Analytics

Find out how analytics, from data mining to cognitive computing, is changing the way we do business

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

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
성공적인 비즈니스를 위한 인공지능 전략

인공지능(AI) 기술은 더 이상 공상 과학소설 속 제재가 아닌 기업이 마주한 현실이 되었습니다. 오늘날 기업들은 머신러닝, 알고리즘, 스마트형 커넥티드 제품 등 다양한 AI 기술을 새롭고 흥미로운 방식으로 비즈니스에 적용하고 있습니다. 딜로이트(Deloitte)에서 이러한 인지기술(cognitive technologies)을 적극적으로 도입하는 기업들을 대상으로 진행한 최근 설문조사에 따르면, 응답자 중 76%가 AI를 비롯한 인지기술이 3년 이내에

Analytics
Federica Citterio 0
What's your (computer) vision of AI?

Some people still associate artificial intelligence (AI) with robots taking over the world. There's a lot of hype around self-driving cars and personal robots. However, there are far more realistic and beneficial examples of AI in everyday life. AI is the science of training systems to emulate human tasks through

Analytics
0
IoT use cases in pharma span the spectrum

While the global pharmaceutical industry has been changing profoundly in the last 15 years, it has also been facing some huge challenges. Growing demand, increased competitiveness, reduced time to market, quality adherence and the spiralling cost of developing new drugs have increased pressure on pharma companies to deliver on tighter

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

Analytics
Andreas Gödde 0
Digitalisierung? Disruption? – Decisions!

Können Sie es noch hören? Das "D"-Wort. Seit Jahren geistert es durch alle Keynotes, durch kluge und weniger kluge Bücher. Der Axel Springer-Konzern hats geschafft, die deutschen Automobilbauer noch nicht, holen aber gerade auf. Mein CD-Player daheim hat es nicht überlebt - obwohl es damit angefangen hat. Es geht, natürlich,

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Data Visualization | Machine Learning
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。

Analytics | Data Visualization | Learn SAS
Rick Wicklin 0
Influential observations in a linear regression model: The DFFITS and Cook's D statistics

A previous article describes the DFBETAS statistics for detecting influential observations, where "influential" means that if you delete the observation and refit the model, the estimates for the regression coefficients change substantially. Of course, there are other statistics that you could use to measure influence. Two popular ones are the

1 2 3 100

Back to Top