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Advanced Analytics | Analytics | Customer Intelligence | Machine Learning
Mirian Herráez 0
La experiencia del cliente como clave diferenciadora en la digitalización del Sector Asegurador

Tal y como comentamos durante el evento realizado con Expansión y McKinsey en nuestras oficinas, en el contexto de incertidumbre actual, las aseguradoras han tenido que subirse al tren de la digitalización para seguir creciendo. La crisis del COVID como acelerador de la digitalización en el sector seguros En un

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SAS Korea 0
클라우드 환경에서 오픈소스 사용자들을 위한 SAS 활용 전략

대표적인 오픈소스인 R, 파이썬 사용자들이 SAS 제품의 성능과 장점을 쉽게 활용할 수 있는 방법은 무엇일까요? 오픈소스 사용자들은 SAS에 어떻게 접근을 해서 어떠한 결과물을 만들어낼 수 있을까요? 데이터 분석에 대한 가장 폭넓은 시각과 라이프사이클 솔루션을 보유한 SAS만의 데이터분석 능력을 오픈 소스를 선호하는 R, 파이썬 사용자들도 쉽게 활용할 수 있는 방법을 소개해

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Cloud | Learn SAS | Machine Learning | SAS Events
Charlie Chase 0
Solving 3 emerging challenges for retail and consumer goods supply chains

The landscape of supply chains has changed rapidly due to unforeseen disruptions.  These changes include supply chain bottlenecks, inflation and geopolitical activities across retail and consumer goods industries. Retail supply chains are under immense pressure to keep up with these rapid changes. Innovators have been quick to take advantage of

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Bang-Bon Goo 0
AI 시스템 구축을 위한 Text Analytics 활용, 과연 어디까지?

증가하는 AI 시스템 구축 최근 AI 시스템 구축에 관한 기사들을 많이 볼 수 있습니다. 국민은행의 AI 보이스피싱 모니터링 시스템, 심평원의 인공지능(AI)을 이용한 과잉 진료 단속 시스템, 우리은행의 무역 기반 자금세탁방지(Anti-TBML) 시스템, 대우건설의 AI 기반 입찰 데이터 분석 시스템, 그리고 갤러리아 백화점의 AI 기반 백화점 맞춤서비스 등 매우 다양합니다. 이러한 AI

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SAS와 함께하면 당신도 Citizen Data Scientist!

SAS 바이야(Viya)의 자동 머신 러닝으로 현업 담당자도 손쉽게 데이터 분석 가능 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)이 등장하기 시작한 약 10 여 년 전부터 Data Science 영역이 많은 주목을 받게 되었고, 이에 따라 급여가 높고 장래성이 있는 매력적인 직업으로서 Data Scientist의 인기가 한층 높아지고 있습니다. Data Scientist의 역할을 제대로 수행하기 위해서는 컴퓨터 프로그램

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SAS ViyaでSASプログラムをバッチで実行する方法の紹介

一、背景の紹介 SAS Viyaに搭載されているSAS StudioはSASプログラムの作成と実行のツールとしてよくユーザーさんたちに利用されています。また、実際のビジネスの中では、SASプログラムのバッチ実行が必要となる場面もたくさん存在しています。しかし、多くのSAS9を活用している既存のユーザーは、Viyaでのバッチ実行方式に対してまだ詳しくないかもしれませんので、本ブログを通してViyaでバッチ方式でのSASプログラムの実行方法を紹介したいと思います。 以下は本記事内容の一覧です。読者は以下のリンクをで興味のあるセクションに直接ジャンプすることができます。 二、sas-viya CLIツールの紹介 1.sas-viya CLIとは 2.インストール方法の紹介 三、SASプログラムをバッチで実行する方法の紹介 1.バッチでSASプログラムの実行 2.実行されたバッチジョブの確認とログの取得方法 3.バッチジョブの削除と停止方法 二、sas-viya CLIツールの紹介 1.sas-viya CLIとは SAS Viyaのコマンドラインインターフェース(以下はsas-viya CLI)は、コマンドライン上で、SAS ViyaのRESTサービスを利用することによって、SAS Viyaの設定や機能を利用するためのツールです。CLIは、グラフィカル・ユーザー・インターフェース(GUI)を使用する代わりに、プログラム的にSAS Viyaを操作するために使用することができます。 sas-viya CLIのbatchプラグインは、SAS Viya環境にコマンドラインからSASプログラムやコマンドをアップロードし、バッチ処理することを可能にします。プログラムをアップロードした後は、サーバ側でバッチ処理を実施するので、処理中にViyaのサーバとの接続を維持する必要はありません。 2.インストール方法の紹介 従来SAS9を利用しているユーザーは、sas.exeなどでSASプログラムをバッチで実行していたと思いますが、Viyaの場合はsas-viyaというコマンドラインツールを利用します。別途でインストールは必要ですが、Viyaのサービスへ接続できるところであれば、WindowsでもLinuxでも、任意のマシン上から遠隔でViya上でSASジョブの実行ができます。以下ではsas-viyaコマンドラインツールのインストールとセットアップ方法を紹介します。 まずは下記のサイトからお使いのOS(Linux, Window, OSX)に応じて、インストールファイルをダウンロードします。 https://support.sas.com/downloads/package.htm?pid=2512/ ① Windowsをご利用の場合の手順は以下となります。Linuxユーザーの方は、こちらを参照ください。 (1)ダウンロードしたzipファイルを解凍し、sas-viya.exeのフォルダの下にshift+右クリックし、「PowelShellウィンドウをここで開く」をクリックします。 (2)利用開始の前に、接続先のViyaサーバ情報の初期登録が必要ですので、下記のコマンドを実行します。聞かれた内容を下記のように入力し、アクセス先を定義します。 .sas-viya.exe profile init こちらのステップは初めて利用する際に、一回だけ実施します。Service Endpointは繋ぎ先のURLを入力し、それ以外の”Output type”と”Enable ANSI colored output”については、画面に出力されたメッセージのフォーマットを指定するものですので、お好みの設定で構いません。もしわからない場合は、それぞれにtextとyにすれば良いです。 (3)接続先の情報を設定し終わったら、次はサーバへのログインです。下記のコマンドを実行して、IDとPWを入力し、ログインします。 .sas-viya auth login

Advanced Analytics | Analytics | Cloud | Data Management
José Mutis O. 0
3 tendencias en el desarrollo de analítica y trabajo con datos que ayudarán ante la turbulencia en el 2023

Las previsiones hablan de un 2023 desafiante. Muchos países vivirán tiempos de cambios y de ajustes económicos, de índices de inflación impensados años atrás, de incertidumbres en el manejo de las tasas de cambio y de restricciones a recursos vitales o materias primas producto de las guerras o de las

Analytics | Cloud
Gavin Day 0
How to overcome obstacles in moving to the cloud

As today’s analytics landscape evolves with impressive velocity, organizations are hungry for solutions to eliminate barriers to moving to the cloud. While the arguments for digital transformation are clear, many organizations hesitate to take the final step and migrate their businesses. It’s not hard to find supporting evidence on the

Analytics | Customer Intelligence
Agustina Di Genaro 0
Maximizar conversión: La importancia de tener una Visión 360 de tus clientes

Actualmente los consumidores se encuentran con muchísima información desperdigada en todos los canales de comunicación. Existen: los clientes 100% digitales, aquellos que solicitan recomendaciones, los que realizan un mix a la hora de elegir entre visualizar los servicios/productos de manera presencial y luego buscar precios de manera online, aquellos que

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Learn SAS | Students & Educators
Jos van Dongen 0
SAS Energy Game: Serious gaming maakt leren leuk

Inzicht krijgen in de kracht van analytics én leren omgaan met analytische software. En dat terwijl je gewoon een spel speelt. Dat is de SAS Energy Game. Inmiddels hebben al honderden studenten het spel gespeeld en daarmee hun analytische vaardigheden versterkt. Meer mensen kennis laten maken met analytics Data is

Analytics | Customer Intelligence
Artur Szymanski 0
Jak analityka wspiera telekomy w obszarze personalizacji relacji z klientami?

W poprzednim artykule wspominałem, że niezbędnym elementem koncepcji hiper-personalizacji komunikacji z klientami jest analityka. Gdy umiemy już zbierać i identyfikować kluczowe wydarzenia w życiu klienta, a także mamy gotowe repozytorium reakcji na te sygnały, potrzebujemy mechanizmu, który podejmie decyzję komu, kiedy i jaką ofertę zakomunikować, w jaki sposób i w

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Hui Li 0
Machine learning: ¿Qué algoritmo utilizar?

Este recurso está diseñado principalmente para científicos de datos, analistas principiantes o intermedios que están interesados en identificar y aplicar algoritmos de machine learning para abordar los problemas de su interés. Una pregunta típica de un principiante, cuando se enfrenta a una gran variedad de algoritmos de machine learning, es:

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