Advanced Analytics

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

Advanced Analytics | Analytics | Machine Learning
Sophia Rowland 0
SAS and R Integration for Machine Learning

SAS Viya is a cloud-enabled, in-memory analytics engine which allows for rapid analytics insights. Viya utilizes the SAS Cloud Analytics Services (CAS) to perform various actions and tasks. Best of all, CAS is accessible from various interfaces including R. In this blog, I will go through a few blocks one of my notebooks, which moves through an analytics workflow using R and SAS.

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | SAS Events
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
SAS 애널리틱스 익스피리언스 2019, 밀라노를 접수하다!

지난 10월 21일부터 23일까지 이탈리아 혁신 기술의 중심지 밀라노에서는 유럽 최대 규모의 분석 컨퍼런스 ‘SAS 애널리틱스 익스피리언스 2019(SAS Analytics Experience 2019)’가 개최됐습니다. 3일간 밀라노 컨벤션 센터(Mico Milano Convention Centre)에서 진행된 올해 컨퍼런스에는 1,800명이 넘는 데이터 사이언티스트와 비즈니스 리더들이 모여 다양한 논의가 진행되었으며, 참석자들에게는 56개의 breakout 세션, 48개의 데모 부스, 그

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Ivan Fernando Herrera 0
Policías y ladrones: la inteligencia artificial contra el delito

Por Juan Sebastián Niño Customer Advisory Analytics SAS Colombia En Colombia, y probablemente en toda América Latina, existe un juego para niños llamado Policías y ladrones. Dentro del juego, un grupo de niños son los ladrones y el otro grupo son los policías. Mientras que los ladrones deben correr a

Advanced Analytics | Analytics | Data Management
Ivan Fernando Herrera 0
Operacionalización de la Analítica: ¿cómo lograr que los modelos analíticos realmente apoyen el éxito de los negocios?

El éxito en el desarrollo e implementación de las iniciativas analíticas empresariales requiere que se tengan propósitos claros, una alineación con los objetivos del negocio, una adecuada captura y calidad de datos, una gestión y mejoramiento continuo de los modelos analíticos desarrollados y no menos importante, la operacionalización o puesta

Advanced Analytics | Analytics
Carlos Hernández 0
Elementos clave para gestionar un ecosistema analítico integrado por software propietario y de código abierto

¿Se puede utilizar un programa de análisis para todos los tipos de lenguajes de programación y todos los niveles de usuarios? ¿Cómo se puede garantizar la coherencia entre sus modelos y acciones resultantes? Con las tecnologías analíticas actuales, la conversación sobre analítica abierta y analítica comercial ya no es una

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
Sandra Hernandez 0
La Inteligencia Artificial (IA) para aumentar la experiencia del cliente

*Post basado en la presentación de Andrés Villa en el SAS Forum Colombia ¿Por qué muchas personas y empresas están hablando de Inteligencia Artificial (IA) hoy en día? Probablemente porque es tendencia en todo el mundo, pero también por su impacto, ya que es una de las tecnologías exponenciales que

Advanced Analytics | Analytics | Data Visualization
Makoto Unemi (畝見 真) 0
セルフサービスBIの進化系、拡張アナリティクスの決定版SAS Visual Analytics 8.4 on SAS Viya拡張ポイント

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

Advanced Analytics | Analytics
Makoto Unemi (畝見 真) 0
SAS Viya: ビジュアルパイプラインで需要分類&予測

「ビジュアルパイプラインで将来予測」では、SAS ViyaのModel Studioを使用した時系列予測の基本的な手順を紹介しました。 今回は、需要予測の精度を高める代表的な一つの手法として、需要分類をご紹介します。 例えば、お菓子の販売に関する需要を予測する場合を考えてみましょう。 ポテトチップスやおかきのように通年を通して売れる商品もあれば、アイスクリームのように夏季に需要が増加する商品、チョコレートのようにバレンタインデーの直前と当日に需要が急増する商品、お盆やお彼岸などの際にお供え用にときどき購入される商品などなど、お菓子の種類によって需要のパターンは異なってきます。 これらの異なる需要パターンの商品に対して、一律同じアルゴリズムを適用しても予測精度は高まりません。 こうした課題に対処するために、SAS Viyaの時系列予測では、自動的に需要のパターンを分析し、予測の精度を高めるような仕組みも搭載されています。 SAS ViyaのModel Studioで時系列予測を実行する際に、需要分類を活用する場合は、「需要の分類」テンプレートを使用します。 (使用する時系列データやデータ内の変数に対する役割設定内容は、「ビジュアルパイプラインで将来予測」ブログ内容と同様です。) 以下は、「需要の分類」パイプライン・テンプレートを選択し、実行した後の画面です。 「需要の分類プロファイル」ノードでは、統計解析等の手法を使用して、時系列データを解析し、需要のパターンを検出します。冒頭にお話しした通り、予測対象によって需要のパターンは様々です。 こうした多様なパターンを見極めた上で、適した予測アルゴリズムを用いることが肝要になります。 今回のデータでは、地域×製品ラインのセグメントごとに需要のパターンが検出され、分類されます。 「需要の分類プロファイル」ノードのメニューから「開く」を選択すると、 分類結果が表示されます。 地域×製品ラインでは、5つの組み合わせ=セグメントが存在するので、これらのセグメントごとにパターンが検出され、結果としては、1つのセグメントは「YEAR_ROUND_NON_SEASONAL:長期間の非季節性需要」として、4つのセグメントは「YEAR_ROUND_SEASONAL:長期間の季節性需要」として分類されていることがわかります。 上記の2種類を含め10種類の需要パターン+その他、に分類されます。 次の「需要の分類モデリング」ノードでは、分類されたセグメントごとに最適なアルゴリズムが選択され、予測が実行されます。 「需要の分類モデリング」ノードのメニューから「開く」を選択すると、 実行結果が表示されます。検出された需要パターンに応じて、最適なアルゴリズムを適用したパイプライン(以下の「パプライン」列)が選択され、実行されます。 「YEAR_ROUND_NON_SEASONAL:長期間の非季節性需要」のセグメントには「非季節予測」モデルのパイプライン・テンプレートが適用され、「YEAR_ROUND_SEASONAL:長期間の季節性需要」のセグメントには「季節予測」モデルのパイプライン・テンプレートが適用され、それぞれ実行されています。「WMAPE」列には加重MAPEの値が表示されています。 セグメントを選択し、画面右上の「パイプラインを開く」アイコンをクリックすると、 そのセグメントに適用され、実行されたパイプラインが表示されます。 加重MAPEの値や、このパイプラインの予測結果を確認し、精度をさらに改善したい場合は、従来通りの操作性でこのパイプラインをカスタイズ(アルゴリズムを変更したり、パラメータをチューニングしたり)することもできます。 最後の「セグメントのマージ」ノードでは、各セグメントの予測実行結果をマージします。 「セグメントのマージ」ノードのメニューから「予測ビューア」を選択すると、 予測結果のチャートが表示されます。 以下チャート内のオレンジ色の破線は、5つのセグメントの中の、地域:Region1×製品ライン:Line1に関する予測結果です。 以上のように、SAS ViyaのModel Studio上でビジュアルパイプラインを用いた時系列予測では、需要のパターンに基づく、より精度の高い予測モデリング戦略の自動実行も可能なんですね。 ※ビジュアルパイプラインでの需要分類&予測は、SAS Viya特設サイト内の「ビジュアライゼーション」及び「機械学習」セクションにて動画をご覧いただけます。 ※需要予測精度の向上に関しては、「ビジネスで「需要予測機能」を活用するために必要な3つの要素」ブログも参考にしてください。 ※Enterprise Open Analytics Platform 「SAS Viya」 を知りたいなら「特設サイト」へGO!

Advanced Analytics | Analytics | Learn SAS | Machine Learning | Programming Tips
Nelson Grajales 0
Machine learning with SASPy: Exploring and preparing your data (part 1)

SASPy is a powerful Python library that interfaces with SAS and can help with your machine-learning solutions. SASPy was created for Python programmers to leverage the power of SAS within their Python scripts. If you are not familiar with SASPy, see the following resources: Introducing SASPy: Use Python code to

1 21 22 23 24 25 54

Back to Top