデータは年月ごと、販売地域、製品ライン、製品ごとの売上や原価、などの情報を持つ時系列データです。 注. 今回使用するデータでは、時系列データとその属性データ(地域、製品ライン、製品)が一つにマージされているデータを使用していますが、時系列データと属性データをそれぞれ別データとして取り込むことも可能です。そうすれば、メモリーにロードするデータ量を削減することができます。 ③ パイプラインの作成と実行 役割を設定後、「パイプライン」タブをクリックすると、「自動予測」のパイプラインが表示されます。 右側画面には「自動予測」ノードのオプションが表示されています。ご覧の通り、自動予測では、ESM(指数平滑化)とARIMAの2つの手法で予測を実行し、その中から最良のモデルが使用されます。 必要に応じて、IDM(間欠需要モデル)とUCM(観測不能成分モデル)を追加することも可能です。 左画面内のノードリストから必要な機能をドラッグ操作でパイプラインへ追加することができます。 その中にはニューラルネットワークに基づく手法も用意されています。 今回は、「ナイーブモデル予測」を加えてみましょう。 左側のノードリスト内から「ナイーブモデル予測」をパイプラインの「データ」ノードにドラッグするだけです。 それでは、パイプラインの右上の「パイプラインの実行」ボタンをクリックして、このパイプラインを実行しましょう。 正常に完了するとすべてのノード上に緑のチェックマークが表示されます。 「データ」ノードのメニューから「時系列ビューア」を選択すると、 学習データ内容を時系列チャートで確認することができます。 役割にBY変数を指定した、販売地域と製品ラインで絞り込んで見ることもできます。 以下は、地域:Region2、製品ライン:Line3に絞り込んだチャートです。 ④ 予測結果確認

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Suneel Grover 0
SAS Customer Intelligence 360: Hybrid marketing and analytic's last mile [Part 2]

In part one of this blog series, we introduced hybrid marketing as a method that combines both direct and digital marketing capabilities while absorbing insights from machine learning. In part two, we will share perspectives on: How SAS Customer Intelligence 360 completes analytic's last mile. How campaign management processes can easily

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SAS Global Forum 2019 論文紹介シリーズ 第2回「PythonからSAS9を活用するコーディング事例紹介」

前回に引き続き、SAS Global Forum 2019で公開された論文をご紹介します。今回は、SASユーザを含め、SAS言語とオープンソース言語の機能を共に活用することで、様々なビジネス課題に対応できるようなコーディング事例をいくつかピックアップします。 1.Deep Learning with SAS® and Python: A Comparative Study ご存知の通り、SASはディープランニングに関する専門性の高いかつ豊富な機能と製品を提供しています。この論文では、SASとPythonに対し、それぞれ違うデータタイプ(例えば:構造化と非構造化、イメージ、テキスト、シーケンシャルデータ等々)を使ったディープラーニングのモデリングを比較する論文となります。主にSAS環境でのディープランニングフレームワーク、そして、SASとPython言語のディープランニングプログラミングの違いによって、それぞれのメリットとデメリットの紹介となります。 2.Utilization of Python in clinical study by SASPy Pythonは近年最も使われているプログラミング言語になってきました。そして現在、機械学習とAI領域でもよく使われています。Pythonの一番のアドバンテージはその豊かなライブラリを通じ、多種多様な分析をインプリメントできることです。SASは臨床研究領域で最も強力な分析製品でありながら、さらにPythonを使うことによって、そのレポーティング機能、例えば、データ管理、データ可視化を拡張できます。これもSASプログラマーユーザのキャリアに対し、潜在的なメリットです。その様な背景において、SASPyはその可能性を実現します。SASPyはPythonコードの中でSASのセッションをスタートできるPythonパッケージライブラリとなります。この論文では、基本的なSASPyの使用方法とSASのデータセットを処理するヒントについて紹介しています。そして、Pythonを使って、臨床研究で使えそうなレポーティング機能について検討します。 3.Everything is better with friends: Executing SAS® code in Python scripts with SASPy SASPyはSASがPythonプログラミング用に開発したモジュールで、SASシステムに代わるインタフェースを提供しています。SASPyを通じて、SASプロシージャはPythonスクリプトと構文で実行することができ、かつ、SASデータセットとそれに相当するPythonデータフレームの間にデータを転送することも可能です。それにより、SASプログラマーはPythonの柔軟性を利用してフロー制御を行うことができ、PythonプログラマーはSAS分析をスクリプトに組み込むこともできます。この論文では、Pythonスクリプト内で通常のSASコードとSASPyの両方を使用した一般的なデータ分析タスクの例を幾つか紹介し、それぞれの重要なトレードオフを強調し、多種プログラミング言語ユーザになれることの価値を強調しています。SAS University Edition用のJupyterLabインタフェースを使用し、それらの例を再現するための説明も含まれています。それらのSASとPythonのインテグレーション例はJupyter Notebookとしてダウンロードできます。 ダウンロード:https://github.com/saspy-bffs/sgf-2019-how 4.Modeling with Deep Recurrent Architectures: A Case Study of

Advanced Analytics | Artificial Intelligence
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
SAS, 인공지능(AI) 부문 매출 105% 성장

SAS, 인공지능(AI) 부문 매출 약 105% 성장...업계 평균 대비 4배 가량 높아 IDC 보고서, SAS의 임베디드 AI 및 오픈소스 기술 통합에 주목... AI 비즈니스 성장세 높이 평가 짐 굿나잇 SAS 공동 창립자 겸 CEO “SAS의 AI 및 분석 기술을 바탕으로 다양한 산업의 기업 고객이 새로운 비즈니스 경쟁력을 제고할 수 있도록

Advanced Analytics
Héctor Cobo 0
Beneficios actuales de la implementación de la analítica operativa

Para ello, las organizaciones necesitan un sistema con muy buen rendimiento que garantice que los modelos se implementen rápidamente para así generar valor comercial. En este sentido, los científicos de datos, acompañados por expertos de negocios, utilizan la analítica para detectar información potencialmente valiosa, esto es, identifican datos relevantes, los

Advanced Analytics | Analytics | Customer Intelligence | Data Management | Data Visualization
Suneel Grover 0
SAS Customer Intelligence 360: Automated AI and segmentation [Part 3]

In parts one and two of this blog series, we introduced the automation of AI (i.e., artificial intelligence) and natural language explanations applied to segmentation and marketing. Following this, we began marching down the path of practitioner-oriented examples, making the case for why we need it and where it applies.

Advanced Analytics | Machine Learning
Tim Clark 0
Can the artificial intelligence of things make the supply chain intelligent?

As you will have read in my last blog, businesses are demanding better outcomes, and through IoT initiatives big data is only getting bigger. This presents a clear opportunity for organisations to start thinking seriously about how to leverage analytics with their other investments. Demands on supply chains have also

Advanced Analytics | Analytics | Work & Life at SAS
Andrés Mauricio Torres 0
Analítica e Inteligencia Artificial: armas secretas para ser campeón del Tour de Francia

Por primera vez, Latinoamérica tiene un campeón del Tour de Francia. Se llama Egan Bernal, es colombiano y según los especialistas, se trata de un deportista prodigio que apenas empieza a construir una gran historia. Y es que, a sus 22 años, Egan es el cuarto ciclista más joven en

Advanced Analytics | Analytics | Customer Intelligence | Data Management | Data Visualization
Suneel Grover 0
SAS Customer Intelligence 360: Automated AI and segmentation [Part 2]

In part one of this blog series, we introduced the automation of AI (i.e., artificial intelligence) as a multifaceted and evolving topic for marketing and segmentation. After a discussion on maximizing the potential of a brand's first-party data, a machine learning method incorporating natural language explanations was provided in the context

Advanced Analytics | Analytics | Internet of Things
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
2019 상반기 글로벌 분석 전문가들의 SAS 평가 리포트를 공유합니다

SAS는 매년 IDC(International Data Corporation), 가트너(Gartner), 포레스터 리서치(Forrester Research, Inc.) 등 세계적인 분석 기관 및 시장 조사 업체로부터 SAS의 제품과 전략, 시장 경쟁성 등 여러 측면에서 평가를 받고 있습니다. 이러한 애널리스트들의 평가와 조언은 기술 구매를 고려하는 고객들은 물론 SAS의 발전과 혁신에도 큰 도움이 됩니다. 올해 상반기 SAS는 전문가들로부터 어떤 평가를

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Suneel Grover 0
SAS Customer Intelligence 360: Automated AI and segmentation [Part 1]

Marketers and brands have used segmentation as a technique to deliver customer personalization for communications, content, products, and services since the introduction of  customer relationship management (i.e., CRM) and database marketing. Within the context of segmentation, there are a variety of applications, ranging from consumer demographics, psychographics, geography, digital behavioral

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Charlie Chase 0
How do I explain a flat-line forecast to senior management?

How do you explain flat-line forecasts to senior management? Or, do you just make manual overrides to adjust the forecast?    When there is no detectable trend or seasonality associated with your demand history, or something has disrupted the trend and/or seasonality, simple time series methods (i.e. naïve and simple

Advanced Analytics | Analytics
Rainer Sternecker 0
Agilität, Innovation und Kosteneffizienz: Der Dreiklang gelungener Cloud-Migration

Immer mehr Geschäftsanwendungen, darunter Advanced Analytics, wandern in die Cloud. Die Vorteile liegen auf der Hand: Agilität, Innovation und kosteneffiziente High-Performance. Viele Cloud-Migrationen scheitern jedoch daran, das volle Potenzial dieser Bereitstellungsform zu erschließen. Um Performance und Mehrwert von Analytics in der Cloud zu maximieren, müssen Unternehmen die Optionen abwägen und

Advanced Analytics | Analytics | Data Visualization
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

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | SAS Events
Oliver Schabenberger 0
Meet 5 data pioneers developing AI solutions for the real world

Everyone is talking about artificial intelligence. Unfortunately, a lot of what you hear about AI in the movies and on the TV is sensationalized for entertainment. Indeed, AI is overhyped. But AI is also real and powerful. Consider this: engineers worked for years on hand-crafted models for object detection, facial

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SAS Viya: ビジュアルパイプラインでスコアリング

SAS Viyaでは、Model Studioを使用し、機械学習のモデル、時系列予測のモデル、テキストマイニングのモデルをGUIベースの簡単マウス操作で作成することができます。モデル生成プロセスをグラフィカルなフロー図として描き、実行するだけです。このフロー図のことを「パイプライン」と呼んでいます。 「SAS Viya: ビジュアルパイプラインで予測モデル生成(基本編)」では、モデル生成と精度評価の基本的な流れを紹介しましたが、今回は、生成したチャンピオンモデルに新しいデータを当てはめてインタラクティブにスコアリングを実行する手順を紹介します。また、スコアリング結果のデータの探索や、エクスポートまで試してみましょう。 「SAS Viya: ビジュアルパイプラインで予測モデル生成(基本編)」で作成したパイプラインでは、勾配ブースティングのモデルの方が精度が高い=チャンピオンモデルだと判断されました。 それでは、このモデルに新しいデータを当てはめてスコアリングを実行してみましょう。 まず、画面左側の機能ノードリストの「その他」セクション内にある「データのスコア」を「勾配ブースティング」ノード上にドラッグすると、「勾配ブースティング」ノードの下に「データのスコア」ノードが追加されます。 「データのスコア」ノードを選択し、画面右側で以下の項目を指定します。 ・モデルに当てはめるデータテーブル名 ・スコアリング結果データの出力先ライブラリとテーブル名 「データのスコア」を右クリックし、表示されるメニューから「実行」をクリックすると、スコアリングが実行されます。 スコアリング処理が完了すると「データのスコア」ノード上に緑色のチェックマークアイコンが表示されます。 それでは、スコアリング結果のデータを見てみましょう。 「データのスコア」ノードを右クリックし、表示されるメニューから「結果」を選択します。 すると、データのスコアの結果画面が表示され、「出力データ」タブ内で、データの中身を確認することができます。「予測:BAD=1」列に、顧客ごとの延滞確率に相当するスコア値が表示されています。 それでは、このデータを探索してみましょう。 「探索とビジュアル化」アイコンをクリックし、 表示される画面内で、このデータを探索用に保存する先のライブラリとテーブル名を指定し、「探索とビジュアル化」ボタンをクリックします。 すると、このデータに基づき、「SAS Visual Analytics – データ探索とビジュアル化」画面が表示され、データ探索やレポーティングが可能になります。 例えば、スコア値である「予測:BAD=1」変数と「資産に対する負債の割合」変数の関係性を探索したり、 スコア値が0.7以上の顧客データをエクスポートして、二次活用したり、等々も簡単です。 以上のように、SAS Viyaでは、データの準備はもとより、モデル生成からスコアリング、そして、スコアリング結果データの探索からエクスポートまでをGUIベースでシームレスに実施することができるんですね。 ※Enterprise Open Analytics Platform 「SAS Viya」 を知りたいなら「特設サイト」へGO! ※「ビジュアルパイプラインでスコアリング」は、SAS Viya特設サイトにデモ動画を近々公開予定です。

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