投稿者:SASソリューション担当

こんにちは。NI+C SASソリューションチームです。
本Blogでは、SASの最新プラットフォームSAS Viyaを中心に、NI+Cで扱っているSASソリューション及びSASナレッジをご紹介していきます!
第3弾は、新入社員がSAS Viyaを使用してみて、魅了に感じ点や、便利に思った機能などを紹介したいと思います。
環境は「Stable 2021.2.2」を使用しております。

第3弾は、わたし、2021年度新卒新入社員が「SAS Visual Analytics」についてご紹介します

目次
 1. SAS Visual Analyticsとは?
 2. 実際に使ってみよう!
  2-1. 基本的な操作説明
  2-2. オブジェクトの設置
  2-3. フィルターとオブジェクトリンク
  2-4. 相関分析と決定木
 3. まとめ
 4.最後に

1. SAS Visual Analyticsとは?
Visual Analyticsは、セルフサービス型のデータビジュアライゼーションツールです。マウスによる直感的な操作で簡単にグラフ作成から簡易的なデータ分析、データの探索・確認まで行うことができます。
また、大容量のデータでもIn-memoryエンジンを使用しているため、高速に処理することが可能となっています。
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2. 実際に使ってみよう!
SAS Visual Analyticsはサイドメニューバーの「探索とビジュアル化」からアクセスすることができます。
また、「NI+C SAS<第2弾>新入社員と初めてのSAS Information Catalog」で紹介したSAS Information Catalogで探したデータを使用したい場合は「アクション」のボタンから簡単にアクセスできます。
今回も引き続き、小売店を想定したデータを使用してデータの見える化と分析行っていきたいと思います!

2-1. 基本な操作説明
基本操作はマウスのみで行うことができます。キーボードの出番はほぼありません。グラフや表などのオブジェクトはドラッグ&ドロップで設置することができ、サイズや位置の変更もクリック操作のみで終わらせることができます。もちろん、分析系のオブジェクトも同様の操作で行うことができます!

さっそく、レポートを作成してみましょう!

2-2. オブジェクトの設置
まずは、ブランド毎の売上についてのオブジェクトを設置したいと思います。
やり方は非常に簡単で、使いたいデータ、今回でしたらブランドと売上のデータレポート上にドラッグ&ドロップするだけです。
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そうすると自動でデータに合わせてオブジェクトが設置されます。今回は棒グラフが作成されました。
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もし、オブジェクトを変えたくなってもグラフ上でちょっとだけクリック操作することで簡単に変更することが可能です。
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これで円グラフの完成です!
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また、事前に使いたいオブジェクトが既に決まっている場合は、オブジェクトを選んでからデータを選択することも可能です。先ほどと同じようにこちらもドロップ&ドラックで設置します。
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設置後に使いたいデータを選択します。SAS Visual Analyticsはデータをメジャー(数値データ)やカテゴリ(文字データ)に自動で分別してくれているので、選択した役割に合わないデータを選択する心配がありません。
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棒グラフの完成です!
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もちろんグラフだけでなく表にも対応しており、同様の方法で設置することができます。
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2-3. フィルターとオブジェクトリンク
フィルターかけるのも簡単で基準となるデータをページコントロールとして設定するだけです。今回は年月を使用します。
2-9.png設置すると左上にスライサーが自動で設置されフィルターをかけることが可能になります。
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更にオブジェクトリンクを有効にしてあげることで、基準となるオブジェクトが他と連携されるようになります。今回は円グラフを基準とします。
2-11.png設定後に円グラフ内のデータを選択してあげると、他のオブジェクトもそれに合わせて変化するようになります。
2-12.png簡単に作り上げることができました!!!

2-4. 相関分析と決定木
SAS Visual Analyticsで使うことが可能なのはグラフや表だけではありません。
なんと、分析までも行うことができます!!!
今回は相関分析と決定木を紹介します。どちらもグラフなどと同様に簡単に行えます。
まずは、相関分析です。相関を見たいメジャーデータを複数選択してレポート上にドラック&ドロップするだけです。
※決定木の一部機能は別途SAS Visual Statisticsのライセンスが必要です。
2-13.png相関分析は色が濃いほど強い相関で、薄いほど弱くなっています。相関が強いほど変数同士の関係性が強いということになります。
2-14.png今回は売上と粗利益、売上とコストなどが強い相関を見ることができました。

次に決定木です。
決定木はオブジェクトを指定してレポート上にドラック&ドロップすることで使うことができます。
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今回の場合だと、確認したい優良会員の顧客のデータ(ロイヤリティカードメンバー)をターゲット変数に入れ、予測変数として優良会員と関連がありそうな項目(平均気温、店舗開店年数、店舗立地、商品カテゴリ、時間帯)を加えてみました。
決定木を実行した結果、こんな感じになりました!
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ツリーの気になるところをリック、ズームすることで、どのような傾向なのかを確認することが可能です。
2-2-2.pngこのデータだと優良会員は店舗開店年数5年未満の街路沿いのお店でPMにレディース製品を購入する顧客の優良会員が多いということが分かりました。

SAS Visual Analyticsでは、私のような初心者でも容易に相関分析と決定木が行えました!!!

3. まとめ
いかがだったでしょうか。SAS Visual Analyticsの魅力が伝わりましたか?
今回は紹介しませんでしたがドリルダウンやドリルスルーにも対応しているため、よりデータをアドホックに深堀したり、より複雑なダッシュボード・レポートの作成することも可能です。

最後に今回紹介したSAS Visual Analyticsで出来る便利なことを簡単にまとめます。

  • 直感的な操作で簡単にレポート作成が可能です
  • データの種類ごとに自動で分別されているため、データ選択に迷う心配がない
  • 専門的な知識がなくとも簡単に分析を行うことが可能です

SAS Visual Analyticsはデータの可視化だけでなく初歩的な分析も可能なツールです!!!
以上、新入社員とSAS Viya【SAS Visual Analytics編】でした。

4.最後に
SASソリューションやSAS Viyaにご興味頂いた方は、お気軽にぜひ「こちら」からお問い合わせください。
御覧頂き、ありがとうございました!