Analytics

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

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Mauricio González 0
Democratizar la Analítica

  A continuación, se mencionan algunos ejemplos: Comercio electrónico: La industria de comercio electrónico es probablemente una de las más dinámicas en términos de innovación tecnológica: cada vez que los usuarios interactúan con las aplicaciones y páginas web de las empresas, toda la información es continuamente capturada y representa la

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Leo Sadovy 0
4 ways to apply analytics to innovation

It is a generally accepted maxim in business that you can’t cost-cut your way to success.  Growth requires attention to the top line, which in turn is largely driven by innovation.  Applying analytics to improving innovation suffers from the same lack of direction as does Analytics for strategy, but with

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R言語でSAS ViyaのAI機能活用 第二回「アクションセットと最初のデータ読み込み」

概要 第一回の「CASサーバーとSWATパッケージ」に続き、第二回としてCASのアクションセットの活用やCASサーバーへのデータ読み込みなどの基本操作の方法について紹介します。 アクションセットについて CASサーバー上での分析作業を開始する前に、“アクションセット”という重要な概念に関して紹介します。 アクションセットは、関連する機能を実行するアクションの論理的なグループです。 SAS Viyaでは、関数のことを「アクション」、関連する関数のグループを「アクションセット」と呼んでいます。アクションでは、サーバーのセットアップに関する情報を返したり、データをロードしたり、高度な分析を実行するなど、さまざまな処理を実行できます。 アクションセットを使ってみましょう それでは、サンプルコードを使いながら、SAS Viyaのアクションセットでデータの読み込みからプロットまでの一連の操作を説明します。 ・データの読み込み CASサーバーにデータを読み込むには二つの方法があります。一つはread.csv()でcsvファイルをRデータフレームの形で読み込んだ上で、as.casTable()を使用する方法です。この関数はデータをRのデータフレームからCASテーブルにアップロードすることができます。今回の例では金融関連のサンプルデータhmeqを使って紹介します。 library("swat") conn <- CAS(server, port, username, password, protocol = "http")   hmeq_data <- read.csv(“hmeq.csv”) hmeq_cas <- as.casTable(conn, hmeq) もう一つはcas.read.csv()を使って、ローカルからファイルを読み込んで、そのままCASサーバーにアップロードする方法です。仕組みとしては、一つ目の方法と大きくは変わりません。 hmeq_cas <- cas.read.csv(conn, hmeq) as.casTable()或いはcas.read.csv()からの出力はCASTableオブジェクトです。その中に、接続情報、作成されたテーブルの名前、テーブルが作成されたcaslib(CASライブラリ)、およびその他の情報が含まれます。 Rのattributes()関数を使えば中身を確認できます。 attributes(hmeq_cas) $conn CAS(hostname=server, port=8777, username=user, session=ca2ed63c-0945-204b-b4f3-8f6e82b133c0, protocol=http) $tname [1] "IRIS" $caslib [1] "CASUSER(user)"

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Gustavo Guerrero 0
Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial: engranaje indispensable para lograr la transformación digital

Los científicos de datos altamente calificados y los profesionales analíticos escasean a medida que las organizaciones luchan por encontrar soluciones a problemas empresariales cada vez más complejos. En este entorno, las soluciones de Analítica Avanzada y de Inteligencia Artificial (IA), se presentan como propuestas idóneas, construidas para la velocidad y

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Rubén Valdovinos 0
La operacionalización de la analítica como factor para impulsar el éxito de los negocios

A diario los directivos y dueños de las empresas toman decisiones que tienen impacto en sus negocios, por lo que, al incorporar la analítica en sus procesos, pueden tomar mejores decisiones, incluso cuando se tienen que evaluar miles o millones de alternativas como parte de una actividad cotidiana. Sin embargo,

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David Pope 0
The Data Science and AI Song

Another year, another traditional Christmas song or carol turned into a fun technology-related version! This is the sixth year and my ninth song. I hope you enjoy your 2019 holiday song, based on this famous tune. The Data Science and AI Song Computer vision processing on an open stack The

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.

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Rick Wicklin 0
Longitudinal data: The response-profile model

Longitudinal data are used in many health-related studies in which individuals are measured at multiple points in time to monitor changes in a response variable, such as weight, cholesterol, or blood pressure. There are many excellent articles and books that describe the advantages of a mixed model for analyzing longitudinal

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Héctor Cobo 0
Tecnología analítica: empezar con los objetivos de negocio

Los datos, y sobre todo su significado y usabilidad, se han ido transformando con el tiempo. Anteriormente hablar de datos era pensar en unos y ceros, en tablas estáticas o incluso en materiales que no se aprovechaban. Hoy, pensar en datos es pensar en la fuente principal de las historias,

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