Exploring the human side of data

About two-thirds of the way through her Analytics Experience presentation, Dr. Tricia Wang showed a video from Frans de Waal, a world-renowned primatologist. The video showed two monkeys receiving rewards for giving a researcher a rock. Each time a monkey handed over a rock it received a piece of cucumber. […]

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What Wuxi can teach us about being a smart city

The Grand Buddha at Ling Shan, located on the northern bank of Taihu Lake near Wuxi, China is a fitting metaphor for smart city initiatives in China, specifically Wuxi in the Jiangsu Province in Eastern China.  One of the largest Buddha statues in the world, the bronze monument reaches 88 […]

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“Why are forecasts so wrong?” Q&A (part 2 of 2)

Why Are Forecasts So Wrong? Q&A (Part 2) Q: Should we make a distinction between business as usual forecasts and major change forecasts and do FVA for these separately? Management reaction can differ with these. A: Segmenting your time series based on their characteristics is often helpful in both modeling […]

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6 innovator profiles that know how to use analytics to drive change

Ever since I was a child, I have loved the Warner Bros. cartoons featuring Bugs Bunny, Daffy Duck, Road Runner and Wile E. Coyote. I was fascinated by their different characters, and how they interacted, and the way that the storylines were both the same and different. Of course, some […]

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AI民主化を加速する「自動分析機能」が登場

AIプラットフォームSAS Viyaでは、「AI実用化」や「AI民主化」を促進するために、従来から自動予測モデル生成や、機械学習やディープラーニングの判断根拠情報の提供などを可能としていましたが、SAS Visual Analytics on SAS Viyaの最新版8.3では、新たに「自動分析」機能が実装されました。 「自動分析」機能を使用すると、予測(ターゲット)に影響を与えている変数の特定や、変数ごとにどのような条件の組み合わせがターゲットに依存しているのかを「文章(条件文)」で表現して教えてくれます。 この例で使用するデータ「HMEQJ」は、ローンの審査を題材にしたもので、顧客ごとに1行の横持ちのデータです。このデータ内にある「延滞フラグ」が予測対象の項目(ターゲット変数)で、0(延滞なし)、1(延滞あり)の値が含まれています。 データリスト内の「延滞フラグ」を右クリックし、「分析」>「現在のページで分析」を選ぶだけで、「延滞フラグ」をターゲット変数に、その他の変数を説明変数とした分析が自動的に行われ、 以下のような結果が表示されます。 分析結果画面内説明: ① ドロップダウンリストで、予測対象値(0:延滞なし、1:延滞あり)の切り替えが可能です。この例では、「1:延滞あり」を選択し、「延滞する」顧客に関して分析しています。 ② 全体サマリーとして、すべての顧客の内、延滞実績のある顧客は19.95%であり、「延滞する」ことに関して影響度の高い変数が順に表記されています。 ③ 「延滞する」ことに関して影響を与えている変数の度合い(スコア)を視覚的に確認することができます。 ④ 「延滞する」可能性が最も高くなるグループ(条件の組み合わせ)が文章で示されています。この例では、③で「資産に対する負債の割合」が選択され、これに応じて文章内の該当箇所がハイライトしています。 ⑤ この例では、③で「資産に対する負債の割合」が選択され、これに応じて「0:延滞なし、1:延滞あり」別の顧客の分布状況がヒストグラムで表示されています。選択された変数が数値属性の場合は、ヒストグラムで、カテゴリ属性の場合は積み上げ棒グラフで表示されます。 分析に使用する説明変数(要因)に関しては、右側の「データ役割」画面内で選択することができます。 以上のように、分析スキルレベルの高くないビジネスユーザーでも、簡単かつ容易に、そして分かり易くデータから有効な知見を得ることができます。 ※AIプラットフォーム「SAS Viya」を分かり易く学べる「特設サイト」へGO!

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和歌山県データ利活用コンペティション活用資料(6) 時系列データの利用

これまでのSAS Visual Analytics 活用例では、一時点のデータを表やグラフに示し、分析していましたが、統計データには毎年、毎月や四半期ごとに集計されているものが多くあります。そこで今回はデータのなかに時間情報が存在する時系列データの操作について説明します。 時系列データには国や地方自治体が公表しているデータに加え、気象情報、商品の売上、株価、為替レートなど様々なデータがあります。時系列データを利用することで、過去の傾向やパターンを把握したり、将来はどうなるのか予測することができます。SAS Visual Analytics のオブジェクトには、時系列データではないと作成できないものがあり、その中でも今回は、二軸の時系列プロットと予測の利用例を説明します。 このスライドでは、日本政府観光局(JNTO)が公開している「年別 訪日外客数・出国日本人数・国際旅行収支(IMF方式)の推移」を利用しました。このファイルには、1959年から2016年までの年ごとの訪日外客数、出国日本人数とその伸び率、国際旅行収支のデータがあります。データのインポートについてスライド内でも説明していますが、インポートの際の注意点など詳細に関してはこちらのブログを参考にしてください。   SAS Visual Analytics 8.3 における時系列データの利用 from SAS Institute Japan   予測オブジェクトでは、自動的に最適な予測モデルが選択されます。オブジェクトを最大化し、詳細を表示すると使用された予測モデルを確認することができます。 スライド内の予測では、ARIMAが使用されていました。 また、データ役割からWhat-If 分析を選択すると、シナリオ分析とゴール探索を実行することができます。シナリオ分析では、要因の値を設定することで、予測値がどれくらい変化するかを確認できます。ゴール探索では、予測の目標値を設定することで、その目標を達成するために必要な要因の値を決定することができます。 今回スライド内で紹介したほかに時系列データを利用するオブジェクトとしては、時系列プロットと比較時系列プロットがあります。作成したオブジェクトを右クリックするとメニューが表示されるのでそこから変更することができます。 引き続き本ブログのシリーズでは、図表・グラフの作成や統計解析の方法について紹介いたします。 第2回和歌山県データ利活用コンペティションへの参加も募集中ですので、高校生・大学生のご参加をお待ちしています。

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“Why are forecasts so wrong?” Q&A (Part 1 of 2)

Last week I had the pleasure of delivering a one hour web lecture for the American Statistical Association on “Why Are Forecasts So Wrong? What Management Must Know About Forecasting.” I find it helpful (both for myself and the audience) to follow up with written responses to all questions submitted […]

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Postpartum Depression and Anxiety #podcastthursday

This is a two-part podcast recording to address the topics of postpartum depression and anxiety. Thanks to Ruth Echols Amos for sharing this information. Below you will find two podcast recordings: Postpartum Depression and Postpartum Anxiety.   Ruth Echols Amos, LPC, is a therapist in Cary, NC. Her background is […]

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Changing the rules of the game: Why in-memory computing is like hydrofoils

After  SAS® Global Forum in Denver, I took a holiday in San Francisco. Like all good tourists, I obviously went to visit the Golden Gate Bridge. While I was walking across it, I noticed a windsurfer getting what I thought was a bit close to the mouth of San Francisco […]

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The ingredients of privacy-friendly innovation

In my previous blog post I have described the tension between privacy and innovation. In this post I will discuss how to deal with this and transform challenges into opportunities. The ingredients of privacy-friendly innovation Having rules and ways to enforce those rules is key. What else do we need to innovate […]

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