Find out how analytics, from data mining to cognitive computing, is changing the way we do business
In conversation with Sophie Achermann, co-founder of the platform www.StophateSpeech.ch.
Find out how analytics, from data mining to cognitive computing, is changing the way we do business
In conversation with Sophie Achermann, co-founder of the platform www.StophateSpeech.ch.
Economic, tech and regulatory trends are shifting asset liability management strategies.
Stu Bradley evaluates his 2020 predictions for fraud, AML compliance and security.
Im Talk mit Sophie Achermann, Co-Founderin der Plattform www.StophateSpeech.ch
The inverse gamma distribution is a continuous probability distribution that is used in Bayesian analysis and in some statistical models. The inverse gamma distribution is closely related to the gamma distribution. For any probability distribution, it is essential to know how to compute four functions: the PDF function, which returns
Safety, efficacy, speed and costs must all be prioritized and balanced in the delivery of life-changing therapies to patients. A drug that's quickly and cost-efficiently delivered to market, but isn’t effective and safe is unacceptable. An effective, safe drug that doesn’t get to patients in time to save lives has
It’s been a full eight years since HBR declared that data scientists hold the sexiest job of the 21st century. Yet, here we are in 2021, and the work of data scientists is still found outside the spotlight in many settings. Younger data scientists, in particular, can find it hard
1. はじめに 前回投稿しました「SAS/ACCESSのご紹介とSnowflakeとの連携デモ」はご覧になったでしょうか。SASと外部のデータストレージサービスを連携する「SAS/ACCESS」のご紹介と、実際に「Snowflake」というサービスに連携してみました。今回は、その続きとして、10年以上前からビッグデータ・アナリティクスの基本アーキテクチャである、In-Database機能の代表的な機能である、SQLパススルーという機能をご説明し、デモを準備しました。 2. SQLパススルーについて SAS/ACCESS がインストールされている場合、SQLパススルーを使用してデータストレージサービスにクエリできます。接続方法に応じてSQLパススルーは、「暗黙的パススルー」と「明示的パススルー」に分けることができます。 暗黙的パススルーの価値は、作成したSASコードが自動的にデータストレージサービスが処理できるSQLに変換され、そのSQLをデータストレージサービス側に与えることにあります。ですので、SASで実行されたSQLやSASプロシジャに指定されたWHERE句など、可能な限りデータストレージサービス側で処理を行い、結果だけをSAS側に転送することが可能です。一方、明示的パススルーの場合には、DB依存のSQLを明示的に記述することできます。暗黙的パススルーと明示的パススルーについてまとめた表を下に記載していますので、ご覧ください。今回は、暗黙的パススルーについて詳しくご紹介したいと思います。 ▲SAS CommunityでSQL Pass throughについて質問するユーザー 暗黙的パススルーを使用する方が良いか、明示的パススルーを使用するのが良いのか気になるかと思います。実はこのトピックは、SAS Communityでもよく見られ、SAS/ ACCESSを使用している全世界のユーザーにとっても気になる質問です。どちらを使用するかは、どこに基準を置くか、また、SASとデータストレージサービスの環境のスペックによって異なると思います。ですので、皆さんもこのような疑問が生じた場合は、SASに相談してみてはいかがでしょうか。 3. 暗黙的パススルーのデモ 3-1. データの紹介とデモの概要 今回のデモのために、「pets」と「owners」という名前で2つのテーブルをデータストレージサービス(今回は、Snowflake)側に事前に保存しておきました。 「pets」テーブルには、3つのカラムがあります。 Id: ペット固有のid Name: ペットの名前 Type: ペットの種類(犬、猫、その他) Id Name Type 1 オオビ 犬 2 ローザ 猫 3 ワンチャン その他 … … … もう1つのテーブル「owners」にも3つのカラムがあります。 Id: オーナー固有のid Name: オーナーの名前
I’ve never seen so much evidence from within the insurance industry that we’re on the cusp of a fundamental change. Given the disruption we’ve witnessed over the last 12 months, and the level of uncertainty that persists, it’s very difficult to generalise and predict how the industry will change as
Editor's note: This blog post is part of a series of posts, originally published here by our partner News Literacy Project, exploring the role of data in understanding our world. Like infographics, social media and other forms of user-generated content pose unique challenges regarding data. Many news outlets and journalists have checks and balances
This is the third and last introductory article about how to bootstrap time series in SAS. In the first article, I presented the simple block bootstrap and discussed why bootstrapping a time series is more complicated than for regression models that assume independent errors. Briefly, when you perform residual resampling
"I was very impressed by how epidemiologists, analytical experts, architects, programmers and others were working together."
What if you had a technology solution that creates a real-time link between the customer demand signal and what's happening on the ground? What if plans that are being steered centrally could finally be connected to every shipping lane, while simultaneously, creating cost saving carrier adjustments? The first-of-its kind integration
The management of the COVID-19 vaccination program is one of the most complex tasks in modern history. Even without the added complications of administering the vaccine during a pandemic, the race to vaccinate the populations who need it most all while maintaining the necessary cold-storage protocols, meeting double dose requirements,
지난해는 전례없는 코로나19 대유행으로 전 세계의 각국 정부 및 기업은 코로나19로 인한 위기를 극복하고자 디지털 트랜스포메이션을 통한 혁신을 가속화한 한 해였습니다. 불확실성 속에 찾아온 2021년, SAS의 여러 전문가들은 2021년 데이터 분석 트렌드를 인공지능(AI), 클라우드, 백신 등의 키워드를 통해 전망했습니다. 2021년 주목해야 할 데이터 분석 8가지 트렌드를 소개합니다. 기업의 임원들이 AI를
SAS가 클라우드 시장 및 타사 애플리케이션 등에 AI 접목을 촉진하기 위해 로우코드/노코드 애플리케이션 배포 및 분석 워크로드 관리 전문 영국 비상장 회사 보엠스카(Boemska)사를 인수했습니다. SAS는 이번 인수로 획득한 기술을 SAS Viya에 적용해 고객의 클라우드 분석 관련 비용을 절감하고, 모델을 모바일 및 엔터프라이즈 앱 등에 이식할 수 있게 될 예정입니다. 이를
SAS Cloud solutions on Azure help banks by delivering reliable stress test results fast.
Many countries in Europe have in previous years experienced increased price competition for general insurance products. Especially in Southern Europe, the competition has been very fierce, fueled by online price comparison websites. In Spain, Portugal and Greece, there has been a substantial drop in average premiums for products like motor,
As I discussed in a previous article, the simple block bootstrap is a way to perform a bootstrap analysis on a time series. The first step is to decompose the series into additive components: Y = Predicted + Residuals. You then choose a block length (L) that divides the total
Through the M4 and M5 competitions, we've seen the promising performance of machine learning approaches in generating forecasts. The SAS whitepaper "Assisted Demand Planning Using Machine Learning for CPG and Retail" describes a role for ML in augmenting the demand planning by guiding the review and override of statistical forecasts.
From mental health to biodiversity, SAS is committed to using data for social innovation, committing our resources, analytics expertise and software to tackle global issues. It's a vital undertaking, and we can't do it alone -- strategic partnerships are key to these efforts. Here's a quick overview of our top
For ordinary least squares (OLS) regression, you can use a basic bootstrap of the residuals (called residual resampling) to perform a bootstrap analysis of the parameter estimates. This is possible because an assumption of OLS regression is that the residuals are independent. Therefore, you can reshuffle the residuals to get
Jamais l’industrie pharmaceutique et le secteur de la santé n’ont été l’objet d’autant d’attention de la part des professionnels certes, mais aussi des médias, des non-professionnels, malades ou non malades, internautes. Le monde entier à les yeux rivés sur chaque post, publication, innovation, news, fakes news. De la façon de
Editor's note: This blog post is part of a series of posts, originally published here by our partner News Literacy Project, exploring the role of data in understanding our world. Infographics are one of the most visual ways to tell stories with data. They are designed to catch the reader’s eye, and they use
Last year, I wrote more than 100 posts for The DO Loop blog. In previous years, the most popular articles were about SAS programming tips, statistical analysis, and data visualization. But not in 2020. In 2020, when the world was ravaged by the coronavirus pandemic, the most-read articles were related
Yazarlar: Kağan Şen & Tunay Güneş Teknolojinin gün geçtikçe ilerlemesi ile birlikte, uyduların kullanımı ileri teknoloji gerektiren alanlardan daha günlük alanlara doğru ilerlemeye başlamıştır. İlk başlarda haberleşme ve astronomi uyduları bu alanda daha çok kullanılırken, günümüzde meteoroloji uyduları, keşif (casus) uydular, seyir (navigasyon) uyduları, gözlem uyduları oldukça yaygın kullanılmaya başlanmıştır.
Herkes için analitik Analitik platformlarının gelişmesiyle beraber veri analizi ve ileri analitik tekniklerini kullanmak için kod yazma ihtiyacının azaldığını görüyoruz. İleri analitik tekniklerinin yolculuğu, algoritmaları programlama zorunluluğuyla başladı. Bu yolculuk, kütüphaneleştirilen algoritmalarla devam etti ve sadece bu kütüphanelerdeki fonksiyonları kullanarak algoritmaları kendimizin yazma ihtiyacının ortadan kalktığı bir yolda ilerledi. Şu
코로나19가 광범위하게 확산되면서 생산활동 중단, 소비 감소, 교역 감소 등 세계 경제에 심각한 타격이 이어지고 있습니다. 이 충격파를 최대한 완화하기 위해 각국 정부는 다양한 재정적 지원을 투입하고 있습니다. 그럼에도 대부분의 기업과 개인은 코로나19로 경제적 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 은행에서는 다음과 같은 과제에 직면하고 있습니다. 여신관리 코로나19의 영향을 가장 크고
지난 글에서는 기존 데이터 분석의 한계와 현업 사용자가 데이터 분석을 해야 하는 이유, 그리고 시티즌 데이터 사이언티스트가 되기 위한 조건을 알아봤습니다. 그렇다면 프로그래밍 기술이나 전문적인 분석 기술에는 능숙하지 않은 현업 사용자가 어떻게 데이터를 분석할 수 있을까요? 전문가 영역이었던 데이터 분석이 일반 현업 사용자로 확대되는 여러 움직임은 오래전부터 있었습니다. 그 가운데
지금처럼 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 지속적인 성장을 이루기 위해서는 경영진과 분석가, 현업 사용자 등 기업 구성원 모두가 필요한 인사이트를 제때 확보하고, 이를 기반으로 최상의 결정을 내리고, 필요한 조치를 취할 수 있어야 합니다. 누구나 쉽게 데이터를 들여다보고, 탐색하고, 이해하고, 분석할 수 있는 단일화되고 통합된 분석 환경이 필요한 이유입니다. 본 기고문에서는 시티즌