SAS Statistical Analysis Systemとは？
SASはStatistical Analysis Systemの略称で、1976年にアメリカのSAS Instituteによって開発された統計分析ソフトウェアです。データ分析や統計処理、予測分析、ビジネスインテリジェンス、データマイニングなど、さまざまな分野で活用されています。
SASは、大量のデータを高速に処理できることから、金融、保険、医療、製造業、マーケティングなど、様々な業界で利用されています。また、SASはデータ分析に必要な様々な機能を備えており、データ分析に欠かせない統計解析、グラフィカルな表示、データマイニング、機械学習、人工知能など、多岐にわたる機能を持っています。
データ分析の基本概念と導入手順
データ分析とは、データから有用な情報を抽出することです。データ分析に必要な数学・統計学の知識や分析ソフトウェアのスキルが必要ですが、最も大事なのはビジネスや課題を理解する能力です。データ分析は、あくまでもビジネスを推進するための手段であり、ビジネスを理解することがデータ分析の出発点となります。
SASを使ったデータ分析には、以下のような手順があります。
1. 問題の定義
– ビジネス課題や問題を明確にする。
– どのような情報が必要とされているかを定義する。
2. データの収集
– 必要なデータを収集する。
– 不足しているデータがあれば、補完する。
3. データの前処理
– 不要なデータを除去する。
– 欠損値を補完する。
– 変数のスケーリングなど、データの前処理を行う。
4. データの可視化
– グラフなどを使用してデータを視覚化する。
– データの性質を理解し、分析のアイデアを得る。
5. データの分析
– データの分布や相関を調べ、分析する。
– 分析結果をもとに、問題解決のための施策を立てる。
6. 分析結果のレポート
– 分析結果をまとめ、レポート化する。
– ビジネス課題の解決に必要な情報を提供する。
まとめ
SASを使ったデータ分析には、ビジネスを理解する力が必要不可欠です。また、適切な問題定義から始め、データの収集・前処理、可視化、分析、レポート化までの一連の手順を踏むことが重要です。基本的な手順を理解し、実際にSASを利用して分析を行うことで、データ分析のスキルを磨いていきましょう。