SAS Japan Blog

活用事例からデータ分析のテクニックまで、SAS Japanが解き明かすアナリティクスの全て

SAS Viyaで線形回帰

SAS Viyaで線形回帰を行う方法を紹介します。 言語はPythonを使います。 SAS Viyaで線形回帰を行う方法には大きく以下の手法が用意されています。 多項回帰: simpleアクションセットで提供。 一般化線形回帰または一般線形回帰: regressionアクションセットで提供。…

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機械学習のパラメータをオートチューニングしよう(回帰編)!

先日投稿した「機械学習のパラメータをオートチューニングしよう(分類編)!」の続きです。 今回は回帰分析をオートチューニングします。 【あらまし】 機械学習の課題はパラメータチューニングで、手動で最高のパラメータを探そうとすると、とても時間がかかり効率的ではありません。 SAS Viyaではパ…

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機械学習のパラメータをオートチューニングしよう(分類編)!

機械学習で予測モデルを作るとき、課題のひとつにパラメータのチューニングがあります。 パラメータとはどういう設定値や制限値で機械学習の予測モデルを作るのかを示すものです。 料理に例えると、チャーハンを作る過程が機械学習のアルゴリズムだとすると、どういう具材をどのくらいの量入れるのかがパラメータ…

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SAS Viyaでフーリエ変換

みなさま、こんにちは。 さて突然ですが、フーリエ変換ってご存知ですか? おそらく物理学や経済学で波形データを分析したことのある方には馴染みがあるでしょうが、フーリエ変換は波形データを扱う手法です。 フーリエ変換では周期的な波形を、sin波やcos波の重ね合わせで説明しようというものです。 た…

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PythonからSASの画像処理機能を使って画像マッチング

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている画像処理機能が入門レベルとして紹介されました。 セッション内では、皆様にとってもお馴染みの「浅草雷門」の写真を使った画像マッチングのデモも紹介しました…

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SAS言語派集まれ!SAS StudioからSASのAIを使ってみよう!

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017では、通常のセッション枠とは別に、「スーパーデモ」と題して、各種SAS製品やソリューションのデモが紹介されました。通常セッションの休憩時間はもとより、セッション時間中でも多くの方々が「スーパーデモ」エリアに集まり、食い入るようにデ…

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Pythonで操るSASの画像処理技術入門編

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている画像処理機能が入門レベルとして紹介されました。 従来からSASを活用されている方々にとっては、「SAS」と「画像処理」って、なかなか結びつかないのでは…

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Python, Rで使うSAS Viya!

みなさま、SAS Viyaはご存知でしょうか? SAS ViyaはSASが2016年末に出した新データ分析プラットフォームでして、データの探索、整形から機械学習まで、幅広くデータ分析することができる万能品です。 こんな感じのロゴです。 SAS Viyaの特徴にインメモリエンジンによる分散処理…

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グラフ理論②:PythonとSAS Viyaでグラフ分析

はじめに 以前このブログ「グラフ理論入門:ソーシャル・ネットワークの分析例」でもご紹介しましたが。SASは従来からネットワーク分析(グラフ分析)をサポートしています。ネットワーク分析の基本的なことはまず上記のブログをご参照ください。 今回は、プログラミングスキルがあるアプリケーション開発者や…

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Hadoopだからこそ必要なセルフサービス-そしてアダプティブ・データマネジメントの時代へ

2014 およそ2014年からSAS on Hadoopソリューションを本格展開してきました。時代背景的には、2014頃は依然として、業態の特性からデータが巨大になりがちで、かつそのデータを活用することそのものが競争優位の源泉となる事業を展開する企業にHadoopの活用が限られていたと思いま…

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ディープ・ラーニングとAI

この写真に写っているのは何でしょうか?きっと皆さん考えることもなく瞬時に家だと分かるでしょう。なぜなら、何百、何千という種類の家を見てきた経験から、家を構成する特徴(屋根、ドア、窓、玄関前の階段など)を脳が認識できるようになっているからです。そのため、たとえ家の一部分しか写っていない写真でも…

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