Get the right information, with visual impact, to the people who need it
Let's learn how to prompt for a date range in a SAS Visual Analytics report using control objects such as sliders, drop-down lists, and text input.
Human brains are hardwired to build maps. We navigate the world around us through the creation of mental maps. Maps that assemble abstract landmarks and build spatial relationships between them. If you think about how you navigate through your house, even in the dark, it is quite amazing. Maps have
회복이란 무엇일까요? 정상 상태로 돌아가는 것, 잃어버린 것을 되찾는 것, 통제와 안전을 되찾는 것... 평상시로 돌아가는 것은 지금은 힘든 일처럼 느껴지지만 조직의 회복 정도는 지금과 같은 혼란기에 리더가 취하는 조치에 달려 있습니다. 이번 SGF 시리즈에서는 팬데믹 시기의 혼란기를 리더는 어떻게 대응해야 하는지 살펴보고자 이코노미스트와 함께 조사한 ‘글로벌 비즈니스 바로미터(이하, GBB)’
During the 2020 Coronavirus pandemic, you've probably formed a great appreciation for good, informative graphics. Good graphics can help you get a handle on thousands of individual data values, see the geographical distribution, or look for trends. In February, I wrote a blog post about creating a coronavirus dashboard with
How have healthcare providers and governmental agencies predicted the fast-changing, potentially exponential increase in the need for medical services and equipment through the various stages of the COVID-19 pandemic? Mathematical techniques that attempt to model and understand the likely spread of the disease have been instrumental. The SEIR model is
The current state of policy enforcement during an infectious disease pandemic is mostly reactive. Public health officials track changes in active cases, identify hot-spots and enforce containment policies primarily based on geographic proximity. By combining telecommunications data -- which we turn into mobility information -- with public health data of
질병 확산을 억제하고 경제적 영향을 최소화하기 위해서는 인구가 어떻게 이동하는지 분석하고, 지역 내 접촉자를 추적하여 적절한 의사결정을 해야 합니다. 이번 SGF 시리즈에서는 인구 이동 분석과 접촉자 추적 등 SAS 분석 기술이 어떻게 팬데믹 극복을 위한 의사결정을 지원하는지에 대한 SAS 짐굿나잇 회장과 스티브 베넷 글로벌 정부기관 프랙티스 부문 이사의 세션을 소개합니다.
A previous article discusses the pooled variance for two or groups of univariate data. The pooled variance is often used during a t test of two independent samples. For multivariate data, the analogous concept is the pooled covariance matrix, which is an average of the sample covariance matrices of the
In May, I joined several SAS colleagues, academics, clinicians, pharmaceutical companies, and other information and technology specialists for the first-ever IMI PIONEER Hackathon for prostate cancer research. A few weeks later, as I watched the SpaceX launch on TV, it occurred to me that space trips and cancer research have
인류가 전례 없는 전투를 치르고 있는 가운데, 우리나라는 코로나19 모범 대응 국가로 큰 주목을 받고 있습니다. 여기서 한발 더 나아가 그 어느 국가보다 앞서 포스트 코로나19 를 준비하고 있습니다. 하지만 코로나19는 끊임없이 존재감을 드러내며 정부와 지자체, 공공기관의 의사결정자들을 당혹스럽게 하고 있습니다. 이 위기를 효과적으로 헤쳐나가고 또 다른 위기를 막기 위해서는
Sometimes in matrix computations, it is important to display the nonzero elements of a matrix. This can be useful for visualizing the structure of a sparse matrix (one that has many zeros) and it is also useful when describing a matrix algorithm (such as Gaussian elimination) that introduces zeros at
SASの一つの顔は、アナリティクスで営利目的の意思決定を支援 筆者は、SAS社員として、20年以上に渡りアナリティクスおよびAIで企業・組織を支援してきました。 金融機関における、リスク管理や債権回収の最適化 通信業における、顧客LTV最大化、ネットワーク最適化やマーケティング活動の最適化 製造業における、需要予測、在庫最適化、製造品質の向上や調達最適化 流通・小売業における、需要予測やサプライチェーン最適化 運輸業における、輸送最適化や料金最適化 ライフサイエンス・製薬企業における、業務の最適化 官公庁における、市民サービス向上のための不正検知 など、様々な業種・業務においてアナリティクスの適用によるお客様のビジネス課題の解決に携わってきました。営利目的（ここでは市民サービスの向上も含めることにします）の企業・組織におけるアナリティクスの活用目的は主に以下の３つに集約されます。 収益（売り上げ）の増大 コストの低減 リスク管理 アナリティクスは、いわゆる「データ分析」を手段とし、過去起きたことを把握して問題を定義し、次に将来を予測し、様々な選択肢の中から最適な予測に基づいて意思決定をしていくことになりますが、その過程の中で、起きてほしい事象を予測して促進したり、起きてほしくない事象を予測して防いだり、その予測のばらつきを管理したりということを行っていきます。 このような営利目的でのアナリティクスの活用はSASという会社が誕生した40年以上前から行われており、基本的な活用フレームワークは変わっていません。IT技術の進化によって、利用可能なデータの種類や大きさが、増えてきただけにすぎないと言えます。例えば、昨今のAIブームの代表格であるディープラーニングですが、ディープラーニングという処理方式の進化と、GPUという処理機械の進化によって、非構造化データをより良く構造化しているものであり、もちろんモデリング時のパラメータ推定値は何十億倍にはなっていますが、モデリングのための１データソースにすぎません。もう少しするとディープラーニングも使いやすくなり、他の手法同様、それを使いこなすあるいは手法を発展させることに時間を費やすフェーズから、（中身を気にせず）使いこなせてあたりまえの時代になるのではないでしょうか。 SASのもう一つの顔、そして、SAS社員としての誇り、Data for Goodへのアナリティクスの適用 前置きが長くなりましたが、SAS社員としてアナリティクスに携わってきた中で幸運だったのは、データの管理、統計解析、機械学習、AI技術と、それを生かすためのアプリケーション化、そのためのツール、学習方法や、ビジネス価値を創出するための方法論や無数の事例に日常的に囲まれていたことだと思います。それにより、それら手段や適用可能性そのものを学習したり模索することではなく、その先の「どんな価値創出を成すか？」「様々な問題がある中で優先順位の高い解くべき問題はなにか？」という観点に時間というリソースを費やすことができていることだと思います。そのような日常の仕事環境においては、アナリティクスの活用を営利目的だけではなく、非営利目的の社会課題の解決に役立てるというのは企業の社会的責任を果たす観点においても必然であり、Data for Goodの取り組みとしてSAS社がユニークに貢献できることであり、SAS社員として誇れるところだと考えています。 最終的に成果を左右するのは「データ」 そして、もう一つの真実に我々は常に直面します。クラウド・テクノロジー、機械学習、ディープラーニングなどの処理テクノロジーがどんなに進歩しようともアナリティクス／AIによって得られる成果を左右するのは「データ」です。どのようなデータから学習するかによって結果は決まってきます。 IoT技術で収集したセンサーデータは知りたい「モノ」の真実を表しているだろうか？ 学習データに付与されたラベル情報は正確だろうか？ 学習データは目的を達成するために必要な集合だろうか？ そのデータは顧客の心理や従業員の心理をどこまで忠実に表しているだろうか？ 特に、Data for Goodのチャレンジはまさにそのデータ収集からスタートします。ほとんどの場合、データは目的に対して収集する必要があります。そして、下記の取り組みのうち２つはまさに、我々一人一人が参加できる、市民によるデータサイエンス活動として、AI／アナリティクスの心臓部分であるデータをクラウドソーシングによって作り上げるプロジェクトです。 Data for Good: 人間社会に大きな影響を及ぼすミツバチの社会をより良くする 概要はこちらのプレスリリース「SAS、高度なアナリティクスと機械学習を通じて健康なミツバチの個体数を増大（日本語）」をご参照ください。 ミツバチは、人間の食糧に直接用いられる植物種全体の75%近くに関して受粉を行っていますが、ミツバチのコロニーの数は減少しており、人類の食糧供給の壊滅的な損失につながる可能性があります。この取り組みでは、IoT, 機械学習, AI技術, ビジュアライゼーションなどSAS のテクノロジーを活用し、ミツバチの個体数の保全/保護する様々なプロジェクトを推進しています。この取り組みは以下の３つのプロジェクトから成り立っています。 ミツバチの群れの健康を非侵襲的に監視 SASのIoT部門の研究者は、SAS Event Stream ProcessingおよびSAS Viyaソフトウェアで提供されているデジタル信号処理ツールと機械学習アルゴリズムを用いて、ミツバチの巣箱の状態をリアルタイムで非侵襲的に追跡するために、生物音響監視システムを開発しています。このシステムによって養蜂家は、コロニーの失敗につながりかねない巣箱の問題を効果的に理解し、予測できるようになります。 関連ページ：5 ways to measure
El aprovechamiento de los datos ha demostrado ser muy importante en estos tiempos en los que cuidar la salud y tomar decisiones inteligentes ha sido la prioridad, pero lo será mucho más, ahora que los países buscan recuperar las dinámicas económicas, comerciales y sociales en el menor tiempo y de
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Lee Ellen Harmerによって執筆されました。元記事はこちらです（英語）。 ハチを減少から救うために本当に必要なこととはなんでしょうか。 ハチの減少は目新しいニュースではありません。これまでにも、メディアによって農作業の工程や農薬がハチに影響を与えていることが取り上げられています。また、スタートアップ企業がハチの個体数を再び立て直そうと取り組んできた例があります。しかし依然として、ハチは世界的に重大な減少の一途を辿っているのです。 ハチを守るためには、養蜂家らが彼ら自身で出来る以上のことが必要とされています。養蜂家は自身の所有するハチやの巣箱の状態について熟知していますが、より大きな環境におけるハチについての知識は持ち合わせていません。そこは、市民科学者や一般市民らが力を発揮できるところです。 今日のハチの個体数の状態について理解し、減少を食い止めるためには、まず初めに私達のまわりにいるハチの実態を明らかにせねばなりません。ハチの保護を可能にするためには、ハチを“数える”ことが必要なのです。ハチの世界的な個体数を計数することは、地球上のハチの未来を守る第一歩です。ハチの計数作業によって集められたデータによって、ハチの種属ごとの生息地、そしてその生息地にハチがどのように分布しているのかといった重要な情報が明らかになります。SASはアパラチアン州立大学と共同でその取り組みを進めています。 ハチの保護に不可欠なテクノロジー 花粉媒介者であるハチとその環境を守るためには、私達はもはや伝統的な手法だけに頼ることはできません。その代わりとして使用されるのが、テクノロジーなのです。データの収集は始めの一歩でありますが、そのデータを可視化することで、養蜂家と研究者に迫り来る脅威を最も早く警告することができます。この指示器は、ハチに関するコミュニティの意思決定者に、これまで不可能と思われていた洞察を与えることができます。 その技術を実現するためのデータを集めるには、皆さんの助けが必要です。World Bee Countアプリケーションを通じて、人々はハチの計数に貢献し、周囲の環境にいるハチの写真を送信することができます。 “World Bee Countによって、私達はクラウドソーシングでハチのデータを集めることができます。それを使って、地球上のミツバチの個体数を可視化し、今日のミツバチに関する最大級の有益なデータセットを作り上げることができるのです。” アパラチアン大学 分析研究・教育センター理事 Joseph Cazier教授 SASは世界の最も逼迫した問題を解決することに意欲的であり、ハチを守ることも無視することはできない問題であると考えています。これまで、私たちは分析によってハチの健康を促進させようと試み、そしてData for Goodへ情熱を注いできました。つまりこのパートナーシップは、好奇心と探究心を持って世界的な問題を解決しようとするSASの本質的な精神を反映しているのです。 アナリティクスをすべての人に SASは世界花粉媒介者マップを作成しました。これは、World Bee Countアプリを用いて”ハチを数える“ことで、市民科学者や養蜂家からクラウドソーシングで集められたデータを視覚化したものです。このプロジェクトの後の段階では、研究者は作物の収穫高や降水量、その他ハチの健康に関係する重要なデータポイントを重ね合わせます。そうして、私達の世界でもっとも重要な花粉媒介者について、より包括的な理解を集約させます。 多くの人がデータを追加し、相関関係が導き出されるような豊富なデータセットを作成することで、可視化によるアナリティクスが実現できます。ハチのデータの単純な可視化から始まる取り組みは、ハチの個体数やその減少に繋がる要因の研究、そしてどのようにして私達がハチ全体の健康を促進させることが可能かといったような研究に対して、無限の機会を提供できるでしょう。 アプリをダウンロードして始めよう アプリケーションで写真を送信することは小さなことですが、ハチを保護するための活動として重要な役割を果たします。ハチは蜂蜜という素晴らしい自然の恵みを与え、私達に彩り豊かな朝の食卓を提供すると共に、私達の健康を促進させてくれます。５月２０日は世界蜂の日として制定されています。beescount.orgからアプリをダウンロードして蜂の日を祝うと共に、見つけたハチの数をカウントしてみませんか？ 今月だけでなく６月や７月、そしてその先のハチ月を超えてこの活動を続けていけたらいいですね！
La crisis sanitaria y social provocada a nivel global por la pandemia del COVID-19 ya ha mostrado cómo algunos gobiernos están apostando por tecnologías punteras, como la inteligencia artificial, analytics, big data o machine learning para una toma de decisiones basada en datos. Muchos países abordan la desescalada de la
SAS partners with Appalachian State University on the World Bee Count initiative to support bee health.
If you're close to my age, you probably remember Joe Walsh's song Ordinary Average Guy. That song popped into my head when I was writing this example about moving averages, so I encourage you to listen to it while reading the blog post. Many people are looking at graphs lately
This article shows how to find local maxima and maxima on a regression curve, which means finding points where the slope of the curve is zero. An example appears at the right, which shows locations where the loess smoother in a scatter plot has local minima and maxima. Except for
As we continue to process and understand the ongoing effects of the novel coronavirus, many of us have grown used to viewing COVID-19 dashboards and visualizations, including this popular coronavirus dashboard from SAS. If you are more accustomed to building graphs and visualizations using the SGPLOT and SGPANEL procedures, this
During this coronavirus pandemic, there are many COVID-related graphs and curves in the news and on social media. The public, politicians, and pundits scrutinize each day's graphs to determine which communities are winning the fight against coronavirus. Interspersed among these many graphs is the oft-repeated mantra, "Flatten the curve!" As
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
With increasing interest in Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD), many SAS Users want to know what can be done for Visual Analytics reports. In this article, I will explain how to use Python and SAS Viya REST APIs to extract a report from a SAS Viya environment and import it into another environment.
At the end of March, the German government sponsored a hackathon called #WirVsVirus. The aim was to bring Germany’s collective coding expertise to bear on some of the many problems surrounding COVID-19. In total, more than 27,000 coders joined the challenge, working from home, and programming for 48 hours from
A previous article describes the funnel plot (Spiegelhalter, 2005), which can identify samples that have rates or proportions that are much different than expected. The funnel plot is a scatter plot that plots the sample proportion of some quantity against the size of the sample. The variance of the sample
Death is always a difficult topic to discuss, and death has been in the news a lot during this tragic coronavirus pandemic. Many news stories focus on states, counties, or cities that have the most cases or the most deaths. A related statistic is the case fatality rate, which is
I previously wrote about the advantages of adding horizontal and vertical reference lines to a graph. You can also add a diagonal reference line to a graph. The SGPLOT procedure in SAS supports two primary ways to add a diagonal reference line: The LINEPARM statement enables you to specify a
Data tell a story. A purpose of data visualization is to convey that story to the reader in a clear and impactful way. Sometimes you can let the data "speak for themselves" in an unadorned graphic, but sometimes it is helpful to add reference lines to a graph to emphasize
Common filters are filters that can be shared between objects in your reports. Common filter benefits include 1) Easy to assign the same filter conditions to other report objects, 2) When you edit a common filter, it is updated everywhere that the common filter is used, and 3) A common filter is available for the entire report, across pages.
Every day we face risks. If we drive to work, we risk a fatal auto accident. If we eat red meat and fatty foods, we risk a heart attack. If we go out in public during a pandemic, we risk contracting a disease. A logical response to risk is to
I have written several articles about how to work with continuous probability distributions in SAS. I always emphasize that it is important to be able to compute the four essential functions for working with a statistical distribution. Namely, you need to know how to generate random values, how to compute
