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By starting from a set of purely declarative statements, any zebra puzzle with limited constraints can be tagged and solved quickly in the same way without changing any code.
In an article about how to visualize missing data in a heat map, I noted that the SAS SG procedures (such as PROC SGPLOT) use the GraphMissing style element to color a bar or tile that represents a missing value. In the HTMLBlue ODS style, the color for missing values
Longitudinal data are measurements for a set of subjects at multiple points in time. Also called "panel data" or "repeated measures data," this kind of data is common in clinical trials in which patients are tracked over time. Recently, a SAS programmer asked how to visualize missing values in a
This article shows how to compute properties of a discrete probability distribution from basic definitions. You can use the definitions to compute the mean, variance, and median of a discrete probability distribution when there is no simple formula for those quantities. This article is motivated by two computational questions about
While studying business intelligence as an undergraduate student at business school HEC Montreal, Camille Duchesne encountered Cortex, an analytics simulation that pits participants against each other to develop the most accurate models for a particular task. In this case, the simulation supports a fictional charity by predicting which subjects from
Statistical programmers need to access numerical constants that help us to write robust and accurate programs. Specifically, it is necessary to know when it is safe to perform numerical operations such as raising a number to a power without exceeding the largest number that is representable in finite-precision arithmetic. This
A previous article showed how to use SAS to compute finite-difference derivatives of smooth vector-valued multivariate functions. The article uses the NLPFDD subroutine in SAS/IML to compute the finite-difference derivatives. The article states that the third output argument of the NLPFDD subroutine "contains the matrix product J`*J, where J is
On this Pi Day, let's explore the "πth roots of unity." (Pi Day is celebrated in the US on 3/14 to celebrate π ≈ 3.14159....) It's okay if you've never heard of the πth roots of unity. This article starts by reviewing the better-known nth roots of unity. It then
If you are an Enterprise Miner user, do not miss the opportunity to try out Model Studio in SAS Viya. I am sure you will love it!
以前の記事では、学生であれば無料で利用可能なオンライン学習コース「Skill Builder for Students」についての紹介を行いました。このSkill Builder for Studentsには5つのコースが準備されており、今回の記事ではStatistical Analysis, Predictive Modeling, and Machine Learningコースについての概要を紹介します。このコースでは統計的仮説検定から回帰分析、予測モデル、教師あり機械学習まで「統計・機械学習モデル」の基礎的な部分と、SASソフトウェアでの実践を学習することができます。 データ析を行う際には、しばしば統計モデルや数理モデルと呼ばれる「モデル」を利用します。このモデルの学術的理論や実装方法を学習する機会は多数ありますが、モデルを利用する目的をはっきり意識できているでしょうか。モデルは現象を数式等で模式的に表現したものですが、このようなモデルによる表現の目的が、その現象に対する説明を行いたいのか、未知のイベントの予測を行いたいのかを区別する必要があります。前者は記述的アナリティクス（および診断的アナリティクス）、後者は予測的アナリティクスと呼ばれます。 記述的・診断的アナリティクスでは、現象を観察して得られたデータから、その現象に関する情報の関連や因果関係を推測し、現象を説明することが目的です。例えば、住宅価格を考えるとき、価格を決定する要素（面積、駅からの距離、築年数、階数、近隣施設など）は何か、どの要素が最も価格と強い関係を持っているかといったことを理解するために統計モデルを活用します。 一方、予測的アナリティクスでは、面積や駅からの距離といった既知の情報から住宅の価格を推定・予測するためにモデルを活用します。記述的・診断的アナリティクスのような「現象の理解」よりも、「予測の精度」に注目することになります。 今回のコースは、このような「何のためにデータアナリティクスを行うのか」という点が特に意識されており、SASでの実装を紹介するだけではなく、統計学の概要、モデルを使って何を考えるのかについてのイメージや理論の説明が豊富に用意されています。近年、アナリティクスに関係する職種を目指す方が増加しており、統計検定に代表されるような資格を取得しようとしている方も多いと思います。それに伴い、関連した書籍・講座が世に出るようになってきていますが、手法のみに着目しているものも多く、「なぜ」、「どんな場面で」その手法を利用するのかをイメージできないものも見られます。今回この記事で紹介しているコースは、そのような今後データに関連する分野に関わっていきたいという初学者の方に特におすすめです。単に統計的手法の実施方法や結果の見方を紹介しているだけではなく、どういったモチベーションでその手法の利用を考えるのか、現実に起こり得るシナリオに沿って理解できる教材だと思います。 Statistical Analysis, Predictive Modeling, and Machine Learningコースへのアクセスは以下の手順です。 Skill Builder for Studentsへログイン 「Learn SAS」というタブをクリック 画面中央の「Start Learning」をクリック 「Statistical Analysis, Predictive Modeling, and Machine Learning」をクリック 展開される各種e-learningコースをクリック 画面下部にある「enroll」をクリック このコースは後述のように、6つの項目に分かれており、各項目にはさらに複数のLessonが準備されています。各項目に含まれるLessonをすべて終了すると学習完了を証明する「SAS digital Learn Badge」（下図）が発行されます。 コースで学習できる内容 Statistics 1:
Everyone has been there. That crucial moment when you must ask yourself the question "What do I want to do with my life?". This question can be scary and difficult to answer. Yet, some lucky ones quickly find their path. And it's not only a path that makes sense, but
An experienced SAS programmer recently switched to SAS Viya and asked how to discover what products are available on his version of Viya. We discussed a few older SAS 9 procedures, and I showed him a new Viya-specific way to get information about his version of SAS and his licensed
Tout le monde est passé par là. Ce moment crucial où il faut se poser la question « Qu’est-ce que je veux bien faire de ma vie ? ». Cette question peut faire peur et être difficile à résoudre. Pourtant, quelques chanceux trouvent rapidement leur voie. Non seulement une voie
It is important to be able to detect whether a numerical matrix is symmetric. Some operations in linear algebra require symmetric matrices. Sometimes, you can use special algorithms to factor a symmetric matrix. In both cases, you need to test a matrix for symmetry. A symmetric matrix must be square.
「お客様とFace to Faceで向き合うことができるという信用金庫の強みが、コロナ禍により十分発揮できなくなっています。そんな今だからこそ、業界のセントラルバンクである信金中金で、業界のデジタル化を推し進める役割を皆さんも一緒に担いませんか？」 信金中央金庫 しんきんイノベーションハブの狩野 詩生（かのう しゅう）氏は、アカデミア向けにアナリティクス・データサイエンスのキャリアを紹介するイベント「SAS アナリティクス・キャリアシンポジウム」でこう学生に問いかけました。 本イベントは、2021年12月22日（水）、SAS Japan六本木オフィスで開催され、同時にオンライン配信されました。「データサイエンティストが21世紀の最もセクシーな仕事」と言われて10年近くが経とうとしており、企業や組織でデータ活用の役割は徐々に広がりを見せていますが、どのようなスキルをどんな業務に活用しているかについては、まだ一般的ではありません。「データサイエンティストになりたい」と考える学生も、業務内容やキャリアを明確にイメージできないのではないでしょうか。このイベントでは、社会におけるアナリティクス・データサイエンスの活用をアカデミアに紹介するとともに、教育の側からのアプローチも論じます。 信金中央金庫は、全国の信用金庫の「セントラルバンク」として、信用金庫からの預金を投資・融資して運用しています。金融機関では、以前より金融リスクの管理や不正取引の検知の業務において、アナリティクスが活用されてきました。国の経済インフラを担う金融機関が健全な取引を行い、金融犯罪を防止するための対策は、監督省庁が目を光らせる規制業務であり、金融機関が必ず整備しなければいけない領域です。例えば、金融機関が保有している資産が将来どのような価値を持つのか、そのばらつきを予測するために統計学と金融工学をフル活用したり、また、国際犯罪組織による資金洗浄（マネー・ロンダリング）目的の海外送金を検知し、ストップをかけるために、統計モデルや機械学習モデルを構築したり、実は、データサイエンティストが世界の金融を支えているのです。 狩野氏は大学でマーケティングや経営学を専攻し、信金中央金庫で融資業務やコンサルティング業務を経験後、信用スコアリングモデルを作成・研究する業務に従事しました。信用スコアリングとは、端的に言えば、融資先が返済不能になる可能性がどれぐらいあるかを数値化することです。このために、場合分けのルールや統計モデルを活用します。また、最近では、EBM(Event Based Marketing)でのデータ活用に取り組んでいます。入出金データなどから、顧客の資金ニーズを予測し、適切なタイミングで商品を提案できるようにすることが狙いです。従来であれば、大まかな顧客カテゴリに応じた提案しかできなかったのが、予測モデルの活用により、よりパーソナライズされた提案ができるようになります。 このような目的のために、次のような業務があります。 どのようなデータをどのように受け取り、蓄積するかを設計する データのありかを整理し、内容を理解した上で、基礎分析により特徴を把握する 予測モデリングのためにデータの整形・加工を行う 統計学や機械学習を駆使してモデルを構築する データサイエンティストといえば、4番のモデル構築のスキルが重要に思われがちですが、それまでの準備も大切です。狩野氏は、データサイエンティストの業務において求められるスキルとして、「データ理解」「プログラミング」「モデル構築」に加え、「企画・立案」「サービス提供」を挙げています。特に、しんきんイノベーションハブのような組織では、顧客である信用金庫がどのように活用するかも考えてサービスを設計することが必要です。さらに、統計やデータ分析の専門家ではない顧客に説明し、使ってもらえるようにすることも求められています。特に金融機関のアナリティクス活用では「説明力」に重きが置かれており、モデリングにおいても、ブラックボックスのAI・機械学習より、説明力の高い統計モデルが利用されることが多いようです。 また、普段はSASやPythonプログラミングで業務にあたりますが、「どのような分析環境が利用できるかは組織によって異なるので、プログラミング言語については、広く勉強したほうが有利かもしれない」と狩野氏は述べました。「データ理解」についても、入社しないと業務についての知識を得ることは難しいので、組織のなかで学ぶ意欲とコミュニケーション力が重要になります。 信金中央金庫では、全国の信用金庫のデジタル体制の整備を担うため、幅広い業務があり、今後人材需要が高まります。データサイエンスに興味のある学生のみなさん、金融業界での活躍を目指してみませんか？ 学生のみなさんは、統計学や機械学習を用いた予測モデルについて、SAS Skill Builder for Students で学習することができます。特に、「Predictive Modeling Using Logistic Regression」や「Machine Learning Using SAS Viya」は、SASソフトウェアの学習と同時に、予測モデルを利用する目的や、モデル構築や評価での注意点を学習できます。SAS Skill Builder for Student については、こちらのブログ記事シリーズもご参照ください。
Veteran SAS user Leonid Batkhan introduces you to open-source SASjs framework.
A SAS programmer asked an interesting question: If data in a time series has missing values, can you plot a dashed line to indicate that the response is missing at some times? A simple way to achieve this is by overlaying two lines. The first line (the "bottom" line in
SAS' Bari Lawhorn shows you how to access files you've stored with SAS® Studio.
SAS' Mark Jordan shows you how to modify data using PROC SQL, PROC DATASETS and SAS macros.
Tanto la ciencia como la igualdad de género juegan un papel clave para conseguir los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) fijados para 2030. Por eso, en 2016 la Asamblea General de la ONU declaró el 11 de febrero como Día Internacional de la Mujer y la Niña en la Ciencia.
For some reason, SAS programmers like to express their love by writing SAS programs. Since Valentine's Day is next week, I thought I would add another SAS graphic to the collection of ways to use SAS to express your love. Last week, I showed how to use vector operation and
I recently showed how to find the intersection between a line and a circle. While working on the problem, I was reminded of a fun mathematical game. Suppose you make a billiard table in the shape of a circle or an ellipse. What is the path for a ball at
前回の記事では、学生であれば無料で利用可能なオンライン学習コース「Skill Builder for Students」のProgrammingコースについての概要を紹介しました。今回は引き続きまして、Visual Analytics and Visual Statisticsコースについて紹介していきます。 データアナリティクスへの興味・関心は近年急激に増加しています。ただ特に学習を始めた学生では、データアナリティクスと聞くと、どうしても複雑なモデルを組むことや機械学習を実施することだけに意識が向いている印象を受けます。しかしデータアナリティクスの本質はそこではありません。根幹にあるのは意思決定や業績の改善にどれほど貢献できるかです。データの可視化、見える化は学生ですとしばしば軽視されがちな部分ではありますが、意思決定や現状の把握においては非常に有用な有用な方法の一つです。 今回紹介するコースではSAS Viyaプラットフォーム上でSAS Visual AnalyticsとSAS Visual Statisticsを使用し、様々な可視化方法、予測モデルについて学習を行います。これらを学習することによってデータに潜む傾向やパターンを把握し、そしていかにその後のリスク管理や傾向の予測などへとつなげていくかといった実践的なデータアナリティクスを学ぶことが可能です。またSAS ViyaはSASによるプログラミング以外にもRやPythonといった他のプログラミング言語をサポートしているため、SASのコーディングができない方であっても不自由なく利用することが可能となっています。 Visual Analytics and Visual Statisticsコースへのアクセスは以下の手順です。 Skill Builder for Studentsへログイン 「Learn SAS」というタブをクリック 画面中央の「Start Learning」をクリック 「Visual Analytics and Visual Statistics」をクリック 展開される各種e-learningコースをクリック 画面下部にある「enroll」をクリック Visual Analytics and Visual Statisticsコースの概要 本コースは SAS Visual Analytics 1 for SAS
前回の記事では、学生であれば無料で利用可能なオンライン学習コース「Skill Builder for Students」についての紹介を行いました。このSkill Builder for Studentsには5つのコースが準備されており、今回の記事ではProgrammingコースについての概要を紹介します。このコースではSASプログラミング言語、そのコーディング方法について学習を行います。 近年、データ解析をプログラミングをせずに行うGUIデータ分析ツールが普及し始め、SASからもEnterprise Guideといった製品が提供されており、データ分析の民主化が進んでいます。もちろんこういったツールによって多くの人がデータ解析に関わる各種機能にアクセスできるようになったことは大変大きなメリットです。 しかし、もし将来データ解析を行う職に就きたいという思いがあるのであれば自分でコードを書き、前処理や解析を行うことができるようになるべきだと個人的には考えています。あくまで個人的な意見になりますがツールに依存してしまうと解析や前処理で実行できることには限界がありますし、またデータに関連する分野の学生であればシミュレーションなどを自由に行うことも難しいです。誤解がないように言うとGUIツールを使うことが悪というわけではなく、GUIのほうが生産性や共有性が高い場面もありますが、いざという時に自らの力で実装できるというのがプロフェッショナルなのではないでしょうか？ この記事を見ている方の大部分は、今後データ解析に本格的に携わっていきたい、自らのスキルを増やしたいという方だと考えています。このコースを修了したからと言ってデータ解析のプロフェッショナルになれるかというとそうではありません。しかし、その第一歩としては非常に良い内容だと思います。私自身もこのコースを受講しています。ぜひ一緒に学びましょう！！ Programmingコースへのアクセスは以下の手順です。 Skill Builder for Studentsへログイン 「Learn SAS」というタブをクリック 画面中央の「Start Learning」をクリック 「Programing」をクリック 展開される各種e-learningコースをクリック 画面下部にある「enroll」をクリック コース内にある各レッスンではそれぞれのテーマに沿った内容が動画で紹介がされており、また適宜「Activity」や「Practice」という形で問題も出題されています。学生という立場からの個人的な感想ですが、単に動画を視聴するだけではなく、手を動かしつつ学習を行うことができるという点は非常に良いと感じています。デモとして紹介されている内容についてもプログラミングコードやデータセットも提供がされているので、動画を見つつ別画面で同じ手順を踏むとより理解も深まるかなと思います。 なおこのオンライン学習コースはすべて英語での提供です。もし英語が苦手でちょっと....という方は、動画の下部に動画の内容がすべてテキスト化されているので、適宜翻訳をかけつつ学習を行っていただければいいかなと思います。 Programinngコースの概要 programmingコースでは統計解析を行うためのプログラミングだけではなく、そもそものSASプログラミングの構成や、グラフ・レポートの作成、マクロなどを幅広く学ぶことができます。この記事の最後にあるように8つの項目に分かれており、各項目にはさらに複数のLessonが準備されています。各項目に含まれるLessonをすべて終了すると学習完了を証明する「SAS digital Learn Badge」（下図）が発行されます。 コース内容を実行する環境としては大きく3つあります。 SAS Virtual LabのSAS Studio SAS OnDemand for Academics のSAS Stuido 自らが契約しているSASソフトウェア ただ、今回の学習にあたり推奨するのは一番上の「SAS Virtual Lab」です。各コースでは様々なデータセット、プログラミングファイルを使いますが、SAS virtual Labではそれらがすべて既に保管されています。SAS
La analítica y la ciencia de datos ofrecen un amplio abanico de oportunidades profesionales. Desde el equipo de Academics de SAS trabajamos de forma muy estrecha con las instituciones educativas para introducir estas disciplinas dentro de su oferta formativa, así como para ofrecer una primera oportunidad laboral a los estudiantes.
Sometimes it is useful to know the extreme values in data. You might need to know the Top 5 or the Top 10 smallest data values. Or, the Top 5 or Top 10 largest data values. There are many ways to do this in SAS, but this article shows examples
How can you estimate percentiles in SAS Viya? This article shows how to call the percentile action from PROC CAS to estimate percentiles of variables in a CAS data table. Percentiles and quantiles are essentially the same (the pth quantile is the 100*pth percentile for p in [0, 1]), so
私は現在大学で生物統計学を専攻していますが、「SASを使えるようになりたいけど具体的に何をすればいいかわからない...」といった声をしばしば耳にします。医療系に限らず、このような思いを抱えている学生の方も多いのではないでしょうか。以前にSAS Blogに投稿された 【冬休みに勉強しよう】アナリティクスの学習（１） Skill Builder for Students では、学生を対象として、SASソフトウェアや統計解析・機械学習を中心とした基礎的な知識、スキルをe-Learningを通じ習得可能な無料のオンライン学習プラットフォーム「SAS Skill Builder for Students」を紹介しました。 このSkill Builder for Studentsで提供されているe-learningの各項目の内容について、学生目線での簡単な感想とともに連載していきます。ぜひこの機会に一緒にSASを勉強してみましょう！ Skill Builder for Studentsの内容 Skill Builder for Studentsへログインすると「Learn SAS」「Get SAS Certified」「Career Resources」の3つのタブが存在しています。それぞれのリンク先では以下のような情報、学習コースが提供されています。 Learn SAS SASが提供している無料利用なソフトウェアやSAS認定資格についての概要 E-lerningコースと各種資格に対する対策 Get SAS Certificated SAS認定資格受験料割引の機会 試験日程のスケジュールやスコアレポート・デジタルバッジの請求 Career Resources データアナリティクスの専門性を学ぶ意義とキャリアの見つけ方 SASが提供しているインターンシップやフェローシップの紹介 SASコミュニティの紹介 SASソフトウェアに対する知識だけでなく、その後の長期的なキャリアプランも見据えた内容となっています。特に学生の方については、SASを学ぶことによってどのようなキャリアプランがあるのかのイメージがなかなかつきにくいかなと思いますので、その点でもオススメです！ E-Learning コースとSAS認定資格の内容 E-Learning コースと各種SAS認定資格については、「Learn SAS」のタブから、「Start
Several probability distributions model the outcomes of various trials when the probabilities of certain events are given. For some distributions, the definitions make sense even when a probability is 0. For other distributions, the definitions do not make sense unless all probabilities are strictly positive. This article examines how zero
On this blog, I write about a diverse set of topics that are relevant to statistical programming and data visualization. In a previous article, I presented some of the most popular blog posts from 2021. The most popular articles often deal with elementary or familiar topics that are useful to
