Learn SAS

Learn about the latest tips, tutorials, upcoming events and certifications

Analytics | Data for Good | Internet of Things | Learn SAS
0
サステナビリティ経営へのアナリティクス (1)

はじめに 近年サステナビリティ経営は多くの分野で注目されています。環境・社会の変化や価値観の変革に対応しながら、長期にわたり市場から求められ、継続的に価値提供を行い、社会から信頼され続けることが企業にとって最も重要と考えられています。 最近では、気候変動、COVID-19パンデミックなどの社会環境の変動により、生活者、消費動向、企業活動、サプライチェーンなどに大きな影響を及ぼす中で、どのように対応し取り組んでいくかが喫緊の課題となっています。 今回のブログでは、これらの変化対して持続可能な世界を実現するための「サステナビリティ経営」に関してSASのアナリティクスアプローチをテーマに数回にわたり見ていきたいと思います。 SDGsとESG 地球規模の課題を踏まえた全世界共通の持続可能な成長戦略であるSDGsは、今や大企業の多くがサステナビリティ経営*1の計画にマテリアリティ(重要課題)として織り込み取り組まれています。また、環境・社会・ガバナンスの観点で企業活動を分析評価するESG*2は、企業価値を見通す上での重要性として認識されています。 アナリティクスが果たす役割 環境や社会で起こっている多くの変化は、生活者の価値観および消費活動に変化をもたらします。企業は、その変化を的確に捉え迅速に対応していくことが求められます。それらの変化を近年のデジタル・テクノロジーを用いて迅速に把握し、AIやアナリティクスによるインサイトに基づく意思決定や課題解決、商品やサービスの継続的な改善や高度化などにより新たな価値を提供することは、企業のサステナビリティと競争力を創出し、サステナビリティ経営において非常に重要となります。 中長期計画のマテリアリティとして掲げられたSDGsの達成度評価やESG評価においてもアナリティクスの手法を用いた評価手法やツールが多く用いられ、企業活動の見える化を推進するとともに、投資家などへ開示することでESG投資を促すとともに、企業価値向上や創造を進めています。SASは、AIによるESG管理とレポート作成に関するサービスを提供しています。 また、企業や組織の活動においても、AIやアナリティクスによるインサイトや予測といったデータ利活用をもとに、CO2削減、エネルギー対策、フードロス削減、水資源保全、汚染軽減など様々なサステナビリティに関する課題解決に向けて、アナリティクスが活用されています。*3*4 SASの取り組み SASは自社のCSR活動として、エネルギー節約、GHG(温室効果ガス)排出管理、汚染軽減、水保全、グリーンビルディング、およびその他のプログラムにより環境を改善などに取り組んでいます。また、サステナビリティ経営のリーダーおよび提唱者として、高度なテクノロジーと経験豊富なスタッフにより、多くのソフトウエア、ツール、サービスなどを企業や組織に提供してきています。これらは追って紹介いたします。今回はSASのCSRレポート*5から抜粋してSASの取り組みをいくつか紹介します。 アナリティクスによる人道支援/社会支援 ビッグデータアナリティクスが世界中の短期および⾧期の開発⽬標の達成に役立つという広範な証拠があります。アナリティクスの世界的リーダーとして、SASは、貧困、病気、飢餓、⾮識字などの社会の最⼤の問題のいくつかを解決するために、最先端のテクノロジーと専⾨知識を適⽤することに情熱を注いでいます。 SASは、常により良い世界を構築するためにそのテクノロジーを使⽤することを挑戦しています。国連のSDGsが不平等を減らし、健康的な⽣活を確保するために取り組んでおり、SASはそれがすべての⼈にとってより明るい未来を創造するのを助けることができる機会を探しています。 SASの社会イノベーションイニシアチブは、世界の進歩を加速させ、世界をより持続可能な未来に向けて動かす創造的な⽅法の発見を支援します。 SASがこの⽬標をサポートする⽅法の1つは、 Data for Goodを推進する運動です。貧困、健康、⼈権、教育、環境に関する⼈道問題を解決するために有意義な⽅法でデータを使⽤することを奨励します。 ⾼度なアナリティクスとIoTによる健康なミツバチの個体数の増加 World Bee Countを使用すると、ミツバチのデータをクラウドソーシングして、地球上のミツバチの個体数を視覚化し、これまでのミツバチに関する最大かつ最も有益なデータセットの1つを作成できます。 SASのデータ視覚化により、クラウドソーシングされたミツバチや他の花粉交配者の場所が表示されます。 プロジェクトの後の段階で、研究者は作物の収穫量、降水量、その他のハチの健康に寄与する要因などの重要なデータポイントを重ね合わせて、世界の花粉交配者のより包括的な理解を集めることができます。 Joseph Cazier, アパラチア州立大学分析研究教育センター教授兼常務理事   ミツバチを救うことは私たちの⾷糧供給にとって最も重要であり、⾼度なアナリティクスがミツバチと私たちの未来を維持するための鍵となる可能性があります。 SASのモノのインターネット(IoT)、機械学習、視覚アナリティクス機能により、健康なミツバチの個体数の維持とそのサポートができる可能性があります。 2020年、SASは、テクノロジーが世界中の花粉交配者の個体数を監視、追跡、改善する3つの別々のプロジェクトに参加しました。まず、SASのデータサイエンティストは、聴覚データと機械学習アルゴリズムを通じて、侵入しないで蜂の巣のリアルタイムの状態を監視する⽅法を開発しました。 SASはまた、世界のミツバチの数についてアパラチア州立⼤学と協力して、世界のミツバチの個体数データを視覚化し、それらを保存するための最良の⽅法を抽出しました。さらに、SAS Viya Hackathonの受賞者は、機械学習を通じてハチのコミュニケーションを解読し、⾷料へのアクセスを最⼤化し、⼈間の⾷料供給を増やしました。 困っている⼈を助けるための最善のサポートを理解する 私たちの優先事項は、人生の最も困難な季節を通して家族を支援することです。その仕事の多くは、目に見えないところに隠れているホームレスを支援することです。それが私たちの最善の策です。SASは私たちの目の前でデータを取得し、以前は見ることができなかった隠された洞察を発見することができました。それはSASが最も得意とすることです。正直なところ、完璧な組み合わせでした。 Leslie Covington, Executive Director, The Carying Place     ホームレスに苦しんでいる多くの人は、自給自足できるための指導と支援を求めてThe Carying Place(TCP)に目を向けます。 手書きのドキュメントと一貫性のないスプレッドシートの山の中に27年分のデータがあるため、TCPはSASを利用して、参加者の成功の指標をより適切に測定し家族にふさわしい支援を提供しました。 SASボランティアは、デモグラフィック、保険、住宅、退役軍人のステータス、障害のステータス、予算ファイルなど、参加している家族のデータを分析し、TCPのニーズを最もよくサポートできるモデルを選択しました。

Analytics | Learn SAS
Rick Wicklin 0
The McNemar test in SAS

What is McNemar's test? How do you run the McNemar test in SAS? Why might other statistical software report a value for McNemar's test that is different from the SAS value? SAS supports an exact version of the McNemar test, but when should you use it? This article answers these

Analytics | Customer Intelligence | Learn SAS | Students & Educators
Alex Coop 0
Hooked on data science: gamification drives engagement among students and trainees

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

Analytics | Learn SAS | Students & Educators
0
SASのオンライン学習コース「Skill Builder for Students」の紹介(4)Statistical Analysis, Predictive Modeling, and Machine Learning編

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:

Analytics | Learn SAS | Students & Educators
金融業界のデジタル化を担うデータサイエンティストの業務とは? 【アナリティクスを活用するキャリア: 信金中央金庫】

「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。

1 2 3 4 5 43

Back to Top