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Discover how SAS is shaping tomorrow’s brightest analytical minds

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Jeanne (Hyunjin) Byun 0
[SAS #집윕챌늰지] 도전! 방구석 데읎터 사읎얞티슀튞

올핎 쎈부터 시작된 윔로나19 사태가 전 섞계적윌로 장Ʞ화되멎서 ‘사회적 거늬두Ʞ’가 새로욎 음상윌로 자늬잡았습니닀. 읎에 따띌 요슘 대부분의 시간을 집에서 볎낎며 옚띌읞 강의륌 듣는 학생듀곌 재택귌묎륌 하는 직장읞듀도 많아졌는데요. #얞택튞 #집윕 #홈윔녞믞 #홀로(HOLO) 등의 신조얎듀읎 읎러한 달띌진 튞렌드륌 볎여죌고 있습니닀. 공부륌 하든 음을 하든, 집에서 였랜 시간을 볎낎는 것에는 ꜀ 명확한

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Nihan Yami 0
Şimdi dÌnyanın eskisinden de fazla veri bilimcisine ihtiyacı var

Yeni tip korona virus (COVID-19) ile yapılan global mÃŒcadeleye veri bilimi ışığında katkıda bulunmak ister misiniz? Uzmanların belirttiği ÃŒzere, “sosyal mesafe”ye dikkat etmek ve temel hijyen kurallarını takip etmek başta olacak şekilde, almamız gereken önlemler var. Veri bilimciler ise bu pandeminin en etkili şekilde yönetilmesinde çeşitli projelerle yardımcı olmaktalar. Sizler

Data for Good | SAS Events | Students & Educators
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第四回Data for Good勉匷䌚 掻動レポヌト

SAS Japanでは昚幎末より”Data for Good”を目指す孊生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good Community」を運営しおいたす。このコミュニティは、Data for Goodを題材にデヌタサむ゚ンスの䞀連の流れを䜓隓する堎ずしお蚭立されたした。今回玹介する勉匷䌚も、その掻動の䞀環です。詳しくは「Data for Goodを通じお"本物の"デヌタサむ゚ンティストになろう」の蚘事をご芧ください。 四回目の勉匷䌚ではFood Bankをテヌマに、デヌタを掻甚した課題解決の手法を孊びたした。 Food Bank   Food Bankずは、品質に問題がないにもかかわらず垂堎で流通出来なくなった食品を、犏祉斜蚭などに提䟛する掻動のこずです。この取り組みは食に困っおいる人の支揎だけでなく、食品ロスの削枛の䞀翌も担っおいたす。しかしながら、Food Bankの高頻床の利甚は自立を劚げるこずにも繋がりかねず、利甚者ぞの適切なサポヌトが倚くのFood Bankで課題ずなっおいたす。 むギリスのHuddersfieldを拠点ずするFood BankのThe Welcome Centre(TWC)もその䞀぀です。利甚者のある䞀郚は、日を远うごずにパントリヌの蚪問回数が増え、䟝存床を増しおいくこずがTWC内で問題ずなっおいたした。ずは蚀うものの、沢山の利甚者がいるの䞭で「誰がFood Bankに䟝存しおいるのか」を調査するのは非垞に劎力のかかる䜜業です。そこでTWCはDatakind瀟ず共同のプロゞェクトを開始し、Analyticsを甚いお効率的に䟝存性の高い人を発芋し、優先的なサポヌトを斜すこずに挑戊したした。このプロゞェクトでは、実際に Food Bankぞの䟝存性を掚定する機械孊習モデルの構築 䟝存性の高い人にフラグを立お、優先しお支揎すべき利甚者を可芖化する こずに取り組んでいたす。詳しい内容はDataKind瀟の事䟋玹介(英語)をご芧ください。 解くべき課題を蚭定する これらの事䟋を螏たえ、私たちのコミュニティが「日本のFood Bankの課題」に取り組む堎合、解くべき課題は䜕か・解決するために誰のどのような意思決定が必芁か・どのようなデヌタが必芁か、ディスカッションを行いたした。 議論を進めおいく䞭で、さたざたな意芋が飛び亀いたした。その䞭には、「寄付を受けた食料品を完璧に消費するために、新芏パントリヌを出店する際の食料品の需芁予枬が必芁ではないか」や「限られたボランティアの䞭で食品配送ルヌトの改善が倧きなむンパクトをもたらすのではないか」ずいった意芋が出たした。ディスカッションをするこずで、自分では思い぀かない新鮮な発想に觊れるこずができたり、テヌマに広がりを持たせられるこずを感じたした。アナリティクスの結果を掻甚するアクションを考えるための「課題蚭定」を実際に䜓隓できた勉匷䌚になりたした。 コミュニティメンバヌ募集䞭 SAS Japan Student Data for Good communityでは匕き続き孊生の参加者を募集しおおりたす。瀟䌚貢献を目指す掻動を通しおデヌタサむ゚ンティストの圹割である「課題の蚭定」から「デヌタを甚いた解決法の提瀺」たでの䞀連の流れを経隓できたす。 興味をお持ちでしたら䞋蚘の事項をご蚘入の䞊JPNStudentD4G@sas.comたでご連絡ください。 倧孊名 / 高校名 名前 メヌルアドレス

Data for Good | SAS Events | Students & Educators
第䞉回Data for Good勉匷䌚 掻動レポヌト

SAS Japanでは昚幎末より”Data for Good”を目指す孊生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を運営しおいたす。このコミュニティは、Data For Goodを題材にデヌタサむ゚ンスの䞀連の流れを䜓隓する堎ずしお蚭立されたした。今回玹介する勉匷䌚も、その掻動の䞀環です。詳しくは「Data for Goodを通じお"本物の"デヌタサむ゚ンティストになろう」の蚘事をご芧ください。 䞉回目の勉匷䌚ではヒヌトアむランド珟象をテヌマに、課題蚭定の郚分を孊びたした。   ヒヌトアむランド察策、”どこ”から ヒヌトアむランド珟象ずは、郜垂郚の気枩が呚りに比べお高くなる珟象です。その芁因には、郜垂化による土地利甚の倉化や人間掻動で排出される熱などがありたす。察策事䟋ずしお人口排熱削枛のために次䞖代自動車の普及をしたり、保氎性舗装の普及や屋䞊緑化を掚進しお地衚面被服の改善を目指したりずいうものが行われおいたす。 勉匷䌚で取り䞊げたヒヌトアむランド察策事䟋の䞀぀に、リッチモンドのヒヌトマッピングがありたす。ヒヌトアむランド珟象は郜垂郚ず郊倖を比范しお郜垂郚の方が暑いずいう考え方が䞀般的です。しかし、怍生域より人口被芆域の方が地衚面からの倧気加熱を倧きくするこずや、明るい色の舗装より暗い色の舗装の方が熱を吞収しお暑くなるこずから、郜垂郚の䞭でも暑さに察する匷床は堎所によっお異なりたす。そこで、リッチモンドでは「郜垂の䞭でも特に暑さの圱響を受けやすい堎所を芋分ける」こずで、察策を優先しお行うべき堎所の刀断をサポヌトするためのプロゞェクトを開始したした。そのアプロヌチずしお、 リッチモンドをブロックで分けた各地点の気枩・堎所・時間のデヌタを収集する 芳枬デヌタ土地利甚マップ䜏民の収入デヌタ→各地点のヒヌトアむランドに察する脆匱性レベルを定量化・可芖化 に取り組んでいたす。このプロゞェクトは2017幎にリッチモンドで開始し、今では様々な郜垂に掻動の茪を広げおいたす。詳しい内容はこちらの蚘事英語をご芧ください。   解くべき課題を蚭定する これらの知識を螏たえお、次は「課題蚭定」を行いたした。自分たちでヒヌトアむランド珟象ずいう問題に察しお、解くべき課題は䜕か・解決するために誰のどのような意思決定が必芁か・どのようなデヌタが必芁か、に぀いおディスカッションをしたした。 議論を進めおいく䞭で、さたざたな意芋が飛び亀いたした。その䞭には、テヌマずしお蚭定しおいたヒヌトアむランド珟象を解決するずいうよりも、ヒヌトアむランド珟象が”障壁”ずなっお起きるであろう「熱䞭症を未然に防ぐ」ずいうものを課題に蚭定するずいう意芋がありたした。その解決策ずしお、リッチモンドの事䟋を応甚した「ある人がいる地点の䜓感気枩その人の䜓枩のデヌタをリアルタむムで収集し、熱䞭症のおそれがある堎合に通知するアプリケヌションの䜜成」などの案が出おきたした。 ディスカッションをするこずで、自分では思い぀かない新鮮な発想に觊れるこずができたり、テヌマに広がりを持たせるこずが出来たりするこずを感じたした。アナリティクスの結果を掻甚するアクションを考えるための「課題蚭定」を実際に䜓隓できたディスカッションになりたした。   コミュニティメンバヌ募集䞭 SAS Japan Student Data for Good communityでは匕き続き孊生の参加者を募集しおおりたす。瀟䌚貢献を目指す掻動を通しおデヌタサむ゚ンティストの圹割である「課題の蚭定」から「デヌタを甚いた解決法の提瀺」たでの䞀連の流れを経隓できたす。 興味をお持ちでしたら䞋蚘の事項をご蚘入の䞊JPNStudentD4G@sas.comたでご連絡ください。 倧孊名 / 高校名 名前 メヌルアドレス  

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Data for Goodを通じお"本物の"デヌタサむ゚ンティストになろう

アナリティクスは数倚くの課題を解決しおきたした。ビゞネスにおけるデヌタサむ゚ンスの有甚性は呚知の通りであり、既に倚方面で応甚されおいたす。SASはこれを発展させ、デヌタを甚いお瀟䌚課題を解決する“Data for Good”を掚進しおいたす。本蚘事では、その䞀環ずしお蚭立したSAS Japan Student Data for Good Communityに぀いおご玹介したす。 SAS Japan Student Data for Good Community デヌタサむ゚ンスにおいお最も重芁なのはアナリティクス・ラむフサむクルです。これはData・Discovery・Deploymentからなる反埩型か぀察話型のプロセスで、このサむクルをシヌムレスに回し続けるこずで初めおアナリティクスは䟡倀を発揮したす。デヌタを甚いたアプロヌチが可胜な課題の発芋から、分析結果を掻甚する具䜓的なアクションたでを含む䞀連の流れのもず、そのアクションに「必芁な情報」は䜕か、その情報を導き出すためにはどのようなデヌタや手法が䜿えるかず思考をブレヌクダりンし、議論を重ねるこずが倧切です。しかし、孊生の授業や曞籍による孊習は具䜓的なデヌタ分析手法や統蚈理論にフォヌカスされ、䞊蚘のようなデヌタサむ゚ンスの本質的な流れを孊習・実践する堎が殆どないのが珟状です。そこで、孊生がData for Goodを題材にデヌタサむ゚ンスの䞀連の流れを実践する堎ずしおSAS Japan Student Data for Good Communityを蚭立したした。本コミュニティの目暙は以䞋の䞉぀です。 孊生が䞻䜓ずなっお議論・分析を行い、Data for Goodを掚進するこず。 デヌタサむ゚ンスのスキルを向䞊させるこず。 孊生間の亀流を深めデヌタサむ゚ンスの茪を広げるこず。 掻動内容 ・Data for Good 山積する瀟䌚問題のなかからテヌマを遞択し議論や分析を通しおその解決を目指す、本コミュニティのメむンの掻動です。議論は䞻にオンラむン䞊で行いたすが、適宜オフラむンでの議論や分析の堎を蚭けたす。もちろん、瀟䌚問題の解決は䞀般に困難です。デヌタは䞇胜ではなく、アナリティクスが唯䞀の絶察解ずも限りたせん。しかし、課題をいく぀かのステップに区切り、その䞀郚分だけでもデヌタの力で改善するこずは十分可胜であるず考え、そのために孊生間で様々な議論を重ねるこずは非垞に有意矩だず感じおいたす。そもそもData for Goodの考え方は、「事象の把握にデヌタを䜿甚するこずDescriptive Analytics」ではなく、アクションを行う際に「デヌタを甚いおより良い意思決定の支揎をするこずPredictive/Descriptive Analytics」です。課題そのものの理解から、いく぀かの斜策がある䞭で、デヌタのアベむラビリティなども螏たえお、「アナリティクスで解くべき解きやすい解く意味のある問題」は䜕かを考える必芁がありたす。これらは確かにChallengingではありたすが、他の孊生ずのアむデアの共有や珟堎のSAS瀟員からフィヌドバックをもずに、協力しながらプロゞェクトを進行させられるこずは本コミュニティの倧きなメリットの䞀぀です。将来的には関連NPO法人ずの連携も蚈画しおいたす。 ・勉匷䌚 月に䞀回、SAS六本朚オフィスにおコミュニティ内の勉匷䌚を開催したす。耇数の瀟䌚問題をテヌマずし、埌述するアナリティクス通信を通しお孊んだ事䟋・知識に基づき、それらの課題解決にどのようなアプロヌチ必芁なデヌタ・有効な分析手法等が有効であるかに぀いお議論したす。瀟䌚問題に察する芋聞を広めるずずもに、「アクション可胜な課題を芋぀ける」・「デヌタを甚いたアプロヌチを考える」ずいったデヌタサむ゚ンスを進めるうえで重芁ずなる芳点を逊いたす。以前開催した勉匷䌚の様子はこちらの蚘事からご芧ください。第䞀回・第二回 ・アナリティクス通信 週に䞀回、先述の勉匷䌚で議論を進めるために必芁な知識やデヌタをたずめたアナリティクス通信を配信したす。コンテンツの内容は、瀟䌚問題の背景知識・関連するオヌプン゜ヌスデヌタ・デヌタサむ゚ンスに関するTipsなどを予定しおいたす。デヌタの芋方を逊う機䌚や、意欲あるメンバヌが実際に分析を行うきっかけになるこずを期埅したす。 ・倖郚むベントぞの参加 デヌタ分析胜力の向䞊や、Data for Goodに応甚可胜な新たな芖点の獲埗等を目的ずし、有志メンバヌでの倖郚デヌタ分析コンペティションや関連講挔䌚ぞの参加を䌁画しおいたす。 コミュニティメンバヌ募集 䞊蚘の掻動に加え新芏掻動案は随時受け付けおおり、孊び溢れるより良いコミュニティを目指しおいきたす。瀟䌚問題を解決したい方やデヌタサむ゚ンスの力を逊いたい方など、倚くの孊生のご参加を期埅しおいたす。孊幎・専攻等の制限はありたせん。前提知識も仮定したせん。䞭高生のご参加も歓迎したす。本コミュニティの掻動にご興味がおありでしたら䞋蚘事項をご蚘入の䞊JPNStudentD4G@sas.comたでご連絡ください。 お名前

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瀟䌚課題の解決に向けお䞀緒に考えおみようGatherIQの魅力(第䞉回)

前回の蚘事ではData for GoodのためにSASが提䟛するアプリ GatherIQをご玹介し、そのトピックずしお「男女平等」「健康」に぀いお取り䞊げたした。第䞉回ずなる今回は、「生呜の源である氎」ず「衛生」の2぀のテヌマに぀いおGatherIQの提䟛するデヌタを基に取り䞊げおみたいず思いたす。 “生呜の源である海” 倚くの人もご存知かず思いたすが、海は地球䞊の倧郚分を芆っおおり、その占有率はを超え、これにより地球䞊の氎分のは海䞊に存圚しおいたす。たた、海には珟圚20䞇皮の生物が生息しおおり、その皮類は100䞇皮を超えるずさえ蚀われおいたす。たさに海は生呜の源ずいえるでしょう。 それだけでなく、海は枩暖化にも関䞎しおおり、倧気䞭のの二酞化炭玠は海氎に吞収されるこずで緩衝液ずしおの圹割も果たしおいるず述べられおいたす。このように、海は地球にずっお非垞に重芁な芁玠であるこずがわかりたす。 汚染 枩暖化を緩和しおいる䞀方で、海に溶けおいる二酞化炭玠の量は増加したす。これにより海氎のHが䞊昇し、これがカルシりムむオンず炭酞むオンが結合するこずを阻害したす。カルシりムむオンず炭酞むオンは結合するず炭酞カルシりムになりたす。貝や魚の䜓の䞻成分である炭酞カルシりムの枛少は、圌らの身䜓構造の圢成を阻害し、結果的に魚や貝は枛少の䞀途を蟿りたす。たた、私たち䞀般人が捚おたゎミによる汚染被害も甚倧です.䞀郚のゎミは、私たちがゎミ箱にゎミを捚おる際に零れ萜ちた物であり、これらの捚お損ねられたゎミ達は排氎溝ぞず萜ち、氎に乗っお海ぞず流れ぀きたす。 "Ocean Trash is a Problem You Can Solve" Ocean Conservancy 蚘事によるず、海のが深刻な汚染状況にありたす。 マむクロプラスチック マむクロプラスチックもたた、海の汚染の倧きな芁因ずなっおいるこずで近幎メディアで床々取り䞊げられおいたすが、その恐ろしさに぀いおはご存知でしょうか。マむクロプラスチックはプラスチック補品の原料ずなる小さなプラスチックが工堎の排氎や茞出船からの挏出によっお海に流れたものを䞻ずし、その倧きさは目で芋える小さな倧きさの物から、顕埮鏡でしか芋えない倧きさの物たで様々です。たた、人の捚おたゎミは朮流で合流し、衝突しあい、玫倖線や海氎にさらされお颚化し、粉々になりたす。これらもマむクロプラスチックずなり、海を挂うのです。マむクロプラスチックはその安定性から重宝されおいたしたが、皮肉なこずに、その胜力故に、圌らは海の䞭を非垞に長い期間挂い続けるこずができたす。カラフルで小さなマむクロプラスチックは魚卵などず間違われ、魚に食べられお消化されるこずもなく魚の胃の䞭に残留したす。マむクロプラスチックの恐ろしい点は、これを摂取した魚が䞀切食事を取っおいないにも関わらず、胃の䞭に残るマむクロプラスチックによっお満腹感を埗お飢逓状態ずなっおしたい、最終的に逓死しおしたうずいう点です。 "The Nurdles' Quest for Ocean Dominance" TED Ed 動画では、かわいい芋た目のマむクロプラスチック達による地球䟵略蚈画ずいうむメヌゞでこの問題を説明しおいる。 人間ぞの圱響 では、マむクロプラスチックず海氎の汚染や酞性化は人間の生掻にどのような圱響を持぀のでしょうか。たず、酞性化による牡蠣、あさり、サンゎ、りニなどの魚介類 の枛少により、䟡栌は䞊昇し、これらを食べるこずが困難になりたす。圌らを䞻食ずする人は䞖界に1億人いるずされおおり、その人達の䞻芁なタンパク質源が消え、健康被害が出るず考えられたす。たた。マむクロプラスチックに関しお、これを食べた魚が逓死するだけでなく、マむクロプラスチックを食べた魚をさらに䞊䜍の捕食者が食べるこずで食物連鎖を蟿り、捕食者の胃にマむクロプラスチックが残り、捕食者共々逓死しおいくずいう負のルヌプが完成しおいきたす。これにより海の生態系は壊滅状態になり、魚類は枛少し、魚類を食べられなくなる可胜性が高くなりたす。 "Ocean Acidification Explained in 2 Minutes" Grist 私たちができるこず マむクロプラスチックに関しお、私たちも改善に向けお協力するこずができるず私は考えおいたす。マむクロプラスチックは安定性が高いですが、氞久に海に留たるこずはできたせん。GatherIQに挙げられた動画には、マむクロプラスチックを枛らしおいくために、たずプラスチックの䜿甚を避けおいくこずから始めお行くべきだず述べられおいたす。リサむクルを行い、プラスチックをガラスや玙に代替しお少しず぀プラスチックの䜿甚を枛らすこずができれば、将来的に海氎䞭を挂うマむクロプラスチックは消えおいくこずが瀺唆されおいたす。日垞で䞀時的に䜿甚するプラスチックは、予めカバンに持ち運ぶこずで䜿甚せずずも良い物が倚いずいうこずにお気付きでしょうか。ここでいう䞀時的に䜿甚するプラスチックずは、コンビニで商品を入れるための袋や、カフェでコヌヒヌを入れおもらう際のコップやストロヌ、食品を保存する時に䜿甚するラップ、などを指したす。䞊蚘の物でいえば、マむバッグの持参で私たちが普段䜿甚しおいるコンビニの袋が䞍芁になり、カフェでコヌヒヌを飲む時も、ストロヌ付きのタンブラヌを持参しおいればプラスチックの容噚は䞍芁になりたす。たた、ミツバチの蜜蝋でコヌティングされた゚コラップは、繰り返し掗っお䜿甚できるラップであり、これを䜿甚すればラップはもう必芁ありたせん。このように、少しず぀、小さなこずから私たちにできる行動は確かに存圚したす。 しかし、珟状を知らなければ具䜓的に䜕が必芁で䜕をしなければならないかもわかりたせん。GatherIQに集められたデヌタ達は、そのような「珟状」を理解する手助けが少しでも出来たら、ずいう思いがもずずなり提䟛されおいたす。 “衛生” 䞊蚘で蚘茉した地球䞊の氎分の内、海氎ではない残りのの氎分は飲み氎ずしお利甚できる安党な氎です。私たちが普段生掻の䞭で䜿甚する氎(飲料氎以倖の、トむレの氎や蛇口から出る氎)は、このの氎から䜿甚されおいたす。 途䞊囜ず先進囜、各々の課題 さお、珟圚でも枅朔で安定な氎を䜿甚できない人は倚く存圚したす。䞖界䞭で、8.4億人以䞊の人が安党な飲料氎を獲埗できおおらず、これは蚈算するず、総人口の内、9人に1人が安党な氎を埗られおいないこずになりたす。 "The Human

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瀟䌚課題の解決に向けお䞀緒に考えおみようGatherIQの魅力(第二回)

前回の蚘事で、Data for GoodのためにSASが提䟛するアプリ GatherIQをご玹介し、そのトピックの䞀぀ずしお「教育」に぀いお取り䞊げたした。今回は、「男女平等」ず「健康」の2぀のテヌマに぀いおGatherIQの提䟛するデヌタを基に取り䞊げおみたいず思いたす。 “男女平等” 皆さんは性別による栌差を感じるこずはあるでしょうか。日本ではしばしば女性が男性ず䞍平等に扱われおいるこずで問題ずなりたすが、それもここ数幎でだいぶ倉化しおきたず私は感じおおりたす。今でも女性が差別に察し立ち䞊がるこずは難しくはありたすが、以前であれば声を䞊げるこずですら䞍可胜であったように思われたす。日本、そしお䞖界の性別によるギャップはどのような事態に眮かれおいるのでしょうか。 日本ず䞖界の違い GatherIQによるず、性別におけるギャップの少ない囜では、日本は䞖界的に芋お䜍であり、東南アゞア及び倪平掋呚蟺では䞋から番目の順䜍です。これは、䞭囜が䜍、フィリピンが䜍であるこずを螏たえるず、日本は性別に関しお非垞に平等性が䜎いこずは明らかです。 䞀方、性別におけるギャップがない囜で䞊䜍に䜍眮しおいるのはアむスランド、ノルりェヌ、フィンランドなどの北欧の囜々でした。 しかし䞖界経枈フォヌラムは、未だ尚、䞖界のどの囜も性栌差のない平等な囜ずは蚀えないず述べたす。 こちらのリンク先では、地域や指暙を指定するこずで様々な順䜍分けを瀺しおくれたす。GatherIQではこのように、皆さんがデヌタや衚のむンタラクティブな操䜜が可胜です。 デヌタで芋る「栌差」 性別における栌差は女性差別に関するものが䞻なようです。その分野は、教育、雇甚、肩曞き、暎力など、倚岐にわたりたす。 雇甚や肩曞きでは、䞻芁な圹職や収入などの点で女性が男性に比べ平等に扱われおいないず述べられおいたす。 幎における女性の平均収入は男性のおよそ半分である。CEOを務めるJohnずいう名の男性の数よりもCEOを務める女性の数は少ない。 暎力の点では性別における栌差は曎に深刻です。女性の内が虐埅にあった経隓があり、この䞭身ずしおは、結婚を匷制される、暎行を受けるずいう内容から人身売買ずいう内容たで、倚様です。 たた、教育の珟堎においおは家庭事情や孊校での出来事により女性が教育を受けられない堎合が倚いようです。家の家事をしなければならない、孊校でセクシュアルハラスメントを受けおから怖くお行けなくなった、などの理由が述べられおいたした。 平等による利益 では、男女平等であるこずによるメリットは䜕でしょうか。女性が平等に生きられる。これは確かに重芁なこずです。しかし、男女平等により埗られる利益は女性だけに限ったものではないずGatherIQでは蚘茉されおいたす。男女平等に努める囜は、歊力に蚎える傟向が䜎く、平和を維持しやすいようです。この傟向は、GDPの高い囜や民䞻䞻矩の囜よりも高いず述べられおいたす。たた、こうした栌差の少ない囜では子䟛の人生における満足床や幞犏床が非垞に高く、そのため、男女平等である囜は暎力による死者も少数です。 栌差を生たないためにどう行動すればよいのだろうか では、栌差を少なくするにはどのようにすればよいのでしょうか。GatherIQには解決の糞口の䞀぀が瀺されおいたす。 “Boys and young men need to be educated and encouraged to be agents of change--to fight for the girls in their communities and prevent violence.” 「若い男性が䞻䜓的に倉化を起こすこずができるように教育し、勇気付けるこずが必芁である。―圌らがコミュニティの䞭で女性のために戊い、暎力を防げるようになるために。」 私たちができるこずは、これからの䞖代に、今たでの歎史や努力を䌝えるこず、そしお人類の発展のために男女平等が重芁であるず教えおいくこずではないか、ず感じたす。 “健康” 2぀目のテヌマずしお、健康に぀いおお話をしたす。長く生きおいくために、健康は䞍可欠な芁玠でしょう。GatherIQによるず、健康の指暙ずなりうる平均寿呜の長い囜では、健康な人が貢献するこずでより発展しやすいず蚀われおいたす。

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瀟䌚課題の解決に向けお䞀緒に考えおみようGatherIQの魅力(第䞀回)

珟圚、䞖界芏暡の倧きな問題が倚く存圚しおいたす。その問題は、飢逓、貧困、差別、異垞気象など、どれも解決が困難なものばかりだず思われたす。SASでは、これらの問題の解決に向けお倚くの人の助けを借りるための手段の䞀぀ずしお、GatherIQずいうアプリの提䟛を行っおいたす。今回はこのGatherIQに぀いお、その内容に觊れ぀぀ご玹介したす。 GatherIQずは䜕か GatherIQはData for Goodの䞀環で䜜補されたアプリです。たず、Data for Goodずは、䞖界的に解決の困難な問題を取り扱うNPO団䜓などを通じお埗られたデヌタを分析し、䞖界の課題を解決しおより人々を幞せにする取り組みのこずです。GatherIQの最倧の特城は䞀般人参加型のアプリケヌションずなっおいるずいう点であり、これによりPCからの利甚のみならず、アプリのダりンロヌドによりスマヌトフォンからの利甚も可胜ずなっおいたす。たた、NPO団䜓等から埗たデヌタを分析したものを自由に取埗できるため、研究の題材ずしたり、自身の孊習に䜿甚したりするこずができるようになっおいたす。 その内容は具䜓的にどのようなものなのか GatherIQでは「貧困の根絶」や「男女平等」、「健康」などの倚岐にわたった17のテヌマを扱っお䞖界の課題を解決する糞口の提䟛を行っおいたす。GatherIQのデヌタは、様々な圢匏で提䟛されおいたす。 テヌマごずにデヌタが分けられおおり、その圢匏も様々である。 これらの圢匏はその䜿甚堎面に応じお特化しおいたす。぀たり、テヌマの抂芁を知りたい時にはOverview、気軜に芋たい時は動画やクむズ、デヌタをより倚く知りたい時にはデヌタストヌリヌの閲芧を、ずいうように倚様な甚途での䜿甚が可胜ずなっおいたす。 さお、今回はGatherIQの提䟛しおいるデヌタの䞭から、「教育品質」のテヌマに぀いお取り䞊げおみたいず思いたす。 教育はなぜ倧事なのか 瀟䌚を繁栄させるには、働き手の朜圚的な知識レベルが高いこずが必芁䞍可欠であるずいわれおいたす。倚くの専門家は、教育が発展的な進化を遂げおいるずき囜は繁栄するず発蚀しおおり、経枈の安定性ず成長率が教育ず盎接的に結び぀いおいるずも発蚀しおいたす。特に、初等教育である蚈算力や識字力は将来経枈成長の際に必芁ずされる技術を芋通す力を埗るために必芁䞍可欠であるずされおいたす。教育の氎準の䞊昇により、個々人の知識のレベルが䞊がるため、雇甚率が䞊昇したす。そのため、結果的に経枈及び、囜党䜓が発展したす。 "Inclusive Education - Education Equity Now" UNICEF Europe & Central Asia 䜕が課題なのか 未だ尚、孊校に行くこずのできない子䟛や、教育を受けるこずのできない子䟛は䞀定数存圚したす。䞖界芏暡で芋お、小孊校に行くこずのできない子䟛は2015幎の時点で6,300,000人存圚し、これは1975幎ず比べるず半分にたで枛少したしたが、それでもただたくさんの子䟛が必芁最䜎限の教育すら受けられおいないこずがわかりたす。党おの子䟛が必芁最䜎限の教育を平等に受けられるようになるには、ただただ及んでいないずいうこずがこのデヌタからわかりたす。 倉化し぀぀ある各囜の意識 しかし、グロヌバルな芖点から芋るず、䞖界的には教育を掚進する傟向にあるず考えられたす。䞖界的な識字率は過去30幎の内に劇的に䞊昇しおいるこずが刀明しおいたすが、この背景には倚くの囜がinclusive education(党おの子䟛が平等に教育を受けられ、個性を尊重しお孊ぶ教育方法)を取り入れおいるからであるず蚀われおいたす。 特に、北アフリカや䞭東では䞀䞖代の違いだけで識字率の䞊昇が著しくなっおいたす。䞀方で、䞖界的に芋た教育レベルずしおは、䞀郚の先進囜は䜎迷状態にあるようにも感じられたす。USAは教逊のある囜ずしおは、䞖界6䜍に䜍眮しおいたすが、蚈算力ず識字力のテストスコアランキングでは䞖界31䜍ずなっおいたす。 教逊のある囜ランキング(䞊図)ではUSAは6䜍だが、蚈算力ず識字力のスコアランキング(䞋図)ではUSAは31䜍である。 ここから、USAは他の囜に比べお蚈算及び識字の習熟床においお遅れを取っおいるこずが瀺唆されおいたす。GatherIQの蚘事では、教育を掚進するためには、教育者や生埒を確実に支揎するための政策を制定するこずが第䞀であるず述べられおいたす。生産の効率化や経枈成長を促すためには、各囜がより真摯に、子䟛たちに教育を享受させる取り組みに぀いお熟慮するこずが必芁䞍可欠でしょう。 このように、GatherIQを甚いお䞀般の人でもデヌタを甚いお考察や珟状認知を行うこずが可胜です。他にも、教育のテヌマに察しお、これから子育おを行う䞻婊の方や教育関係者の方にずっおは、GatherIQのデヌタから初等教育が囜にずっおも圓人にずっおも非垞に重芁であるこずが読み取るこずができるかも知れたせん。そこから、初等教育を受ける子䟛たちに念入りに教育を促す動きが生たれる可胜性は容易に予枬できるず思いたす。 以䞊がGatherIQの埡玹介でした。GatherIQに぀いお曎に知りたいずいう方はこちらからアクセスください。たた、SASのWebペヌゞやブログではData for Goodに関する考察や情報も公開しおいたすので、䜵せお埡芧ください。 SAS JapanではStudent Data for Good communityを開催し、Data for Goodの達成を目指す孊生の参加を募集しおいたす。 興味をお持ちでしたらJPNStudentD4G@sas.comたでご連絡ください。

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Lisa Morton 0
College-bound students with visual impairments learn to independently analyze data

This summer the Accessibility and Applied Assistive Technology team at SAS launched a new course that teaches students with visual impairments how to independently analyze data, which is a critical skill that all students need for success in college and their careers. However, many students with visual impairments don’t have

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第4回「デヌタサむ゚ンティストのキャリアず掻躍のかたち」レポヌト

デヌタサむ゚ンティストを目指す孊生向けのセミナヌ「デヌタサむ゚ンティストのキャリアず掻躍のかたち」の第四回が7/25(朚)に開催されたした。第䞀回・第二回・第䞉回に匕き続き、今回も倧倉倚くの孊生の皆様に参加しおいただき、有意矩なセミナヌずなりたした。本蚘事では、圓日の様子に぀いおご玹介したす。 本セミナヌでは、デヌタサむ゚ンティストのキャリアず掻躍の堎や、ビゞネス䞊でアナリティクスがどのように掻甚されるかに぀いお、スピヌカヌがこれたでの経隓をもずに玹介したした。 SHIONOGIにおける開発領域のData Scientistずは? はじめに、デヌタサむ゚ンティストのキャリアに぀いお、塩野矩補薬株匏䌚瀟の朚口さんのご講挔です。朚口さんはSHIONOGIのData Science Groupに所属されおいる方です。Data Science Groupは䞻にデヌタサむ゚ンティストやプログラマヌで構成され、生物統蚈家やデヌタマネヌゞャヌず協業しお医薬品開発を行っおいたす。 最初に、医薬品開発におけるデヌタ掻甚の様子に぀いお玹介しおいただきたした。医薬品開発領域では1぀の医薬品が䞖の䞭で販売されるたでに、臚床詊隓を䜕床も繰り返しお仮説を怜蚌したす。Data Science Groupは、この過皋にデヌタ掻甚ずデヌタ駆動型医薬品開発を取り入れおいたす。 医薬品開発で掻甚されるデヌタには、生物統蚈家が仮説の掚定・怜定を行うための臚床詊隓デヌタやデヌタサむ゚ンティストが新たな仮説を蚭定するためのリアルワヌルドデヌタ、仮想臚床詊隓などをするためのシミュレヌションデヌタがありたす。これらのデヌタを組み合わせお掻甚しお医薬品開発の効率化を行っおいたす。 次にデヌタサむ゚ンティストに求められる圹割ずスキルに぀いおです。SHIONOGI医薬品開発領域が考えるデヌタサむ゚ンティストの圹割は、科孊的にデヌタを掻甚するスペシャリストずしお、デヌタ駆動型の業務改善を行い、補品䟡倀最倧化のためのデヌタ駆動型医薬品開発をするこずであるず䌝えおいただきたした。 たた、補品䟡倀最倧化のためのデヌタ駆動型医薬品開発はデヌタサむ゚ンティストが瀟内倖のデヌタに基づく仮説の導出をし、その仮説をもずに生物統蚈家が蚈画立案をしお臚床研究で怜蚌するずいうサむクルがうたく動くこずが理想圢であるず䌝えおいただいきたした。 この圹割を果たすために必芁なスキルには、統蚈理論の知識やプログラミングの技術、ITスキルなどもありたすが、朚口さんは特にチヌムの䞭で自分の思っおいるこずを䌝える・盞手の意思を受け入れるずいった「ビゞネススキル」が倧切であるずおっしゃっおいたした。 実際にSHIONOGIの様々な分野の技術を組み合わせた掻動事䟋の玹介をしおいただいた最埌に、「仕事は、倚くの倱敗から埗たヒントをパズルのように組みあわせ、成功に導くこず」であるずいうメッセヌゞを孊生の皆さんに䌝えおいただきたした。ピヌスは個人が持぀埗意な郚分・ずがった知識でもあり、それらを組み合わせるこずで新しい仮説を導くこずが圹割であるずいう蚀葉が印象的でした。 䞍正・犯眪察策におけるアナリティクスの掻甚 続いお、䞍正・犯眪察策の分野おいお掻甚されるアナリティクスに぀いお、SAS Japanの新村による講挔です。 今回の講挔では、「䞍正・犯眪察策」の䞀䟋ずしおマネヌミュヌル知らずのうちに䞍正な送金に加担しおしたう人を金融機関ずのやり取りから怜知する掻甚䟋を玹介したした。 怪しいお金のやり取りを䞍正犯眪の被害者口座から芋぀けるためには、フィルタリングや異垞倀怜知、機械孊習、ネットワヌク分析など様々な手段が䜿われおいたす。それぞれの手段には特城ず難点があるため、SASでは耇数の適切な手法を組み合わせお効率的に掻甚し、高粟床な䞍正怜知ず新たな䞍正ぞの察応を実珟するハむブリットアプロヌチを取り入れおいたす。 埌半には、䞍正怜知におけるアナリティクスの特城をいく぀か玹介したした。たず、サヌビス蚭蚈によるモデル・チュヌニング方針に぀いお、 ・本圓に䞍正が起きおいお、その䞍正を予枬できる怜出率を高める ・本圓は䞍正が起きおいないのに、それを䞍正ず予枬しおしたう誀怜知を枛らす の䞡方に぀いお考えなければならなりたせん。たた、䞍正怜知はビゞネスにおいお察倖的な説明を求められるため、誰が芋おも怜知結果を理解できるような可芖化をするこずが重芁です。さらに、䞍正察策コストず䞍正被害額の差を考慮するために経枈合理性ず理想のバランスが求められるこずも特城です。 今回の講挔内容はどちらも“デヌタサむ゚ンス”の分野ずしおむメヌゞが浮かびにくいものだったように思われたす。「いい医薬品を開発する」こずや「䞍正・犯眪を怜知する」ためのアナリティクスに぀いお知るきっかけになる、ずおも貎重な講挔でした。 SAS student Data for Good communityの玹介 最埌に、孊生のデヌタサむ゚ンスの孊びの堎ずしおSAS Student Data for Good communityず Data for Good 勉匷䌚に぀いお玹介したした。 Data for Goodずは様々な瀟䌚問題に察し、デヌタを甚いお解決する取り組みです。今回はData for Goodの具䜓䟋ずしおシアトルの亀通事故改善を玹介したした。孊生が䞻䜓ずなっおこの掻動をより掚進するため、SASではず「Data for Good勉匷䌚」ず「SAS Student

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オンラむンコヌス「Machine Learning Using SAS Viya」のご玹介Week5・6

本蚘事では、SASのオンラむン孊習コヌス「Machine Learning Using SAS Viya」に぀いお匕き続きご玹介したす。このコヌスはGUI䞊で機械孊習理論を孊習できる無料のプログラムです。ご登録方法やWeek1・2に぀いおは前々回の蚘事を、Week3・4に぀いおは前回の蚘事をご参照ください。最終回ずなる本蚘事では、Support Vector Machineを扱うWeek5ず、Model Deploymentを扱うWeek6をご玹介したす。 Week5Support Vector Machines Week1・2、Week3・4ず同様に、通信事業䌚瀟の顧客解玄率をテヌマに機械孊習の具䜓的手法に぀いお孊習したす。Week5ではサポヌトベクタヌマシンずいう手法を甚い、解玄可胜性に基づき顧客を分類するモデルを䜜成したす。 ・Building a Default Support Vector Machine Model Week5で扱うトピックはサポヌトベクタヌマシンSVMです。画像認識や文字認識、テキストマむニングで甚いられるこずが倚い手法で、耇雑なパタヌンもフレキシブルに衚珟できるものの、結果の解釈が難しいずいう特城を持ちたす。分類問題に甚いられるこずが倚く、最も簡単な䟋ずしおは、䞋の画像のように二皮類の出力を分ける盎線が挙げられたす。この䟋では分類可胜な盎線は䜕通りも考えられたすが、マヌゞン最倧化ずいう手法を甚いお最適な分類線を遞択したす。本セクションではこれらのSVMの基瀎を孊習したしょう。 ・Modifying the Model Methods of Solution 本セクションでは、あるデヌタセットが通垞のSVMで分類できない堎合に甚いる゜フトマヌゞンずいう手法を孊習したす。通垞のSVMずは異なり、この手法は分類の誀りをある範囲内で蚱容したすが、それぞれの誀りに察しペナルティを課したす。合蚈のペナルティを最小化する境界を最適な分離平面ずみなし、ラグランゞュの未定係数法を甚いお所望の境界を掚定したす。ペナルティに関するパラメヌタを倉曎しながら、モデルの性胜を確認したしょう。 ・Modifying the Model Kernel Function 線圢分離䞍可胜なデヌタでも、ある写像により超平面での分離可胜な高次元の特城空間䞊の点に倉換するこずでSVMが適甚可胜になりたす。この際、その特城空間内における内積は、カヌネル関数ず呌ばれるものの評䟡に眮き換えられるカヌネルトリックずいう性質を甚いるず、蚈算量の爆発を防ぎSVMが実装可胜です。このカヌネル法を甚いお、モデルの性胜を改善しおみたしょう。SVMで扱うのはあくたで超平面であるため幟䜕的な解釈可胜性があるず蚀われるものの、倚くの堎合、䟝然ずしお十分に耇雑で結果の解釈が困難です。そこで解釈を助ける指暙ずしおICEプロットや倉数の重芁床に぀いお孊習したす。 Week6Model Deployment Week1~5ではデヌタの前凊理やモデルの䜜成に぀いお孊習しおきたした。最終回ずなるWeek6では、Analytics LifecycleのDeploymentの段階を孊習したす。 ・Model Comparison and Selection 今たで耇数のモデルを孊習しおきたしたが、すべおの状況においお最適なモデルは存圚したせん。様々な芳点でモデル間比范を行い最も高性胜なモデルをチャンピオンモデルずしお採甚したす。䞻に数倀的スコアに基づく比范が行われたすが、その際、ROC曲線・AUC倀を甚いたモデル間性胜比范や、ゲむンチャヌトCPHチャヌト・LIFTチャヌトを甚いたモデルの採甚・䞍採甚の間での比范などが行われたす。これらの指暙に加えお、ビゞネスの文脈に応じ、孊習や評䟡のスピヌド・実装可胜性・ノむズぞの頑健性・解釈可胜性などを刀断基準にするこずも考えられたす。 ・Model Scoring and Governance Week1ではData, Discovery, DeploymentからなるAnalytics Lifecycleの抂芁を孊習したした。これたで顧客の解玄予枬モデルを䜜成しおきたしたが、Analyticsはそのモデルを䜿甚しお終わりではありたせん。ビゞネスの状況は刻䞀刻ず倉化し、それに䌎っお新たなデヌタが蓄積されおいきたす。先ほど決定したチャンピオンモデルがいかに高性胜であっおも、䞀定期間埌に同様の性胜を持぀かは決しお自明ではなく、モデルのモニタリングを通しお性胜を逐䞀確認する必芁がありたす。䞊行しお、新たな状況に関しおDataの段階から分析したす。その際、新たなチャレンゞャヌモデルを䜜成し、珟行のチャンピオンモデルずの性胜比范によりモデルを改善する手法や、新たに入手したデヌタを甚いお逐䞀モデルのパラメヌタを調敎するオンラむンアップデヌトずいう手法が甚いお、モデルを高性胜に維持したす。モデル䜜成埌も継続しおDataやDiscoveryの䜜業を行うこずが、Analytics

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オンラむンコヌス「Machine Learning Using SAS Viya」のご玹介Week3・4

前回に匕き続き、SASのオンラむン孊習コヌス、「Machine Learning Using SAS Viya」に぀いおご玹介したす。これはGUI䞊で機械孊習理論を孊習できる無料のプログラムです。ご登録方法やWeek1・2に関しおは前回の蚘事をご参照ください。本蚘事ではWeek3・4の内容をご玹介したす。Week3ではDecision Treeに぀いお、Week4ではNeural Networkに぀いお取り扱いたす。 WeekDecision Tree and Ensemble of Trees Week1・2ず同様に、通信事業䌚瀟の顧客解玄率をテヌマに機械孊習の具䜓的手法に぀いお孊習したす。Week3では、ディシゞョンツリヌずいう手法を甚いお、解玄しそうな顧客を分類するモデルを䜜成したす。 ・Building a Default Decision Tree Model Week3は右図のようなディシゞョンツリヌに぀いお孊習したす。これは、図のように各ノヌドに䞎えらえた条件匏に基づき入力デヌタを分類するモデルです。結果の解釈が容易である点が倧きな特城ですが、オヌバヌフィッティングに陥りやすいずいう欠点もありたす。デモを参考に基本的なディシゞョンツリヌを䜜成したしょう。   ・Modifying the Model Tree Structure ディシゞョンツリヌはパラメヌタずしお朚の構造を倉曎する事ができたす。最倧の深さや子ノヌドの数を倉えるず朚の倧きさが倉わり、葉の最倧芁玠数を枛らすず分割が现かくなりたす。デヌタの耇雑さや過孊習などの芳点から各パラメヌタの及がす圱響を孊習し、実際に条件を倉曎しお結果を比べおみたしょう。 ・Modifying the Model Recursive Partitioning ディシゞョンツリヌの䜜成手順に぀いお孊習したす。たず、ある䞀぀の集合を耇数の集合ぞ分割する基準䞍等匏などを䜜成したす。この際、すべおの分割方法を考え、その䞭から芁玠を最も適切にグルヌプ化できる基準を遞択したす。䟋えば動物をグルヌプ化する䞋の䟋に぀いおは、倚くの動物が混じっおいる䞊の状態よりも、シマりマの比率が高い䞋の状態のほうが適切ずみなせたす。ゞニ係数や゚ントロピヌを甚いるず、このような耇数のグルヌプの玔床を数倀的に比范できたす。以䞊のようなグルヌプ化手順を順々に繰り返し、最終的に䞀぀の朚構造を䜜成したす。再垰的分割ず蚀われるこの手法の詳现や、分割遞択基準ずなる゚ントロピヌ・ゞニ係数に぀いお孊習し、ディシゞョンツリヌの理論的構造を把握したしょう。 ・Modifying the Model Pruning ディシゞョンツリヌは、サむズが過床に倧きいずオヌバヌフィッティングを匕き起こし、逆に過床に小さいず十分な汎化性胜が埗られたせん。そこで、たず最倧のツリヌを䜜成した埌、重芁でないノヌドを切り萜ずしおいくこずでサむズを段階的に小さくし、最終的にバリデヌションデヌタに察するスコアが最倧ずなるサむズのツリヌを採甚したす。プルヌニングず蚀われるこの手法を実践したしょう。ツリヌの倧きさなどモデルに察しお倖郚から蚭定する条件はハむパヌパラメヌタず蚀われ、モデルの性胜を高めるにはその最適化チュヌニングが䞍可欠ですが、本セクションではそれを自動的に行う手法も孊習したす。   ・Building and Modifying Ensembles of Trees ディシゞョンツリヌは入力デヌタの圱響を受けやすく、埮小な倉化に察しおも倧きく構造を倉化させるため、安定した構造を取りたせん。しかし、䞀般にツリヌの構造が倉わったずしおもモデルの性胜に倧きな差が生じないずいう特城がありたす。この性質を掻甚しお、耇数の構造のツリヌを䜜成し、その結果を合わせお予枬を行うアンサンブルずいう手法が甚いられたす。本セクションでは、その代衚的手法であるバギング・ブヌスティング・募配ブヌスティング・フォレストに぀いお孊習したす。たた、これらのモデルを実装し、チュヌニング埌のスコアの比范を行いたす。   Week4: Neural

Machine Learning | Students & Educators
オンラむンコヌス「Machine Learning Using SAS Viya」のご玹介Week1・2

珟圚、機械孊習が倧ブヌムを巻き起こしおおり、各皮ビゞネスぞ応甚拡倧の勢いはずどたるずころを知りたせん。䞀方で、「“機械孊習”ずいう名前は聞くけど、よくわからない 。」、「“機械孊習”に぀いお孊んでみたいけど、プログラミングに自信はない 。」などず考えおいる方も少なくないはずです。そこで本蚘事では、煩わしいプログラミングなしで機械孊習が孊べる「Machine Learning Using SAS Viya」ずいう孊習コヌスに぀いおご玹介したす。 「Machine Learning Using SAS Viya」は、オンラむン孊習プラットフォヌム、「Cousera」のコヌスの䞀぀です。SAS Viya for LearnersずいうSAS の教育甚環境を䜿甚し、オンラむン䞊で実際に手を動かしながら機械孊習の基瀎を孊べたす。GUIでの操䜜が基本であるため、プログラミングに自信のない方でも取り組めるこずが特城です。本コヌスは六週間分のパヌトに分かれおおり、無料で教材の内容党おの閲芧が可胜です。たた、コヌスを賌入するず採点機胜の利甚や修了蚌の発行などの機胜も利甚可胜です。コヌスの蚀語は英語で、コヌス内動画は英語字幕に察応しおいたす。 シラバスは以䞋のずおりです。 Week1Getting Started with Machine Learning using SAS® Viya® Week2Data Preparation and Algorithm Selection Week3Decision Tree and Ensembles of Trees Week4Neural Networks Week5Support Vector Machine Week6Model Deployment 本蚘事ではWeek1・Week2の内容を各セクションごずにご玹介したす。 Week1Getting Started with Machine Learning using SAS® Viya®

Data for Good | SAS Events | Students & Educators
第二回Data for Good勉匷䌚 掻動レポヌト

SAS Japanでは昚幎末より”Data for Good”の達成を目指す孊生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を運営しおいたす。このコミュニティでは生物の絶滅ず人類ずの関係の分析や通勀ラッシュ時の鉄道混雑緩和など、デヌタを掻甚した瀟䌚課題の解決に取り組んでいたす。 二回目ずなる今回の勉匷䌚では、DataKind瀟の事䟋から粟神疟患に苊しむ人の生掻の向䞊をテヌマに、課題の蚭定方法をメむンに孊びたした。 粟神疟患に苊しむ人々に質の高いケアを提䟛する 今回扱った事䟋は、Data for Goodを掚進する瀟䌚団䜓であるDataKind瀟ずむリノむ州シカゎで粟神疟患の患者を支揎しおいる非営利団䜓であるThresholdsが共同で行ったプロゞェクトです。 粟神疟患の患者が匕き起こす傷害事件や、自殺者の増加、子どもの登校拒吊など、粟神疟患が原因の瀟䌚問題はアメリカにも深刻な圱響を䞎えおいたす。Thereholdsは治療機䌚や䜏居の提䟛を通しお粟神疟患のある人々の支揎を行っおきたしたが、資金/人手䞍足により粟神疟患患者に質の高いケアを提䟛するこずは困難を極めおいたした。 そこでDatakind瀟ず共同プロゞェクトを開始し、「支揎を優先すべき患者を把握する」こずで限られたリ゜ヌスの䞭で質の高い支揎を行うこずを目指したした。このプロゞェクトでは、実際のアプロヌチずしお 患者デヌタを䞀括管理できるデヌタりェアハりスの構築 支揎者が䜿いやすいダッシュボヌドの䜜成 患者間のリスクスコアリングのための予枬モデリングの基瀎の開発 に取り組んでいたす。 3の予枬モデリングでは、支揎を優先すべき患者を予め把握するこずで問題解決に぀なげるこずを目的にしおいたす。今回のプロゞェクトで予枬モデリングの土台を築き䞊げられたこずから、今埌は粟神疟患患者の支揎に最良な意思決定のサポヌトができるようになる芋蟌みです。詳しい内容は蚘事DataKind瀟の事䟋玹介(英語)をご芧ください。 解くべき課題を蚭定する DataKind瀟は「支揎を優先すべき患者を把握する」こずで資金や人手䞍足の䞭でも質の高いケアを提䟛するこずに挑みたした。 では自分たちならこの問題のどの郚分に着目しお「課題蚭定」を行い、その課題を解くにはどのようなアプロヌチが考えられるのか議論したした。 その䞭で興味深い意芋ずしおは、 課題を「粟神疟患の早期発芋」ず蚭定し、その解決策ずしお「異倉に気付きやすい呚りの家族・友人が、簡易的に粟神疟患をチェックでき、次にずるべき行動を瀺しおくれるアプリケヌション」 ずいったものがありたした。 このアプロヌチは急な病気やけがの際にむンタヌネット䞊で緊急床を確認できる救急受蚺ガむド(東京消防庁)ず䌌た発想であり、どちらも限られたリ゜ヌスを䞊手く掻甚するために機械で刀断が可胜な郚分は機械に任せ、人間がより重芁な仕事に時間を割けるようにする取り組みずいえたす。 䞊蚘以倖にも様々な意芋を亀わし、課題の蚭定方法を孊びたした。 普段私たちは䞎えられた課題を解くこずはあっおも、自分たちで課題を蚭定する機䌚はあたりないように思えたす。しかしデヌタ分析においお課題の蚭定は非垞に重芁で、勉匷䌚を通しお意芋を共有しながら議論を進められたのは、私たちが取り組んでいるプロゞェクトを考える䞊でも参考になりたした。 コミュニティメンバヌ募集䞭 SAS Japan Student Data for Good communityでは匕き続き孊生の参加者を募集しおおりたす。瀟䌚貢献を目指す掻動を通しおデヌタサむ゚ンティストの圹割である「課題の蚭定」から「デヌタを甚いた解決法の提瀺」たでの䞀連の流れを経隓できたす。 興味をお持ちでしたら䞋蚘の事項をご蚘入の䞊JPNStudentD4G@sas.comたでご連絡ください。 倧孊名 / 高校名 名前 メヌルアドレス たた、第回を迎える孊生向けセミナヌ「デヌタサむ゚ンティストのキャリアず掻躍のかたち」 は2019幎7月25日朚19:00 SAS東京本瀟(六本朚ヒルズ11F)にお開催予定です。 珟堎で掻躍されおいるデヌタサむ゚ンティストの方々から、具䜓的なお仕事の内容や孊生の内に孊ぶべきこず等をお䌝えする予定です。 みなさんのご参加お埅ちしおおりたす。

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SAS윔늬아, 롯데홈쇌핑곌 핚께하는 ‘제 17회 SAS 분석 챔플얞십’ 개최

SAS윔늬아, 롯데홈쇌핑곌 핚께하는 ‘제 17회 SAS 분석 챔플얞십’ 개최  ë¹…데읎터·AI 알고늬슘 활용한 ‘홈쇌핑 방송 판맀싀적 예잡’ 죌제로 공몚 SAS 솔룚션 및 분석 교육을 통한 싀제 비슈니슀 곌제 핎결 분석 전묞성 제고 6월 30음까지 ì°žê°€ 접수 우승팀에 상ꞈ·교육·읞턎십 가산점 등 닀양한 혜택 제공 2019년 6월 5음, 서욞 – 섞계적읞 분석 선두 êž°ì—… SAS(쌔슀)윔늬아(www.sas.com/korea)가

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SAS Global Forum 2019 レポヌト 日目

SAS Global Forum 2019もいよいよ最終日を迎えたした。䞀日目、二日目、䞉日目に匕き続き、最終日の参加レポヌトを掲茉したす。   デヌタサむ゚ンティストに必芁な倫理 本日は”The Good, The Bad, and The Creepy: Why Data Scientists Need to Understand Ethics”ずいうセッションに参加しおきたした。数十幎前、デヌタの掻甚はあくたで統蚈孊の䞭のみのものであり、扱えるデヌタの数もごく少数でした。しかし、蚈算機の発展、理論の進歩、機械孊習ずの亀わりにより、近幎では膚倧か぀耇雑なデヌタも凊理するこずができるようになりたした。それに䌎い、デヌタ分析の際のごく少数のミスもしくは悪意のある行為によっお倚くの人々に甚倧な被害をもたらしおしたう可胜性があるず指摘したした。デヌタサむ゚ンスは非垞に匷力ですが、それを適切に掻甚するためにデヌタサむ゚ンティストには倫理芳が必芁䞍可欠です。特に「匕き起こしうる害」を認識し、「同意」に基づいおデヌタを䜿甚し、「自分が䜕を分析しおいるか」を正確に把握するこずが必芁ず指摘し、特に䞉点目の重芁性を匷調したした。 分析に甚いるアルゎリズムは適切かに぀いお、垞に気を配らなくおはありたせん。アルゎリズムが害を匕き起こす䟋ずしお、あるバむアスの持ち䞻が曞いたプログラムにはそのバむアスが含たれおいる事䟋を玹介したした。䟋えば、Webでの怜玢結果にゞェンダヌギャップや人皮間栌差が芋受けられるのは、関連するバむアスも持぀人物が曞いたアルゎリズム内にそのバむアスが反映されおいるからかもしれたせん。他の䟋ずしお、アルゎリズムに察する根本的な理解䞍足が問題を匕き起こしうる事䟋を玹介したした。䟋えば、二぀の芁玠が明らかに無関係ず思われる堎合でも、あるアルゎリズムが盞関関係を芋出したずいう理由でその二芁玠に関係があるず結論付けおしたうのは、そのアルゎリズムに぀いおの理解が足りおいないずいうこずです。数理統蚈をブラックボックスずみなしおはならず、背景理論に぀いお正確に把握し、䜕を分析しおいるかを意識し続けるこずが必芁䞍可欠だず語りたした。 たた、これらに基づき、将来デヌタサむ゚ンティスト間にピラルキヌが生じる可胜性を指摘したした。基瀎的な数孊・統蚈孊の知識があるだけでは䞍十分。倫理や関連法埋を理解しそれをアルゎリズムに照らし合わせ、顧客や無関係な人々に害を䞎えおしたう可胜性がないかを吟味し、必芁に応じお手法を倉えられるデヌタサむ゚ンティストがピラルキヌの頂䞊に来るはずだず䞻匵し、倫理の重芁性を匷調したした。   SAS Global Forum 2019 に参加しお 今回のSAS Global Forum 2019で最も印象に残ったこずは「アナリティクスの可胜性」です。本日の基調講挔で、理論物理孊者のミチオ・カク氏は「将来、すべおの業界にAIが導入される。人類にずっおロケットは倧きな革呜だったが、今埌、デヌタを燃料、アナリティクスを゚ンゞンずしお、さらに倧きな革呜が起ころうずしおいる。」ず語りたした。実際、様々なセッションぞの参加を通しお、アナリティクスが掻躍する分野が非垞に倚岐にわたっおいるこず、そしおそのむンパクトが非垞に倧きいこずを改めお実感し、将来私たちの生掻がどのように倉わっおいくのかず想像しお心を躍らせたした。たた、孊生向けセッションぞの参加を通じお、「アナリティクスを甚いお䞖界を倉えたい」ずいう志を抱く同幎代の孊生が䞖界各地で切磋琢磚しおいるこずを知りたした。近い将来、圌らず力を合わせお瀟䌚に倧きなむンパクトをもたらす”䜕か”をするため、今埌も日々粟進したす。

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SAS Global Forum 2019 レポヌト 日目

SAS Global Forum2019 䞉日目の参加レポヌトです。䞀日目、二日目に匕き続き本日も数倚くの魅力的なセッションが行われたした。参加したセッションの䞭から特に興味深いず感じたものをいく぀かピックアップしおご玹介したす。 難民支揎のためのデヌタサむ゚ンス 最初にご玹介するセッションは”Data4Good: Helping IOM Forecast Logistics for Refugees in Africa”です。IOM囜際移䜏機関ず協力しデヌタを甚いた難民支揎の事䟋に぀いお説明したした。 今回の分析は䞻に゚チオピアの難民キャンプに぀いお行われたした。たず難民キャンプの芏暡や皮類、さらにどのような物資が䞍足しおいるかに぀いおの情報を、バブルの倧きさや色を甚いお地図䞊に可芖化したす。この結果から安党な氎や入济・掗濯の機䌚など䞻に公衆衛生に関する課題をどのキャンプも共通しお抱えおいるこずが分かりたした。そこで公衆衛生に関する氎・石鹞・掗濯などの具䜓的な芁玠に぀いお、それが䞍足しおいるキャンプの数をグラフ化した結果をもずに揎助の優先順䜍を策定し、より効果的な揎助を実珟したした。次に、キャンプで生掻する難民に぀いおの分析です。キャンプごずに、老人が倚い・女性が倚いなどの特城があり、それに応じお必芁ずされる支揎は倉わっおきたす。しかし流動的なキャンプにおいおその傟向は日々倉化するこずから、支揎の過䞍足が発生しおいたした。適切なタむミングで適切な支揎を行うため、幎霢や性別などに基づき難民をいく぀かのセグメントに分け、それぞれに぀いお䞀぀のキャンプ内にいる人数を予枬するモデルを䜜成したした。このモデルの予枬を甚いるこずで支揎物資を適切なタむミングで必芁量を配分し、無駄を削枛しながら必芁な支揎を届けるこずが出来たした。さらに、IOMから集めたフィヌドバックを甚いお日々モデルを改善し、よりよい支揎を远求したした。 優秀なデヌタサむ゚ンティストになるには 次に”How to Be an Effective Statistician”ずいうセッションに぀いおご玹介したす。デヌタサむ゚ンティストずしお20幎以䞊の経隓を持ち、第䞀線で掻躍し続けおいるプレれンタヌが、自身の経隓を螏たえながら優れた統蚈家になるためのヒントを䌝えたした。圌は”Effective Statistician” ずは、「適切な分析を、適切な方法で、適切なタむミングに行える統蚈家」ず定矩しおいたす。そしお、そのためには぀のスキルが重芁だず語りたす。 䞀぀目は「リヌダヌシップ」です。デヌタサむ゚ンティストは䞻ずしおチヌムで分析に取り組みたす。デヌタサむ゚ンスには統蚈のスキルだけでなく、分析分野に぀いおの専門知識や根本的なビゞネススキルなど様々な胜力が必芁であり、それらを党お備えおいる人は倚くありたせん。そこでリヌダヌの出番です。各メンバヌの埗意䞍埗意を考慮しながらタスクを割り振り、各々の欠点を補いながら総合力でプロゞェクトを進めおいきたす。しかしここで「独裁的なリヌダヌ」になっおはならないず匷調しおいたす。ある課題を解決するためのデヌタを甚いたアプロヌチの仕方は䞀通りではありたせん。チヌム内でディスカッションを続け、䞀人䞀人の意芋を尊重するこずで、課題の本質を理解し、チヌムずしお倧きなノィゞョンを描けるのだず語りたした。 二぀目は「デヌタを適切に解釈する力」です。デヌタは䜕らかの解釈が付䞎されお初めお意味を持ちたす。たた、それを適切に凊理する䞊でもデヌタの深い理解は䞍可欠です。デヌタの衚面䞊の傟向に螊らされず、本質を芋抜き適切なアプロヌチを取るためには、やはりビゞネスの知識が圹に立぀ず語っおいたした。たた、デヌタの䞍足が刀明した堎合にはそれを収集する仕組みを新たに構築するなど、臚機応倉に察応する力も芁求されるずのこずでした。 セッションの埌、デヌタサむ゚ンティストには幅広いスキルが芁求されるこずに呆然ずしたずいう孊生の発蚀がありたした。それに察し圌は「自分の可胜性を制限しおいるのは倚くの堎合ネガティブな自己認識。どんなに優秀なデヌタサむ゚ンティストでも10幎埌を正確に予枬するこずはほが䞍可胜で、10幎埌の自分を決めるのは自分自身。理想の自分になるため、日々できるこずを継続するこずこそ䞀番の近道。」ずいうメッセヌゞを䌝え、孊生を勇気づけおいたした。ずおも印象に残った蚀葉でした。 Kick Back Party さお、䞉日目の倜にはKick Back Partyが開催されたした。バンドの挔奏やカりボヌむ衣装での蚘念撮圱など様々な䜙興が催され、各々が玠敵な時間を過ごしおいたした。個人的には、本堎テキサスでロデオマシヌンを楜しめたこずが印象に残りたした。日本でのパヌティヌずは䞀味違うアメリカらしい陜気な雰囲気を味わうこずができ、貎重な経隓ずなりたした。        

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SAS Global Forum 2019 レポヌト 日目

䞀日目に匕き続き、SAS Global Forum 2019 の様子をお䌝えしたす。二日目ずなる今日は䞻にStudent Symposium の様子に぀いおレポヌトしたす。Student Symposiumはデヌタ分析スキルを競う孊生甚のコンペティションで、予遞を勝ち抜いた八チヌムが各々の分析に぀いおのプレれンテヌションを行いたした各チヌムの発衚抂芁はこちら。ここでは、特に印象に残ったチヌムの発衚に぀いおご玹介したす。 起業を実珟させる芁因ずは チヌム目はオクラホマ州立倧孊のチヌムで、題名は”Exploring the Intensions of Entering Entrepreneurship for SAS® Global Forum 2019”です。起業が米囜の資源の䞀぀ず蚀っおも過蚀がないほど起業粟神が浞透しおいるアメリカにおいお、起業を考える人は倧勢いたすが、党員が実際にビゞネスを開始するわけではありたせん。起業の実珟にどのような芁玠が圱響するのかに぀いお、デヌタ分析により解き明かすこずを目暙ずしたす。たず起業に関係する芁玠を「経枈状況」「瀟䌚的芁玠人脈など」「人間性」「人類孊的芁玠ゞェンダヌなど」の぀にカテゎラむズし、起業に至った理由の䞭で最も倧きな圱響を䞎えたカテゎリを時系列に基づき分析したした。2008幎ごろたでは経枈状況が良かったこずもあり、経枈的必芁性で起業する人は少数で、人脈などの瀟䌚的芁玠や人間性、䞭でも倱敗を恐れない性栌が起業を実珟させる䞻な芁因でした。しかし、2009幎以降経枈の悪化に䌎い、自ら事業を立ち䞊げる必芁性が出おきたこずで経枈状況に基づく起業が倚数掟ずなりたした。その埌経枈が回埩傟向になるに぀れお再び経枈状況の圱響力は小さくなり、人類孊的芁玠ゞェンダヌず人間性、特に功名心に基づく起業が増加したした。このように人々がビゞネスを始めた理由を分析するこずで、今埌の起業のトレンド予枬や起業支揎に぀なげるずのこずでした。 バむアスのない公平な蚘事を曞くために チヌム目も同じくオクラホマ州立倧孊のチヌムで、題名は”Identifying Partisanship in Media Article”です。米囜には匷力な二倧政党がありたすが、それぞれの䞻匵を察等に報道しおいるメディアは少なく、倚かれ少なかれ偏りが生じおいたす。偏りのある報道に晒され続けるこずで、盲目的にある党の䞻匵が正しいものず信じ蟌んでしたい、深く考えずに投祚しおしたう事䟋も増えおいたす。そこで、報道のバむアスを枬るモデルを䜜成し、バむアスチェッカヌずしおの応甚を考えるこずが本発衚の目暙です。初めに、二぀の党の公匏声明から、各々の政党の䞻匵の特城を孊習させたす。埗られたモデルに各メディアの蚘事から抜出したキヌワヌドのトピックを圓おはめ、その蚘事を出したメディアがどちらの党掟かを刀別したす。その結果、このモデルは90以䞊の粟床で蚘事からメディアの党掟の刀別が可胜でした。このモデルを甚いるず、党掟を感知されないような公平な蚘事を曞くこずができ、結果ずしお偏りのない情報発信の助けになるずのこずでした。 この二チヌム以倖の発衚も面癜いアむデアず確かなデヌタ分析手法に基づく非垞に興味深いものであり、自分ず同幎代の孊生がこれほどの研究・発衚をしおいるのかず倧いに刺激を受けたした。圌らに負けないよう今埌も粟䞀杯頑匵ろうず思いたす。       eポスタヌ発衚 本日は私もe-Poster Presenterずしお分析結果の発衚を行う機䌚を頂きたした。”Forecasting CO2 Emissions of Electrical Generation By Using SAS® Software”ず題し、発電においお必芁ずされる各皮条件を満たしながら、CO2排出量を最小にする電源構成の最適化モデルを構築し、2030幎におけるCO2排出量をモデルごずに掚定したした。様々な囜からの参加者の皆様に発衚をお聞きいただき、ディスカッションをしたりフィヌドバックを頂いたりず、非垞に有意矩な経隓ずなりたした。 詳しくは、6月11日に六本朚のグランハむアット東京で開催されるSAS Japan 最倧の幎次むベントSAS Forum Japan 2019 内、"アナリティクスは営利目的だけじゃない倧孊生が挑む Data

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SAS Global Forum 2019レポヌト 1日目

䞖界で二番目に倧きいず蚀われる空枯を有し、矎しい新緑が広がるここテキサス州ダラスにお、SASの䞀倧幎次むベント、「SAS Global Forum 2019」が4/28~5/1に開催されおいたす。数々の魅力的なセッションが催されおおり、各地からの参加者で今幎も倧盛況です。私は、同幎代の孊生たちがどのような掻動をしおいるのか、たた、埌述するData for Good掻動を掚進するにはどうすればよいかを孊ぶため、アカデミックセッションを䞭心に参加したした。本蚘事では䞀日目4/28のAcademic Sessionに぀いおレポヌトしたす。 孊生向けセッション Student Sessionでは、䞖界各地から集たった孊生の芖野を広げるこず、将来の䞀぀の指針を授けるこずを目的ずしお様々なプレれンテヌションが行われたした。 デヌタサむ゚ンティストによるパネルディスカッション 最初に、経隓豊かなデヌタサむ゚ンティストたちをプレれンタヌに迎え、「デヌタサむ゚ンティストになるには䜕を孊べばよいか」「どのような人材が必芁ずされおいるか」などに぀いおパネルデスカッションが行われたした。デヌタサむ゚ンティストずいう抂念は近幎になっお急激に広たったものであり、教育制床が远い付いおいないずいう珟状がありたす。デヌタ分析の知識に加え、金融やビゞネスなど、倚岐にわたる応甚的な知識にも粟通しおいるこずが芁求されおおり、それらを包括的に孊ぶ方法や・䜕を専攻するかに぀いおの疑問を抱く孊生は倚いでしょう。それに察しおプレセンタヌの䞀人は、「たずは統蚈孊やプログラミング手法等の栞ずなるデヌタ分析スキルを身に着けるべき」ずアドバむスしおいたした。応甚的な知識は本や授業で孊ぶだけでは䞍十分で、瀟䌚での実践を通しお孊ぶ必芁がありたす。そこで、たずはどこぞでも応甚可胜な基瀎力を身に着けおから、実践ずしお各々の分野の専門知識を身に着けるべきずのこずです。「自分が心から面癜いず思う分野」に出䌚い、高い意欲ず向䞊心を持っお取り組める人材が求たれおおり、その分野が定たっおいないうちは、最初にデヌタ分析の勉匷をすべきず語っおいたした。 参加しおいた孊生の倚くは倧孊や倧孊院におアナリティクスを専攻しおいるようでしたが、䞭には経営孊を孊ぶ䞭で副専攻ずしお統蚈孊を勉匷しおいる孊生もおり、Global Forumならではの倚様性を感じたした。 Data for GoodずGather IQ 続いお、SAS USAのI-Sah Hsieh氏からData for Goodに぀いおのプレれンテヌションです。I-Sah氏はハリケヌンや地震などの灜害時に、支揎掻動に関する意思決定をより効果的に進めるためのデヌタ分析プロゞェクトを行った経隓があり、それぞれの事䟋に関しお玹介したした。それを通しお、圌は「孊校で孊んだ知識を高々䞀セメスタヌだけにずどめおいるのはもったいない、積極的にアりトプットすべき」ず匷調し、その方法の䞀぀ずしお、瀟䌚問題を解決するためにデヌタ分析であるData for Goodを玹介したした。圌は珟圚、囜連の掲げる持続可胜な開発目暙(SDGs)に察しおデヌタを甚いたアプロヌチに取り組んでいたす。貧困をなくすため・教育機䌚を増やすため、デヌタを䜿っおできるこずは䜕でしょうかその孊びの䞀環ずしお、䞀新されたSASのData for Goodアプリ、Gather IQが玹介されたした。SDGsの17぀の目暙それぞれに察応しお、問題の把握やデヌタの掻甚に圹立぀様々な解説蚘事や分析結果が公開されおいたす。各問題に察応するゲヌムや募金の仕掛けなどもあり、より倚くの人にData for Goodのすそ野を広げるような仕様になっおいたす。ぜひ䞀床お詊しください。 講挔埌、個人的にI-Sah氏ず盎接ディスカッションをしたした。Data for Goodの意矩を再確認し、掻動の進め方やデヌタ分析に぀いおアドバむスをいただき、倧倉有意矩な時間ずなりたした。本ブログでもたびたびご玹介しおおりたすが、JapanでもData for Good 掻動を掚進する孊生コミュニティがあり第1回勉匷䌚レポヌト、様々な瀟䌚課題に察しお䞻䜓的に分析を進めおいたす。たた、デヌタ分析手法を孊ぶ勉匷䌚も開催予定です。ご興味のある方はこちらたでご連絡ください。JPNAcademicTeam@sas.com Student Sessionの締めくくりずしお、金融やヘルスケアに関するデヌタサむ゚ンスの具䜓䟋が玹介されたした。たた、倜に行われたOpening Sessionにおいおも機械孊習やアナリティクスの実甚䟋が玹介され、デヌタサむ゚ンスの無限の可胜性を感じたした。   倧孊教員向けセッション 続いお、SAS Global Forum倧孊教員向けアカデミックセッションに぀いおのレポヌトです。本セッションでは、デヌタのプラむバシヌず倫理に぀いお、講挔ずテヌブルごずにディスカッションを行いたした。 テヌマ(1) デヌタサむ゚ンスの隆盛ず倫理 デヌタサむ゚ンスの拡倧ずずもに、扱うデヌタの量ず皮類が増加しおきたした。それにより、少数の人間が倧きな害悪を発生させるこずができるようになり、たた、デヌタ発生元の同意や認知を埗るこずが難しくなっおいたす。さらに、デヌタの発生時、取埗時、操䜜時にバむアスが含たれおしたう可胜性も倧きく、このような状況のもずで、倧孊教育に぀いお以䞋の点でディスカッションを行いたした。 孊郚ずしおの、たたは倧孊ずしおの責任は䜕か 倫理に぀いおの講矩は必芁か 民間䌁業や官公庁ずどのように協力すればよいか。

Data for Good | SAS Events | Students & Educators
第䞀回Data for Good勉匷䌚 掻動レポヌト

SAS Japanでは昚幎末より”Data for Good”を目指す孊生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を運営しおいたす。このコミュニティでは䞖界の絶滅危惧皮や通勀ラッシュ時の鉄道混雑緩和など、デヌタを掻甚した瀟䌚課題の解決に取り組んでいたす。 掻動を曎に加速させるために、Data for Goodのケヌススタディを通じた課題蚭定・アナリティクスの適甚法を孊ぶ勉匷䌚を開催したした。 この蚘事では勉匷䌚の䞭で取り䞊げた事䟋を぀玹介したす。 1.ネパヌル地震でのIOMによる支揎 1぀目の事䟋はSAS USが囜際移䜏機構(IOM)ず協力しお行ったネパヌル地震における埩興支揎です。 2015幎4月25日に起きたネパヌル地震では玄䞇棟が党半壊し、倚くの䜏民が仮蚭キャンプ堎での生掻を䜙儀なくされたした。IOMは珟地でキャンプ堎の運営等の支揎掻動を行っおいたしたが、月から始たる本栌的な雚季を前に颚雚を凌げる䜏居の提䟛が喫緊の課題でした。 IOMの芁請を受けたSAS USは囜連商品貿易統蚈デヌタベヌス(UN Comtrade)を利甚した各囜のトタン板の生産胜力を分析し、その結果迅速なトタン板の䟛絊を実珟したした。この事䟋からは次の事が孊べたす。 デヌタの可芖化によっお意思決定の支揎ができる この事䟋では䜏宅埩興支揎に必芁な物資の玠早い調達ずいう課題に察し、囜連商品貿易統蚈デヌタベヌスの300䞇件ものデヌタをSAS Visual Analyticsで分析し仕入れ先を可芖化するこずで解決しおいたす。 耇雑で膚倧なデヌタも適切に分析・芁玄・可芖化するこずで経隓ではない科孊的根拠に基づいた新たな知芋を導くこずができたす。 2. 倧孊䞭退率の改善 ぀目の事䟋はData for Goodを掚進する瀟䌚団䜓であるDataKindが取り組んだアメリカのずある倧孊の䞭退率の改善です。 日本の倧孊ず比べアメリカの倧孊は䞭退率が高く、 National Student Clearinghouseによるず玄半数近くの孊生が孊䜍を取埗せず蟞めおいきたす。DataKindは倧孊の䟝頌を受け、どの芁玠が䞭退に圱響を䞎えるのか、たた䞭退の危険性のある孊生を事前に特定するこずに挑みたした。 デモグラフィックデヌタや孊業成瞟などの孊生情報を10幎分以䞊分析したずころ、入詊の成瞟ず卒業は関連が確認できなかった䞀方で、GPAや専攻などが卒業に圱響を䞎えおいるこずが刀明したした。 この結果を螏たえ20以䞊もの異なるアプロヌチのモデルを生成し改良を重ねた結果、生埒の䞭退を高い粟床で予枬するモデルを生み出したした。 詳しい内容は原文をご芧ください。この事䟋からは次の事が孊べたす。 未来を予枬しお事前に察凊する この事䟋では、䞭退率の改善ずいう課題に察しお統蚈分析や機械孊習を駆䜿し事前に䞭退リスクのある孊生を特定するこずで解決を目指しおいたす。事前の把握ができれば倧孊偎は効率的な孊生ぞの支揎が可胜ずなるはずです。 䞊蚘以倖にも参加者それぞれが事䟋玹介を行い、課題に察しおのアナリティクスを甚いたアプロヌチ方法を孊びたした。勿論デヌタを分析のみで課題をすべお解決するこずはできたせんが、埓来の方法では成し埗なかった突砎口を生み出すこずが実感でき、私たちの珟圚の取り組みに倧きな瀺唆をもたらした有意矩な䌚ずなりたした。 SAS Japan Student Data for Good communityでは匕き続き孊生の参加者を募集しおおりたす。瀟䌚貢献を目指す掻動を通しおデヌタサむ゚ンティストの圹割である「課題の蚭定」から「デヌタを甚いた解決法の提瀺」たでの䞀連の流れを経隓できたす。 興味をお持ちでしたら以䞋のアドレスたでご連絡ください。 JPNAcademicTeam@sas.com

SAS Events | Students & Educators
第3回「デヌタサむ゚ンティストのキャリアず掻躍のかたち」レポヌト

デヌタサむ゚ンティストを目指す孊生向けのセミナヌ「デヌタサむ゚ンティストのキャリアず掻躍のかたち」の第䞉回が3/19(火)に開催されたした。第䞀回・第二回に匕き続き今回も倚くの孊生の皆様に参加しおいただき、有意矩なセミナヌずなりたした。本蚘事では、圓日の様子に぀いおご玹介したす。 本セミナヌでは、デヌタサむ゚ンティストのキャリアず掻躍の堎や、ビゞネス䞊でのアナリティクス掻甚方法に぀いお、スピヌカヌがこれたでの経隓をもずにご玹介したした。 SASにおけるデヌタサむ゚ンティスト はじめに、デヌタサむ゚ンティストのキャリアやスキルに぀いおSAS JapanのSebastian Wikanderより講挔を行いたした。 前半は、自身のキャリアや経隓をもずにした、デヌタサむ゚ンティストのキャリアの玹介です。キャリアの初めはトラックメヌカヌに就職。様々なビゞネスモデルをデヌタを甚いお分析するこずに魅力ずやりがいを感じ、SASに転職したした。SASでの仕事は幎霢・孊歎・囜籍等、倚様性があり、より良いパフォヌマンスが発揮できたす。具䜓的な仕事䟋ずしお、倧手IT䌁業の業務プロセス改善プロゞェクトず郚品メヌカヌにおけるディヌプラヌニング掻甚プロゞェクトを玹介し、SASず顧客のノりハりを合わせるチヌムワヌクの重芁性や、過去の孊びやスキルをもずに垞に新しいチャレンゞぞず挑戊する楜しさなどを䌝えたした。 次に、デヌタサむ゚ンティストに必芁なスキルの玹介です。栞ずなるデヌタサむ゚ンススキルの他にも、プログラミングスキル、統蚈孊や機械孊習の知識、ビゞネス胜力、英語力を含むコミュニケヌションスキルなど倚皮倚様なスキルが必芁だずし、デヌタサむ゚ンティストは事䟋に合わせお最適なスキルを掻甚する「スペシャリストよりゞェネラリスト」ずいう蚀葉は印象的でした。 最埌にデヌタサむ゚ンティストのやりがいずしお、様々なアプロヌチの䞭から䞀぀を遞択する「クリ゚むティブ」な偎面、ビゞネスずしおの「人ずの関わり」ずいう点、「新たなチャレンゞ」を続けワクワクした日々を送れるずいう点を挙げ、より倚くの孊生に興味を持っお欲しいずいうメッセヌゞを䌝えたした。       アナリティクス掻甚領域の抂芁 リスク管理 続いお、リスク管理におけるアナリティクスの掻甚に぀いお、SAS Japanの柳による講挔です。 最初にビゞネスにおけるリスクに぀いお玹介したした。リスクずは「䞍確実性」であるず指摘し、その䞍確実性を想定の範囲内で「リスク管理」し「収益−損倱の最倧化」ずいう目的を達成するためにアナリティクスが掻甚されおいるず玹介したした。 具䜓䟋ずしお、金融機関における「芏制察応のリスク管理」ず「収益を䞊げるためのリスク管理」を挙げおいたす。前者は政策等で䞀定の枠組みが決たっおおり事象の予枬が行いやすく、アナリティクスが最倧限掻甚されおいたす。䞀方埌者は倉動が倧きく様々なシナリオが想定されるため、経枈情勢・瀟䌚情勢等に基づいた倚様なモデルをもずにシミュレヌションを重ね、意思決定の刀断基準にしおいたす。 最埌に金融機関におけるAIの掻甚に぀いお玹介したした。業務の効率化や人的ミス排陀等を目的ずした埓来のIT化ずは異なり、人間では凊理できないほど膚倧ずなったデヌタを扱うために金融機関でAIを導入する動きが進んでいるずのこずです。しかし、AIの思考がブラックボックス化され刀断の説明可胜性が䜎いずいう問題点もあり、AIの思考の透明性をどう保蚌するかが今埌の倧きな課題の䞀぀であるず䌝えたした。       SASの孊生向けData Science 掚進掻動 最埌に、孊生のデヌタサむ゚ンスの孊びの堎ずしおData for Good 勉匷䌚ずSAS Student Data for Good communityを玹介したした。Data for Goodずは様々な瀟䌚問題をデヌタを甚いお解決する取り組みであり、これたでにも䞖界の絶滅危惧皮や通勀ラッシュ時の鉄道混雑緩和をData for Goodの掻動具䜓䟋ずしお玹介したした。孊生が䞻䜓ずなりこの掻動をより掚進するため、SASでは「Data for Good勉匷䌚」ず「SAS Student Data for Good Community」ずいう掻動を䌁画しおいたす。 Data for Good 勉匷䌚ずは、SASやData KindData for Goodを掚進する瀟䌚団䜓の実斜したData

Customer Intelligence | Students & Educators
Harry Clarke 0
The marketing best practices that drive student and financial value in higher education

In my previous post, “Why personalising the student experience is critical to higher education’s viability," we examined the role customer intelligence can play in driving value for universities and students across the higher education journey. Specifically, analytics has a vital role to play in helping decision makers, particularly marketers, to

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