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SAS Colombia 0
7 razones para disminuir la incertidumbre por el futuro de los negocios

A propósito del Global Business Barometer apoyado por SAS y The Economist). En el mundo de los negocios hay una frase atribuida a John Maxwell que aplica muy bien al momento (a este y a cualquiera): “El pesimista se queja del viento. El optimista espera que cambie. El líder arregla

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Héctor Cobo 0
Retos para normalizar la operación de las organizaciones ante COVID-19

La pandemia de COVID-19 es, además de un problema de salud pública, uno que ha trascendido a los ámbitos económico, financiero y operativo. En cuestión de semanas, transformó drásticamente la manera de trabajar y hacer negocios “as usual” de personas y empresas. Ante este escenario, las organizaciones en sectores como

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SAS Colombia 0
SAS y KPMG: analítica e inteligencia financiera para asumir los nuevos retos financieros de las empresas

La coyuntura provocada en las empresas por el COVID-19 lleva a replantear muchos escenarios y el financiero es quizá uno de los más importantes. SAS, la empresa de software de analítica avanzada con Inteligencia Artificial número 1 en el mundo, y KPMG, compañía líder en servicios de consultoría en la

Analytics | Programming Tips
Rick Wicklin 0
Linear interpolation in SAS

SAS programmers sometimes ask about ways to perform one-dimensional linear interpolation in SAS. This article shows three ways to perform linear interpolation in SAS: PROC IML (in SAS/IML software), PROC EXPAND (in SAS/ETS software), and PROC TRANSREG (in SAS/STAT software). Of these, PROC IML Is the simplest to use and

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SAS Japan 0
カオス状況下での予測/フォーキャスティング: IBFバーチャル・タウンホールからのメモ

この記事はSAS Institute Japanが翻訳および編集したもので、もともとはMichael Gillilandによって執筆されました。元記事はこちらです(英語)。 カオス状況下での予測/フォーキャスティング Institute of Business Forecasting(IBF)は、「世界的パンデミックというカオス状況下での予測と計画」に関して80分間のバーチャル・タウンホールを開催しました。現在、それを録画したオンデマンド・ビデオが公開されており、一見の価値が大いにあります。そこには、以下のような経験豊富な識者陣による堅実かつ実践的なガイダンスが満載です。 エリック・ウィルソン(Eric Wilson)氏: IBFのソートリーダーシップ担当ディレクター(司会者) ダスティン・ディール(Dustin Deal)氏: 北米ビジネス・オペレーショズ担当ディレクター、Lenovo社 パトリック・バウアー(Patrick Bower)氏: グローバル・サプライチェーン・プランニング&カスタマー・サービス担当シニア・ディレクター、Combe社 アンドリュー・シュナイダー(Andrew Schneider)氏: サプライチェーン担当グローバル需要マネージャー、Medtronic社 ジョン・ヘルリーゲル(John Hellriegel)氏: IBFのシニアアドバイザーおよびファシリテーター 以下に、私が各パネリストから得た重要な知見をまとめます。 ジョン・ヘルリーゲル氏: 今現在、マクロ予測は相当困難であり、ミクロ予測(製品レベルに至るまで)は更に困難である。 平時状況を超えるレベルで多数の介入要因(例:政府による刺激策、原油価格の下落など)が存在しており、それら全てが不確実性と複雑性を増大させている。 高い予測精度が期待できないことから、需要計画担当者は企業における「不確実性の理解」と「適切な意思決定の実現」を支援することにフォーカスするべきである。 最も役立つのは、明確な前提条件に基づくシンプルなモデルである可能性が高い(例えば、個々の品目を調整しようと多大な労力を費やすのではなく、「3ヶ月間、各カテゴリーで25%の削減を実施する」など)。 ジャスティン・ディール氏: 中国では生産が回復しつつあるが、物流の遅延は依然として存在する。 マクロ/ミクロの両レベルでデータを収集するべき。これには、チャネルの在庫とセルスルー(実販売数)も含まれる。 チャネル在庫が低水準な場所や、即座の補充が必要な場所を把握するべき。 プランニング(例:S&OP)をもっと頻繁に実行するべき。 アンドリュー・シュナイダー氏: 今現在は、典型的な需要計画を行うのではなく、代わりに、「需要衛生サービス」(データ・クレンジング、仕入数/実売数の比較・把握など)にフォーカスするべき。 物事が平時状況に回復するまでの間は、需要の統御(コントロール)および形成(シェイピング)にフォーカスするべき。 変動係数を活用して、どの製品がCOVID-19(新型コロナウイルス感染症)の大規模な感染拡大のインパクトを最も受けるのかを特定するべき。そして、そのインパクトに従って製品をセグメント化し、リスクベースのABC分析を考慮する。 「データの観察・収集という “受動的” な取り組み」と「欠品状況から “入手可能な代替製品” への需要推進という “能動的” な取り組み」とを区別するべき。 需要シグナルの品質を評価するべき。POS(販売時点情報管理)システムを導入済みであれば申し分ないが、未導入の場合でも、顧客の真のニーズの解明に努めるべき(注文数/注文減少数/注文残数などの状況を踏まえた上で)。 組織内のデータだけでなく、外部の追加的なデータソースの活用も試みるべき。そこから何が分かるか? 需要の確率分布を考慮するべき。ただし、過剰な取り組みは禁物。「平時状況に回復した後、組織がトラブルに直面するような事態」を招いてはならない。 今現在は、精度についてはそれほど心配する必要はない。代わりに、様々なアプローチの予測付加価値(FVA)を検討するべき。

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Stay Home and Learn SAS:おうち時間にSASを学習しよう

新型コロナウイルスの感染拡大により私たちの日常生活は大きく変化しており、自宅で過ごす時間も増えています。この機に「新しく統計学やプログラミングを勉強し始めたい!」、「SASの認定資格を取りたい」と考えている方も少なくはないのでしょうか。コロナウイルスの影響により在宅を余儀なくされた皆さんに、SASはさまざまなオンライン・コースを含むSAS®トレーニング・リソースを30日間無料で提供しています。(プレスリリース) 本記事では、提供されているオプションの中からSAS Learning Subscriptionの紹介をします。これはVirtual Learning Environment のなかで提供されているSASのe-learningが集まったポータルです。   1.SAS Learning Subscriptionに登録しましょう 最初にSAS Learning Subscriptionの登録手順です。こちらのページにアクセスして、以下の手順で登録してください。 SAS Learning Subscription 登録手順 from SAS Institute Japan 2.Learning Pathを選択しましょう SAS Learning Subscriptionにはオンラインで受講可能なLearning Pathが複数あり、またテーマごとにショートビデオや学習コースが設置されています。本コースの言語は英語で、コース内動画は英語字幕に対応しています。今回は、Learning Pathの中からSAS Programingを実際に学びながらSAS Learning Subscriptionの紹介をしていきます。 先ほどのSAS Learning Subscriptionへの登録を行うと、Virtual Learning Environmentへ移動します。画面左上をクリックして展開し、SAS Learning Subscriptionを選択してください。 ページ中央に上図のようなLearning Pathの一覧が載っています。ここで、自分の興味にあうLearning Pathを選択してください。学習コースにはそれぞれショートムービーやcourse notes、リンクなどが掲載されています。基礎からその利用まで順を追って説明がされるため、プログラミングなどに自信がない方でも取り組みやすい点が特徴です。   3.コースを受講して学習を進めましょう それではSAS Learning Subscriptionの学習コースの中からSAS Programing1: Essentialsを実際に進めてみましょう。以下のスライドで、最初のLessonであるCourse

Analytics | Data Visualization
SAS Japan 0
指数関数的成長の倍加時間を推計する

この記事はSAS Institute Japanが翻訳および編集したもので、もともとはRick Wicklinによって執筆されました。元記事はこちらです(英語)。 2020年における新型コロナウイルスの世界的流行のようなエピデミック状況下では、各国の感染確認者の累計数を示すグラフがメディアによって頻繁に示されます。多くの場合、これらのグラフは縦軸に対数スケール(対数目盛)を使います。このタイプのグラフにおける直線は、新たなケースが指数関数的ペースで急増していることを示します。直線の勾配はケースがどれほど急速に倍加するかの程度を示し、急勾配の直線ほど倍加時間が短いことを示します。ここでの「倍加時間」とは、「関連状況が何も変わらないと仮定した場合に、累計の感染確認者数が倍増するまでに要する時間の長さ」のことです。 本稿では、直近のデータを用いて倍加時間を推計する一つの方法を紹介します。この手法は、線形回帰を用いて曲線の勾配(m)を推計し、その後、倍加時間を log(2) / m として推計します。 本稿で使用しているデータは、2020年3月3日~3月27日の間の、4つの国(イタリア、米国、カナダ、韓国)における新型コロナウイルス感染症(以下、COVID-19)の感染確認者の累計数です。読者の皆さんは、本稿で使用しているデータとSASプログラムをダウンロードすることができます。 累計感染者数の対数スケール・ビジュアライゼーション このデータセットには4つの変数が含まれています。 変数Region: 国を示します。 変数Day: 2020年3月3日からの経過日数を示します。 変数Cumul: COVID-19の感染確認者の累計数を示します。 変数Log10Cumul: 感染確認累計数の「10を底とする対数」(=常用対数)を示します。SASでは、LOG10関数を用いて常用対数を計算することができます。 これらのデータをビジュアル化する目的には、PROC SGPLOTを使用できます。下図のグラフは感染確認者の総数をプロットしていますが、総数の縦軸に常用対数を指定するために「type=LOG」と「logbase=10」というオプションを使用しています。 title "Cumulative Counts (log scale)"; proc sgplot data=Virus; where Cumul > 0; series x=Day y=Cumul / group=Region curvelabel; xaxis grid; yaxis type=LOG logbase=10 grid values=(100 500 1000

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Rick Wicklin 0
How many imputations are enough?

Recently I read an excellent blog post by Paul von Hippel entitled "How many imputations do you need?". It is based on a paper (von Hippel, 2018), which provides more details. Suppose you are faced with data that has many missing values. One way to address the missing values is

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Yuri Rueda 0
Cinco acciones para combatir el fraude en la era de la digitalización

Los usuarios de los servicios bancarios han reducido sus visitas a las sucursales y están optando por utilizar los canales digitales que tienen a su disposición para realizar operaciones financieras (transferencias, hacer compra de productos, pago de servicios, solicitar préstamos e invertir su dinero). La digitalización ha aportado agilidad, rapidez

Analytics | Fraud & Security Intelligence
Carl Hammersburg 0
How analytics is helping state governments head off unemployment claims fraud

If you’re in state government, you're well aware of the unprecedented challenges that come with off-the-charts unemployment numbers due to COVID-19. Crashing websites at state unemployment insurance offices and multi-hour phone hold times for the millions of people who've lost their income due to the pandemic are only the most

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Cristiane Rodrigues 0
9 passos para uma modelagem preditiva eficaz

Modelos de machine learning estão cada dia mais em alta no mercado de trabalho. Mas o que são esses modelos? Por que eles ganharam tanto destaque? Por que todos querem usar? Gosto de dizer que modelos de machine learning são modelos estatísticos acrescidos de poder computacional, e que as empresas

Advanced Analytics | Analytics | Data for Good
Ivan Fernando Herrera 0
COVID-19 Infodemia ¿Cómo interpretar los datos de una pandemia?

*Este articulo surge de la motivación que generó un taller para periodistas de Latinoamérica, cuyo tema central fue hablar de la Infodemia y principalmente responder a la pregunta ¿Cómo interpretar los datos de una pandemia?   Dada la coyuntura de la pandemia que ha afectado a todos los países y

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