Advanced Analytics

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

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SAS Visual Analytics: Hallo Emilia – Goodbye Daniel

Die Geburtenrate in Deutschland befindet sich derzeit auf dem höchsten Niveau seit 33 Jahren. Eine erfreuliche Entwicklung, und zugleich stellt es Eltern vor die schwere Entscheidung, welchen Namen der Nachwuchs tragen soll. Zahlreiche Webseiten und Bücher bieten Hitlisten und Namensbeschreibungen an, um die Auswahl zu erleichtern. Oder sollte man das

Advanced Analytics | Machine Learning
SAS Korea 0
최적의 ‘머신러닝 알고리즘’을 고르기 위한 치트키

“어떤 알고리즘을 사용해야 할까요?” 수많은 종류의 머신러닝 알고리즘을 맞닥뜨린 초급자 분들이 가장 많이 물어보는 전형적인 질문인데요. 사실 이 질문에 대한 답변은 하단 내용을 비롯한 수많은 요인에 따라 달라집니다. 데이터의 크기, 품질, 특성 가용 연산(계산) 시간 작업의 긴급성 데이터를 이용해 하고 싶은 것 그렇기에 숙련된 데이터 과학자(Data scientist)조차도 여러 알고리즘을 직접

Advanced Analytics | Analytics | Data Management | Machine Learning
Charlie Chase 0
At the end of the day, it’s all about analytics-driven forecasting

Analytics-driven forecasting means more than measuring trend and seasonality. It includes all categories of methods (e.g. exponential smoothing, dynamic regression, ARIMA, ARIMA(X), unobserved component models, and more), including artificial intelligence, but not necessarily deep learning algorithms. That said, deep learning algorithms like neural networks can also be used for demand forecasting,

Advanced Analytics | Machine Learning
SAS Korea 0
데이터 과학자가 뽑은 "머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스 1탄"

1980년대 후반에만 해도 머신러닝(machine learning)이나 데이터 과학자와 같은 개념은 없었습니다. 대신 통계, 분석, 데이터 마이닝, 데이터 모델링과 같은 단어가 사용됐는데요. 이후 글로벌 기업들은 30년 이상 머신러닝 모델을 연구해 왔으며, 페이스북의 이미지 인식 소프트웨어, 아마존의 음성 비서 알렉사, KT의 인공지능 서비스 기가 지니(GiGA Genie)까지 그 결과들이 연이어 쏟아지고 있죠! 이러한 결실

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Fiona McNeill 0
Try it - you'll like it...

It's a common mantra many parents use to encourage their children to expand their food choices and try something new. Even as adults we’re often more comfortable easing into the unfamiliar, taking small bites, tiny samples, even dipping a toe in the water before diving in headfirst. Software is no

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Hartmut Kömme 0
Neue Prozess-Infrastruktur für die Renaissance des Datasteps

Wenn es darum geht, mit Daten zu arbeiten, dann ist der klassische SAS Datastep eines der wirksamsten Werkzeuge, das uns zur Verfügung steht. Es ist sehr einfach, mithilfe von Datenauswahl, Formeln und Bedingungen im Datastep sowie in spezifischen SAS Prozeduren zu Ergebnissen zu kommen. Hieraus sind in der Praxis umfangreiche

Advanced Analytics | Programming Tips
SAS Viyaでフーリエ変換

みなさま、こんにちは。 さて突然ですが、フーリエ変換ってご存知ですか? おそらく物理学や経済学で波形データを分析したことのある方には馴染みがあるでしょうが、フーリエ変換は波形データを扱う手法です。 フーリエ変換では周期的な波形を、sin波やcos波の重ね合わせで説明しようというものです。 たとえば以下のような波形データは、どの時間にどのくらいの強さの波が流れているかを表現しています。 これをフーリエ変換することで、周波数と振幅で表すことができるようになります。 ↓ フーリエ変換! ↓   従来のSAS製品では波形データでフーリエ変換をする機能を提供していなかったのですが、SAS ViyaのSAS Forcastingという製品を使うことで、フーリエ変換を実施することができるようになりました。 SAS Viyaでできるのは短時間フーリエ変換(Short time Fourier transform)です。 今回はSAS Viyaでフーリエ変換を実施してみたいと思います。プログラミング言語はPythonを使用します。 まずは前準備として、必要なライブラリをインポートし、CAS sessionを作成します。 CAS sessionはSAS Viyaでデータ分析を行うCASというエンジンへ認証し、接続するものです。 # CAS sessionの用意 import swat   host = "localhost" port = 5570 user = "user" password = "p@ssw0rd"   mysession = swat.CAS(host, port, user, password)   #

Advanced Analytics | Data Management | Data Visualization
Interview 0
Gastinterview mit adesso AG Marius Gödtel " Versicherer brauchen schnelle Reportings "

Unser Interviewpartner Marius Gödtel ist Leiter des Competence Centers Business Intelligence IT-Consulting  bei der adesso AG, einem IT-Dienstleister im BI-Umfeld. Marius Gödtel ist ehemaliger Geschäftsführer der flitcon GmbH, die seit 01. Juli 2016 Teil der adesso AG ist. Herr Gödtel, wie präsentieren Sie die adesso AG auf dem SAS Forum in

Advanced Analytics | Data Management | Data Visualization | Learn SAS
Michela Guerra 0
Digital Learning per una nuova esperienza di apprendimento digitale

La digital transformation spazza come un vento tutti i settori industriali e promette di essere un motore per la competitività, la produttività e l’occupazione. Investire sul miglioramento delle competenze e il rafforzamento dei profili professionali è il punto di partenza per attuare la trasformazione di cui tanto si parla. Partendo

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Christian Goßler 0
Lenin und die Strombaukunst im Internet of Throughput (IoT4)

„Durchsatz ist wichtig, jaja“, Supply-Chain-Leiter Herr Aklit lehnt sich zurück, faltet seine Hände über dem üppigen Bauch und sagt zu Lenin: „Sie haben ja schon einiges in Fluss gebracht mit Ihren Projekten zur Datenanalyse im Internet of Things.“ Er atmet tief durch und schaut aus dem Fenster: „Alles fließt …“,

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