For Higher
Customer Satisfaction,
We Bridge
the SAS System
Between
Customer’s World.

WINTER 2014
特集

01

High Performanceな分析へ®
SAS/STAT 12.3

SAS Partner Network

データから価値を生む
富士通のビッグデータイニシアティブ

10

SAS Academic News Digest

15

SAS Certification

16

Q&A

19

リリース／Hot Fix最新情報

23

New year’s challenge!

2014

High Performanceな分析へ

SAS/STAT ® 12.3
前号につづき、最新リリース SAS® 9.4 をご紹介します。

SAS® High-Performance Analytics プ ロ ダ ク ト の 機 能このリリースで は、SA S/S TAT ®、SA S/ E T S®、SA S/O R ® 、（一 部）を単一サーバーで実行でき、SAS/STAT プロシジャ

SAS/IML®、SAS/QC® などの分析系プロダクトはバージョン

では対応していない機能もあります。例えば、一 般化 線 形

12.3 と な り、2012 年 夏 にリリ ース さ れ た 12.1（SAS 9.3

モデル に お ける変 数 選 択 が あります。本 特 集 記 事 で は、

TS1M2）のメンテナンス版となります。

SAS/STAT を 含 む イ ン ス ト ー ル に て、実 行 で き る SAS

12.3では既存プロシジャは大きく機能拡張されていませんが、

High-Performance Statisticsのプロシジャをご紹介します。

02[ 特集 ] High Performance な分析へ

SAS/STAT ® 12.3

WINTER 2014

表1．SAS High-Performance AnalyticsとMVAプロダクトの対応

1

SAS High-Performance
Analyticsについて

SAS High-Performance Analytics
プロダクト

MVA プロダクト

㻿㻭㻿㻌㻴㼕㼓㼔㻙㻼㼑㼞㼒㼛㼞㼙㼍㼚㼏㼑㻌㻿㼠㼍㼠㼕㼟㼠㼕㼏㼟㻿㻭㻿㻛㻿㼀㻭㼀

㻿㻭㻿㻌㻴㼕㼓㼔㻙㻼㼑㼞㼒㼛㼞㼙㼍㼚㼏㼑㻌㻱㼏㼛㼚㼛㼙㼑㼠㼞㼕㼏㼟㻿㻭㻿㻛㻱㼀㻿

SAS High-Performance Analytics（以 下、HPA）は、今 日 の ビッ ク㻿㻭㻿㻌㻴㼕㼓㼔㻙㻼㼑㼞㼒㼛㼞㼙㼍㼚㼏㼑㻌㻻㼜㼠㼕㼙㼕㼦㼍㼠㼕㼛㼚㻿㻭㻿㻛㻻㻾

デ ー タ に 対 応 し、複 数 の 分 散 処 理 オ プ シ ョ ン（In-Memory、㻿㻭㻿㻌㻴㼕㼓㼔㻙㻼㼑㼞㼒㼛㼞㼙㼍㼚㼏㼑㻌㻲㼛㼞㼑㼏㼍㼟㼠㼕㼚㼓㻿㻭㻿㻌㻴㼕㼓㼔㻙㻼㼑㼞㼒㼛㼞㼙㼍㼚㼏㼑㻌㻲㼛㼞㼑㼏㼍㼟㼠㼕㼚㼓㻿㻭㻿㻌㻴㼕㼓㼔㻙㻼㼑㼞㼒㼛㼞㼙㼍㼚㼏㼑㻌㻰㼍㼠㼍㻌㻹㼕㼚㼕㼚㼓㻿㻭㻿㻌㻱㼚㼠㼑㼞㼜㼞㼕㼟㼑㻌㻹㼕㼚㼑㼞㻿㻭㻿㻌㻴㼕㼓㼔㻙㻼㼑㼞㼒㼛㼞㼙㼍㼚㼏㼑㻌㼀㼑㼤㼠㻌㻹㼕㼚㼕㼚㼓㻿㻭㻿㻌㼀㼑㼤㼠㻌㻹㼕㼚㼑㼞

In-Database、および Grid Computing）にて、モデリング、モデル選択などに対応しているプロダクトとなります。分散処理オプションなどの詳細については、以下の URLをご参照ください。
http://www.sas.com/jp/high-performance-analytics

さらに、HPAプロシジャは対応している MVAプロダクトに含まれ、シング
ル マ シ ン の 実 行 に HPAライセ ンス は 必 要 ありま せ ん。例 え ば、SAS

単一サーバー、シングルマシンにて実行できる機 能をご紹介する

High-Performance Statistics の HPREG プ ロ シ ジャ は、対 応 して い る

上で、HPA に関する実行モード、およびライセンスについて最初にSAS/STAT に含まれ、HPAライセンスがない場合にもシングルマシンで実記述します。

行できます。ただし、分 散処理オプション ( In-Memory、In-Database、および Grid Computing) を用いた環境で実行するときは、HPAライセン

1.1

実行モード

スが必要です。

HPAプロシジャと既存のプロシジャにおける基本的な違いは実行環境です。既存のプロシジャは、単一サーバー、シングルマシンにて実行します
が、HPAプロシジャはシングルマシンに加え、分散コンピューティング環境にて実行できます。また、2 つ目の違いとしてマルチスレッド処理への対応 が 挙 げられます。いままでは一 部 のプロシジャ※１のみでしたが、HPAプロシジャはすべてがマルチスレッド処理に対応しています。
※１ マルチスレッド処理対応の従来のプロシジャ
Base SAS： MEANS、REPORT、SORT、SUMMARY、TABULATE、SQL
SAS/STAT : ADAPTIVEREG、FMM、GLM、GLMSELECT、LOESS、MIXED、QUANTLIFE、
QUANTREG、QUANTSELECT、ROBUSTREG

2

SAS High-Performance
Statisticsについて

すべての HPA プロシジャは、分散コンピューティング 環境で、分析ができるように設計されています。また、シングルマシンで実行する場合と同じ構文にて分散コンピューティング環境にても実行できるようになって

1.2

ライセンス

います。このため、シングルマシンでプログラム、結果の検討などを行っ

9.4 より前 のリリースで は、SAS High-Performance Analytics ライセ

たのち、データ量の増大などにともなう分散コンピューティング環境に

ンスに HPA プロシジャが含まれています。このライセンスには、データ移行するときにも、構文をそのまま活用できます。

マイニング、統計モデリング、時系列解析、テキストマイニングが含まれ統計モデリングに対応しているSAS High-Performance Statisticsでは、ており、個 別にはライセンスされていませんでした。さらに、これらの大量のオブザベーション、非常に多くの変数のデータから、正確な予測

HPA プロシジャは分散コンピューティング環境での実行となり、シング

モデルを作成することが主な目的となります。このため、可能である限ルマシンでは実行できませんでした。

り、説明変数の選択、次元の削減、重要な変数の特定に対応しています。

9.4 で は、SAS High-Performance Analytics ライセンスは分 割 さ れ、

一方、計算上多くのコスト（メモリ、処理時間など）がともなう統計推論

必要とする機能のみを個別にライセンスできます。分割されたライセンの算出について、対応していないものもあります。例えば、混合モデルを

スは、表 1 のように既存のプロダクト（以下、MVA プロダクト）と対応し推定できる MIXEDプロシジャでは、自由度算出として Satterthwaite 法、ています。

Kenward と Roger 法などに対応しています。一方、HPAプロシジャの一つ HPLMIXED で混合モデルは推定できますが、これらの自由度算出の手法には対応していません。
この他、HPA 統計モデリングのプロシジャ間にて共通となる機能がある
場合には、同じ構文を用いるように設計されています。ただし、同じ機能をもつ SAS/STAT プロシジャと同じとは限りません。例えば、回帰分析
における変数選択は、SAS/STAT REG プロシジャの MODEL ステートメン
トにて SELECTION= オプションを用いますが、HPA の HPREG プロシジャ
では SELECTION ステートメントにて指定します。

WINTER 2014

[ 特集 ] High Performance な分析へ

SAS/STAT ® 12.3

03

● MODEL ステートメント

3

HPA統計モデリングにおけるプロシジャの説明

モデルの指定は MODEL ステートメントで行います。等号 ʻ＝ʼ の左側に従属変数、右側に説明変数をリストします。分類変数がモデルに含まれている場合には、MODEL ステートメントの前に CLASS ステートメントを記述しておく必要があります。

HPA 統計モデリングのプロシジャは、シングルマシンで実行できるほか、

非線形モデルでは、等号ではなく、チルダ ʻ〜ʼ を用いて、モデル式を記述

SAS/STAT プロシジャにおける機能を拡張している部分もあります。以下します。

で は、HPA プ ロ シ ジャに て 共 通 のステ ートメントを 記 述し た の ち、SAS/STAT プロシジャとの比較を含め、HPAプロシジャを説明します。

● SELECTION ステートメント
変数選択に対応している SAS/STATのプロシジャでは、変数選択の手法

3.1

共通ステートメント

をMODEL ステートメントのSELECTION=オプションで指定します。一方、HPAプロシジャ間にて共通となる機能については、同じ構文となります。

HPAプロシジャでは、SELECTION ステートメントにて、変数選択の手法、

このため、各プロシジャの説明の前に、共通であるステートメントのいく

選択基準などの設定を行います。表 3 は、各プロシジャが対応している手

つかをご紹介します。

法となります。

SAS/STATの GENMOD プロシジャ (デフォルトは GLM 法）、LOGISTIC プ

ኚᩘቑຍ䠄㻲㼛㼞㼣㼍㼞㼐䠅

ロシジャ (デフォルトは効果法）などと同様に PARAM= オプションで指定します。
ダミー変数の手法に関してですが、例えば、変数 CATが 3 つの水準 A、B、

HPGENSELECT

手法

HPLOGISTICが作成され、モデルが推定されます。生成されるダミー変数に関しては、

HPREG

ステートメントにて指定されている変数については、内部的にダミー変数

REG

続的な変数と区別するために CLASS ステートメントを用います。CLASSLOGISTIC

カテゴリカル的な値をもつ変数、分類変数がモデルに含まれる場合、連GLMSELECT

表3．各プロシジャが対応している変数選択手法● CLASS ステートメントኚᩘቑຍ㻙䝇䝽䝑䝥䠄㻲㼛㼞㼣㼍㼞㼐㼟㼣㼍㼜䠅ኚᩘῶᑡ䠄㻮㼍㼏㼗㼣㼍㼞㼐䠅ኚᩘῶᑡ䠄㧗㏿䠅䠄㻮㼍㼏㼗㼣㼍㼞㼐䠄㻲㼍㼟㼠䠅䠅C である場合、表 2 のような変数が内部的に生成されます。

ኚᩘቑῶ䠄㻿㼠㼑㼜㼣㼕㼟㼑䠅表2．分類変数に対するダミーコード：GLM、参照、効果法
GLM法

参照法

効果法

（GLM）

（Reference）（Effect）

㻸㻭㻾
㻸㻭㻿㻿㻻

㻯㻭㼀

㻰㻝

㻰㻞

㻰㻟

㻯㻭㼀

㻰㻝

㻰㻞

㻯㻭㼀

㻰㻝

㻰㻞

㻭

㻝

㻜

㻜

㻭

㻝

㻜

㻭

㻝

㻜

㻮

㻜

㻝

㻜

㻮

㻜

㻝

㻮

㻜

㻝

調整済み R2 乗 値による選 択 (ADJRSQ）、Mallows の CP 統 計 量による

㻯

㻜

㻜

㻝

㻯

㻜

㻜

㻯

㻙㻝

㻙㻝

選 択（CP））の 手 法 は、HPA プロシジャで は 対 応していません。また、

REG プロシジャにて対応している最 大 R2 乗 値 改 良（MAXR）、最小 R2
乗 値 改 良（MINR）、および 総 当り法（R2 乗 値による選 択（RSquare）、LOGISTIC プロシジャのスコア（Score）法にも HPA プロシジャは対応
デフォルトでは最後の水準が参照水準となり、GLM 法の場合にはパラ

していません。

メータの値は 0 に設定されます。参照法、効果法における参照水準は、

すべてのプロシジャが変数増加、変数減少、変数増減の手法に対応して

REF= オプションにて指定できます。SAS/STATのプロシジャでは上記のいますが、HPA プロシジャではより汎 用的になります。例えば、REG プ

他、さまざまな手法に対応していますが、HPAプロシジャでは GLM 法 (デロシジャではモデルに効果を追加 / 削除する際、F 統計量が判断基準でフォルト) と参照法のみに対応しており、すべての分 類 変 数に対してダ

すが、HPA プロシジャでは SELECT= サブオプションで判断基 準となる

ミー変数の手法は統一されている必要があります。

統 計 量（ADJRSQ、AIC、AICC、BIC、CP、RSQUARE、SBC、SL な ど）を

分 類 変 数の水準順 序については、ORDER= オプションにて指定できま

指定できます。この 他、STOP= オプションにて変 数 選 択を終了とする

す。デフォルトでは ORDER=FORMATTED となりますので、分 類 変 数に判断基準を指定することもできます。また、MAXEFFECTS= オプション

適用されている出力形式に基づき、順序が決められます。欠損値があるにてモデルに含まれるモデル 効果の最 大 数、MAXSTEPS= オプション

場合には、MISSING オプションを追加することで欠損値を一つの水準とにて 変 数 選 択 のステップ 数の上 限 を指 定 することなどが で きます。

扱うことができます。

変数減少法の場合には、MINEFFECTS= オプションにてモデルに含まれるモデル効果の最小数を指定できます。モデルの変数選択を行った後、

04[ 特集 ] High Performance な分析へ

WINTER 2014

SAS/STAT ® 12.3

最 適 な モ デ ル の 選 択 は CHOOSE= オ プ シ ョン に て 指 定 し た 基 準● WEIGHT ステートメント（ADJRSQ, AIC, AICC, BIC, CP, PRESS, SBC など）にて 選 択 さ れ ま す。

各オブザベーションの重みを示す変 数を指定します。値 が 0 より小さCHOOSE= オプションが指定されていない場合には、変数選択のステッ

い、もしくは欠損である場合には、オブザベーションは分析より除外さプにおける最後のモデルが最適なモデルとなります。表 4 では、変数選れます。指定がない場合には、各オブザベーションの重みは 1として扱

択にて指定できるサブオプション、および変数 選択の手法との対応をわれます。

示しています。
● ID ステートメント

ごとに統計量（予測値、残差など）が算出される場合において、含める

LASSO

変数を指定します。

LARS

FORWARDSWAPHPA プロシジャにて生成されるデータセットのうち、オブザベーション

STEPWISE

BACKWARD

サブオプション

FORWARD

表4．変数選択の手法とサブオプションの対応㻭㻰㻭㻼㻭㼀㻵㼂㻱㻯㻴㻻㻻㻿㻱㻩
㻯㻻㻹㻼㻱㼀㻵㼀㻵㼂㻱㻯㻾㻵㼀㻱㻾㻵㻻㻺㻩● OUTPUT ステートメント
オブザベーションごとに統 計 量（予測 値、残 差など）を算出し、データセットに出力します。デフォルトでは、入 力データセットにおける変 数
は出力データに含まれませんが、ID ステートメントにて保持する変数を指定できます。

表 5 は HPA プロシジャとステートメントの対応となります。

㻲㻭㻿㼀㻿㻱㻸㻱㻯㼀㻩

HPSPLIT

HPREG

㻹㻵㻺㻱㻲㻲㻱㻯㼀㻿㻩

HPNLMOD㻹㻭㼄㻿㼀㻱㻼㻿㻩

HPLOGISTIC

㻹㻭㼄㻱㻲㻲㻱㻯㼀㻿㻩

HPLMIXED表5．HPAプロシジャとステートメントの対応
HPGENSELECT㻸㻿㻯㻻㻱㻲㻲㻿

㻿㻸㻱㻺㼀㻾㼅㻩
㻿㻸㻿㼀㻭㼅㻩
㻿㼀㻻㻼㻩

㻯㻸㻭㻿㻿
㻹㻻㻰㻱㻸
㻿㻱㻸㻱㻯㼀㻵㻻㻺● PARTITION ステートメント
入力データセットを学習データ（TRAIN）、検 証データ（VALIDATE）、テ㻼㻭㻾㼀㻵㼀㻵㻻㻺㻲㻾㻱㻽

スト（TEST）の 3 つに分割し、変数選択、統計量の算出などに用います。

㼃㻱㻵㻳㻴㼀

事前に 3 つのグループに分割されている場合には、グループを示す変数

㻵㻰を ROLEVAR= オプションにて指定します。またはランダムに分割を行う

㻻㼁㼀㻼㼁㼀

場合には、FRACTION オプションで検証データ、テストデータの比率を指定します。PARTITION ステートメントにて分割を行い、SELECTION ス

この他、すべてのプロシジャは PERFORMANCE ステートメントがサポートテートメントの SELECT= オプションなどで VALIDATE の値を指定していされており、分散コンピューティング環境にて実行するときの設定を指る場合には、検証（VALIDATE）データに対する平均平方誤差（ASE）が定できます。また、プロシジャごとにサポートされているステートメント

変数選択の判断基準となります。

もあります。例えば、混合モデルに対応している HPLMIXED プロシジャ
では、ランダム効果の RANDOM ステートメント、反復効果の REPEATED● FREQ ステートメント
各オブザベーションの度数を示す変数を指定します。値が1より小さい、もしくは欠損である場合には、オブザベーションは分析より除外されます。指定がない場合には、各オブザベーションの度数は 1として扱われます。

ステートメントがサポートされています。

[ 特集 ] Base SAS ® 9.4 の新機能と拡張点のご紹介

WINTER 2014

3.2

分析手法

● 線形モデル : HPREG プロシジャ[ 特集 ] High Performance な分析へ

SAS/STAT ® 12.3

05

DIST= オプション、デフォルトの LINK= オプションの値に関しては、表6 をご参照ください。

線形モデルには、回帰分析、分散分析などがあり、SAS/STATのプロシジャ
では REG プロシジャ、GLM プロシジャ、GLMSELECT プロシジャなどがあります。HPAでは、HPREGプロシジャが対応しています。

表6．対応している分布とリンク関数のリスト
リンク関数

分布

（デフォルト）

஧㡯ศᕸ

䝻䝆䝑䝖

ከ㡯ศᕸ

⣼✚䝻䝆䝑䝖

プロシジャ、GLMSELEC T プロシジャなどを用います。HPAプロシジャ㈇䛾஧㡯ศᕸ

ᑐᩘ

の 一つ HPREG プロシジャで は CL ASS ステートメントがサポートされ㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚ศᕸ

ᑐᩘ

ています。

䜺䞁䝬ศᕸ

㏫ᩘ

REG プロシジャにおける変 数 選 択では、F 統 計 量を判断基 準とし、効

ᗄఱศᕸ

ᑐᩘ

ṇつศᕸ

ᜏ➼

㏫ṇつศᕸ

㏫㻞஌

䝊䝻ᙉㄪ㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚ศᕸ䝻䜾㻛䝻䝆䝑䝖

みがモデルに追加／削除されることはありません。ただし、HPREG プ

䝊䝻ᙉㄪ㈇䛾஧㡯ศᕸ䝻䜾㻛䝻䝆䝑䝖

ロシジャは、CL ASS ステートメントの SPLIT オプションがサポートされ㼀㼣㼑㼑㼐㼕㼑ศᕸᑐᩘ

REG プ ロシジャは CL ASS ステ ートメントがサ ポートさ れて いません
ので、分 類 変 数 を モデル に含めら れません。このため、分 類 変 数 が
あ る 場 合 に は、CL ASS ス テ ートメントが サ ポ ートさ れて い る GLM

果 が 追 加 ／ 削 除 さ れ ま す。こ の 手 法 は、HPREG プ ロ シ ジャ に て、
SELEC T= オプションの 値を SL とした場 合に該当します。変 数 選 択のステップでは、一つの効果としてモデルに追 加／削除を検 討することがデフォルトとなりますので、分 類 変 数に対するダミー変 数の一 部のGENMOD

HPGENSELECTており、ダミー変数を個別に扱うことができます。
推定されたモデルを検証する上で、各オブザベーションに対する残差、

HPGENSELECT プロシジャでは、GENMOD プロシジャで対応していな

診断統計量などが用いられます。これらの統計量は GLM プロシジャ、い Tweedie 分布を指定できます。Tweedie 分布は、乱 数 N が Poisson

GLMSELECT プ ロ シ ジャで は 算 出 さ れ ま せ ん が、REG プ ロ シ ジャ、

分布に従うとき、N 個の独立したガンマ乱数の合計として捉えることがHPREG プロシジャの OUTPUT ステートメントで求められます。

できます。
HPGENSELECT プロシジャが GENMOD プロシジャと大 きく異 なる点● ロジスティック回帰モデル : HPLOGISTIC プロシジャ

は、一般化線形モデルの枠組みにおいて変数選択の手法に対応してい

線 形モデルは従 属変数が連 続であるケースのモデルとなります。従 属ることで す。対 応して い る 手 法 は、変 数 増 加（Forward）、変 数 減 少

変数が 2 値、もしくは少ない数の水準である場合には、線形モデルでは（Backward）、変数増減（Stepwise）法となります。
（表 3 参照）なくロジスティック回帰モデルが 一つの 分析手法となります。ロジス

HPREG プ ロ シ ジ ャ、HPLOGISTIC プ ロ シ シ ャと ほ ぼ 同 じ 構 文 に て

ティック回帰モデルは LOGISTIC プロシジャにて対応しており、HPAで

HPGENSELECT プロシジャを実行できます。大きく異なる点としては、は HPLOGISTIC プロシシャとなります。

MODEL ステートメントにて、DIST= オプション、LINK= オプションを

HPLOGISTIC プ ロ シ シャで は、手 法 を SELECTION ステ ートメント の用いた、分布、リンク関数の指定となります。

METHOD= オプションで指定し、判断基準をサブオプション SELECT=
オプ ション に て 指 定 で きま す。た だし、現 状 サ ポートして い る 値 は● 線形混合モデル : HPLMIXED プロシジャ

SELECT=SL（有意水準）のみとなります。

線 形モデルを拡張し、固定 効果のみではなくランダム効果を含めたモデルとして、線 形 混合モデルがあります。データにクラスターが含まれ● 一般化線形モデル : HPGENSELECT プロシジャている場合、同じ被 験者から繰り返し観測する反復分析などに用いら正規分布を仮定している線形モデル、二項分布 ( 多項分布 ) を仮定してれ ま す。線 形 混 合 モ デル に 関して は、MIXED プ ロシ ジャ、HPMIXEDいるロジスティック回帰モデルを含む枠 組みとして、一 般化 線 形モデ

プロシジャ

ルがあります。例えば、Poisson 回帰モデルも一 般 化 線 形モデルの 一

該当します。

つとなります。一般化線形モデルは GENMOD プロシジャにて対応して※２ SAS/STAT の HPMIXED プ ロ シ ジャは、プ ロ シ ジャ 名 が HP で 始 まって いま す が、HPA

おり、HPAでは HPGENSELECT プロシジャが該当します。
GENMOD プロシジャ、HPGENSELECT プロシジャの MODEL ステート※2にて対応しています。HPAでは、HPLMIXED プロシジャがプロシジャの枠組みには当てはまりません。このプロシジャはデータがまばらであるケースの 手法を用いてハイパフォーマンスな処 理を実 現していますが、MIXED プロシジャ、
HPLMIXED プロシジャに対応しているモデルの一部のみ、分析できます。

メントで は、LINK= オ プ ション に てリンク 関 数 を 指 定し ま す。この
LINK= オプションの指定がない場合、DIST= オプションの値に基づき、

HPLMIXED プロシジャでは、ランダム効果を指定する RANDOM ステート

リンク関 数 が 選 択されます。LINK= オプション、DIST= オプションのメント、反復効果を指定するための REPEATEDステートメントがあり、さ指 定 がない 場 合 には、DIST=NORMAL, LINK=IDENTITYとなります。

まざまな共分散構造を指定した上で、モデルが推定できます。

06[ 特集 ] High Performance な分析へ

WINTER 2014

SAS/STAT ® 12.3

● 非線形モデル：HPNLMOD プロシジャ

3.3

分析によっては、パラメータの線形モデルが適切ではなく、非線形のモ

ここでは、HPREGプロシジャで線形モデルにおける変数選択を行う例と、デル式が必要となるケースもあります。このような非線 形モデルでは、

HPSPLIT プロシジャを用いた決定木モデリングの例を取り上げます。とプログラミングステートメントで式を記述し、モデルの推定を行います。

もに、ドキュメントに記載されている例となりますが、オプションの設定

非線形モデルについては、NLIN プロシジャ、NLMIXED プロシジャが対など、一部変更しています。

例題

応しており、HPAでは HPNLMOD が該当します。
● 線形モデルにおける変数選択 : HPREG プロシジャ
HPNLMOD プロシジャでは NLIN プロシジャと同様、最小 2 乗法を用い1986 年のメジャーリーグ選手の成 績（nAtBat、nHits、…）と1987 年のてモデルが推定できます。また、NLIN プロシジャでは対応していません

年棒（Salary）のデータ（BASEBALL）から、1987年の年棒を推定します。

が、NLMIXED プロシジャと同様、分布の指定を行い、最尤法でのモデル

ただし、年棒は高額になるほどばらつきが大きくなるので、最初に対数推定にも対応しています。ただし、RANDOM ステートメントはサポートをとり、logSummary = log（Summary）を従 属変 数とします。HPREG

されていませんので、ランダム効果には対応していません。

プロシジャを用いた場合、以下のような記述となります。

● 決定木モデルリング : HPSPLIT プロシジャ
上述の線形モデル、非線形モデルの他、データマイニングなどで用いられる手法として決定木モデリングがあります。従属変数を説明、予測する上で、説 明 変 数を元にしたルールで入 力データセットをセグメント（ノード）に分割していきます。各セグメントの分割を繰り返し、作成される階層が決定木となり、末端のセグメントは葉（leaf）と呼ばれます。

例
PROC HPREG DATA=baseball;
CLASS league(split) division(split);
MODEL logSalary = nAtBat nHits nHome nRuns nRBI nBB
yrMajor crAtBat crHits crHome crRuns crRbi
crBB league division nOuts nAssts nError;
SELECTION METHOD=stepwise(SELECT=SL CHOOSE=aic STOP=sbc) STOPHORIZON=5;
RUN;

各オブザベーションに対する予測値などの統計量は、この葉（leaf）に基づき算出されます。既存プロシジャでは対応しているものがありませプログラムを実行しますと、ログに以下のメッセージが表示され、実行

んが、HPA プロシジャの一つ、HPSPLIT プロシジャにて実行できます。

モードがシングルマシンであることを確認できます。

HPSPLIT プロシジャは、他のプロシジャと異なり、MODEL ステートメン
トがサポートされていません。このため、従属変数は TARGET ステートメ

NOTE:HPREG 䝥䝻䝅䝆䝱䛿䚸 single-machine 䝰䞊䝗䛷ᐇ⾜䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹ント、説明変 数は INPUT ステートメントにて指定します。また、分 類 変
数 は CLASS ス テ ー ト メ ン ト で は な く、INPUT ス テ ー ト メ ン ト でまた、結果として表示されるアウトプット（図 1）にてもʻパフォーマンス

LEVEL=NOM オプションを追記します。
（ただし、説明変数が文字変数の情報ʼ にて確認できます。

である場合には、デフォルトで分類変数と認識されます。）
セグメント（ノード）に分割する際、デフォルトではエントロピー統計量（ENTROPY）が判断基準となります。他の判断基準を用いるときには、
CRITERION ステートメントを用いて、GINI、FASTCHAID（評 価版）の値を指定します。また、決 定木では分割した後の剪定（枝 刈り）ステップがあります。一般的に、入力データに基づく決 定木ではオーバーフィッ
テング（過剰適合）している傾向があり、予測モデルとして適さない場
合があります。このため、入力データに特化しすぎていないかを検討する上で、剪定ステップがあります。剪定の手法は PRUNE ステートメント
で指定します。デフォルトはエントロピー (ENTROPY）となりますが、
NONE（剪定なし）、C45（C4.5 手法に基づく剪定）を選 択できます。この 他、平均 平方 誤 差（ASE）、ジニ係 数（GINI）、誤 分 類 率（MISC）の 統
計量を剪定の基準とすることもできます。

図１．実行モード、モデルの情報、変数選択に関するアウトプット

WINTER 2014

[ 特集 ] High Performance な分析へ

SAS/STAT ® 12.3

07

この他、モデルの情報として、データセット名、従属変数の名称、また、

CHOOSE=AIC としていますので、変数選択のステップにて構築されたモ

分 類 変 数を CLASS ステートメントで指定している場 合、ダミー変 数のデルのうち、AIC 統計量が最小のモデルが最適のモデルとして選択され生成方法、ʻ分類パラメータ化ʼ が併せて表示されます。また、変数選択ます。上記では、ステップ 6 におけるモデルとなり、そのモデルにおけるの基準に関する部分では、選択した手法の名称のほか、さまざまな設

推定結果（図 4）が出力されます。

定が表示されます。

図4．選択されたモデルに関する統計量のアウトプット

図2．分類変数に関するアウトプット

分類変数の水準に関しても表示されます。変数選択の際、ダミー変数を個別に扱うように SPLIT オプションを指定した場合には、図 2 のように

* と表示されます。
この例題では変数増減法を用いた変数選択を指定しており、結果として
変数選択の要約（図 3）が出力されます。

図3．変数選択のステップに関するアウトプット

分散分析、AIC などの各統計量、また、パラメータ推定値など、REG プロ
シジャなどの既存プロシジャとほぼ同じ形式にて出力されます。

● 決定木 : HPSPLIT プロシジャ
データセットHMEQ には 5,960 件 のローンに関し、債 務 不履行 の 有無
SELECT=SL となっていますので、有意水準を元に変数 選択がおこなわ（BAD）の情報と併せ、職業（JOB）、申込みローン金額（LOAN）、クレジッ

れ、crRuns（打点）、nHits（1986 年の安打数）、yrMajor（メジャーリーグ

トカード未払い回数（DELINQ）などが含まれています。従属変数は債務在籍年数）、nBB（1986 年の四死 球 数）、division̲West（1986 年終了時

不 履 行 の 有 無 で あり、決 定 木 を 行 うた め、以 下 の ような 記 述 に てに西地区に所属）が追加され、ステップ 5 では crRuns が削除されていま

HPSPLIT プロシジャを実行します。

す。STOP=SBC としていますので、変数選択のステップは、有意水準を元に変数の追加、もしくは削除がされない、もしくは SBC 統計量が最小となった時点にて終了となります。この例では、有意水準に基づき、終了となり、以下のメッセージが出力されます。

Selection stopped because all candidates for removal
are significant at the 0.05 level and no candidate
for entry is significant at the 0.05 level.

例
PROC HPSPLIT DATA=hmeq MAXDEPTH=7 MAXBRANCH=2;
TARGET bad;
INPUT delinq derog job ninq reason / LEVEL=nom;
INPUT clage clno debtinc loan mortdue value yoj / LEVEL=int;
CRITERION entropy;
PRUNE misc / N <=6;
PARTITION FRACTION(validate=0.2);
RULES FILE='hpsplit-rules.txt';
SCORE OUT=scored;
RUN;

08

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SAS/STAT ® 12.3

説明変数には分類変数と連続変数があるため、INPUT ステートメントを

WINTER 2014

図7．オブザベーションに対する予測確率値（一部）のアウトプット

二度記述しています。決定木を作成する場合には、エントロピーを基準としていますが、剪定の基準は誤分類率（misc）としています。ただし、
追 加の条 件として N <=6 とありますので、各葉（leaf）におけるサイズ
が 6 以下となる場合には、剪定のステップは行われません。
HPSPLIT プロシジャを実行しますと、実行モードの情報のみが結果として出力されます。

図5．実行モードに関するアウトプット

ここでは、各オブザベーションがどのノードに分類されているかが、変数
̲NODE̲ に示されています。この値は図 6 におけるイングリッシュ・ルー
ル の NODE に 該 当して いま す。学 習デ ー タに お ける予 測 値 P̲BAD1、各ノードにおける統計量は OUTPUT ステートメントを用いてデータセット

P̲BAD0 と と も に、検 証 デ ー タ に お け る 従 属 変 数 BAD の 比 率 がに出力することで確認できます。この例では、OUTPUT ステートメントで

V̲BAD1、V̲BAD0 として算出されています。

はなく、RULES ステートメントを用いて、イングリッシュ・ルールをテキス
トファイル（図 6）と出力しています。

図6．イングリッシュ・ルール（一部）のアウトプット

4

その他のプロシジャ

HPA プロシジャを含むプロダクト、SAS/STAT をインストールした場合、これまでご紹介したプロシジャの他、いくつかの HPA プロシジャを実行できます。

● データセットの要約
データセットにおける変数の情報、要約統計量の算出に、HPDMDB プ
ロシジャ、HPSUMMARY プロシジャがあります。また、変数間の相関を
探 索、検 証するため、HPCORR プロシジャにて相 関 統 計 量を求めることができます。

● データセットの加工
元 データセットから 標 本 抽 出を行う場 合、HPSAMPLE プロシジャがあります。このプロシジャでは単純ランダム抽出、層別ランダム抽出の2 手法に対応しています。
データモデリングのステップでは、データセットの準備、加工があります。
その一つには欠損値の補完があり、HPIMPUTE プロシジャで実行でき各ノードにおける分割のルールとともに、学習データにおける予測値がリます。連 続 変 数の 欠 損 値に対し、平均 値、中 央 値、ランダムな値にてストされています。

補完します。また、他の方法として、連続変数をいくつかの区間（ビン）

また、この例題では、SCORE ステートメントを用いて、各オブザベーションに区切り、ビン化することが挙げられます。この加工については HPBINに対する予測値を算出し、データセットSCORED（図7）に出力しています。

プロシジャが対応しています。

WINTER 2014

5

参考文献

SAS/STAT 12.3 のインストールでシングルマシンにて実行できる HPA
プロシジャにつ いて、米 国 にて開 催され た SAS Global Forum 2013
にて紹介されており、以下の文献にて詳細を参照できます。

High-Performance Statistical Modeling
http://support.sas.com/resources/papers/proceedings13/401-2013.pdf

また、SAS High-Performance Statistics のドキュメントは以下にて参照できます。

http://support.sas.com/documentation/cdl/en/stat
hpug/66410/HTML/default/viewer.htm

6

おわりに

HPAプロシジャにて、対応している変数選択の手法が多くなっていること、また、対応しているモデルに一般化線形モデルが加わり、拡張していることをご紹介しました。また、HPREG プロシジャの例題を用いて、既存
プロシジャと構文、出力結果などがほぼ同じとなっていることを例示させていただきました。分析手法を検討、選択する上で参考となれば幸いです。
また、この特集では、シングルマシンでの実行としてご紹介しましたが、より大きなデータ、ビッグデータ、よりパワフルな分散コンピューティン
グ環境を考慮する上でも参考になれば幸いです。

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SAS/STAT ® 12.3

09

10

WINTER 2014

SAS Partner Network

SAS
Partner Network
SAS パートナーネットワーク

Sp eciaSp
Spec
iall In
I te
terv
r ie
ew

データから価値を生む
富士通のビッグデータイニシアティブ
第 4回
連載第 4 回目を迎える今回は、

富士通株式会社

東京・浜松町にある富士通トラステッド・クラウド・スクエアに、
SAS Technical News 編集部がうかがいました。
執筆いただいた方々にこの1年間の連載を振り返っていただくとともに、
富士通が SAS Visual Analytics（以下、SAS VA）を活用して行っている
先進的な取り組みや導入事例について、お聞き
お話をお聞きしました。
富士通株式会社
鶴田 晃氏（写真左） 平井 義浩氏（写真中央）株式会社富士通ビー・エス・シー
置田 淳夫氏（写真右）1
検証で見えてきた
SAS Visual Analytics の実際
̶ 1 年間、本 SAS Technical News にて、SAS VA のインストールか

お客様の多くは、いままでの SAS に対してハードルが高いというイメーら分析に至るフェーズまでを検 証していただき、ありがとうございまし

ジを持っていますから、そこを切り崩すのに最適な製品ですね。弊社のた。実際に SAS VA を扱ってみたご感想はいかがでしたか。

営業や SE も、SAS の提 案を積極的に盛り込むようになったのも、それ

置 田■ SAS VA は、誰 もがとりあえず 触ってみ ることが で きる ので、が影響しているのではないかと思います。

前提知識がなくても、おそらく何かしら動かすことができる製品です。
この 使いやすさのおかげ で、SAS の敷 居がグッと下がるのではないかと思います。そういう意味で、これまでの SAS とは異なる製品だなと感じました。
平井■ SAS ソリューションを拡販するために、セミナーなどへ出展していますが、お客様に分析についてお話するだけではなかなか足を止めていただけません。ですが、SAS VA のグラフィカルな部分をご紹介す
ると、お客様も足を止め、具体的な活用について会話がはずみます。
この 1 年間は、どうやってこの SAS VA をお客様に紹介していったらいいのか、検証を含めて、自分たちなりに整理するための良い機会だったと思います。
鶴 田■ SAS VA は、イベ ントでお 客 様 へ の 訴 求 力 は かなりあります。
ビ ジュアル が 抜 きん 出て い る ので、お 客 様 が、実 際 に使うシーン をイメージしやすい製品だと思います。

SAS VA のグラフィカルな図WINTER 2014

SAS Partner Network11̶ では反対に、実際に触れられてみた上で感じた、SAS VAのウィー

アナリティクスというキーワードは、その結果付いてくる言葉に過ぎな

クポイントなどはあるでしょうか。

いのです。

置田■ メモリに載る分しかデータが扱えない点でしょうか。分析のため

鶴田■ ビッグデータに関連する技術は、ハードウェアからソフトウェア、には非圧縮でなければいけないという話はわかりますが、扱えるデータ

そして分析手法に至るまで、多方面にわたります。そのようなお客様ののボリュームが少なくなるのは、お客様も気になるところだと思います。

さまざまな課題に対して富士通のビッグデータの取り組み方を明確に

例えば、非圧縮／圧縮の2 モードを用意するなどすれば、なお良いのでし、一 本 の 窓 口 で 受 ける た めはないでしょうか。

に、ビッグデータイニシアティブ

平井■ ファイルに関して言えば、SAS VA 単体の場合、日本語が混在するセンターを立ち上げています。

ファイルが扱いにくいことでしょうか。SAS Enterprise Guide（以下、EG）

お客様が何をやりたいのか悩んと組み合わせると違和感なく実行できるので、EG と合わせてご紹介したで いらっしゃるときには、仮 説

りもしています。

立 案ワークショップを開き、課
題 が 何 か を 一 緒 に 考 え ま す。

̶ 日本語ファイルの扱いについては、SAS 本社ももう少し洗練され「課 題 は な い」とおっしゃるおるべき点であると認識しており、SAS VA の開発者に日本人も関わるなど客様が時折いるのですが、そん

しています。

なことはないんですね。
「ビッグ

鶴田■ SAS VA は、従来のビジネスインテリジェンス（以下、BI）プラスαのデータで何かやりたい」とおっ「α」部分であると理解すれば分かりやすいのではないでしょうか。SAS
VA の Data Explorer は素晴らしい機能ですが、日本での BI の利用シーンは定型レポートの作成がほとんどだと考えると、そうした機能を使いこなせ

富士通株式会社
総合商品戦略本部
ビッグデータイニシアティブセンター

しゃっている場合や上席から指鶴田 晃 氏場 合 もその 背 景を 丹念に探 れるような場面はまだ少なく、これから増えていくのではないかと思います。

示を受けている場合、いずれのば、課題が必ず見つかるのです。

̶たしかに、米国やヨーロッパでは、データ探索が普段のビジネスで行われていますが、日本ではようやくいま、そうした状況になりつつあるということなのかもしれません。
置田■ ご提案の際にはあえて分析と言わずに、データを理解することの大切さやメリットをご紹介する方が、お客様の検討が進むこともあります。

3
データディスカバリーを実践する
山形大学でのチャレンジ̶ 引き合いがある一方、なかなか具体的な進展がない中で、SAS

2

VA の導入が決定しました。

ビッグデータ？ アナリティクス？
お客様の課題はいま平井■ はい。山形大学様に対してですね。導入先は、大学をどのように
マネジメントしていくかを考えるエンロール・マネジメント部門です。そこでは、学生の成績や出身高校などさまざまな情報を入力して、教育改善のためのマネジメントに活かそうとしています。

̶ お客様はいま、ビッグデータやアナリティクスというものに対しそこで発見したのは、グラフをアドホックに操作するだけでも、ディスて、どのようにしたいと考えていらっしゃるのでしょうか。セミナーやカッションにものすごいインパクトを与えるということでした。

イベントで聴こえてくる声はどのようなものですか。

導入にあたっては、大学のデータをお借りして、SAS VA のデモンストレー

平井■ セミナーやイベントには多くのお客様にご参加いただいておりションを行いました。年度ごとに学生の出身高校の割合を示す棒グラフ

ますが「ビッグデータを使って、こういうことをやりたい」と具体的なやバブルチャートを作成し、ディスカッションに参加することになったの

活用方法をお持ちの場合はまだ少ないのが実情です。

ですが「入試制度を変えたら、出身高校はどのように変化するのだろう」

アナリティクスというキ ーワードにしても似 た状 況 で す。
「そろそろなどと、大学運営を知っている方々ならではの視点で、リアルタイムに

ビジネスインテリジェンス（以下、BI）で 集 計だけじゃなく、一 歩先にグラフを変 化させて比 較・検 討を行いました。その 結 果、思いのほか

行 きたい」と漠 然と思わ れているような 場 合で も、手 法 やツール がディスカッションが盛り上がったのです。まさに、データディスカバリー

先行しているものの、具体的に何をしたいか分からない場合が多いでの瞬間を見た思いがしました。

すね。そのため、私たちとしてはまず、お客様が本当に困っていること

単にグラフを作成するだけなら、お馴染みのスプレッドシートでも可能を聞き出して、弊社の最新製品や SAS の製品を組み合わせて、それをです。ですが、だんだんそのグラフをつくること自体が目的になったり、どのように具体的に解決していくかを探っていきます。ビッグデータや

完 成 ま で にタイムラグが 生じ てしまったりする など、本 来 の目 的 を

12

WINTER 2014

SAS Partner Network

見失いがちです。

企業の内外にあるビッグデータから情報を収 集する技術と、SAS 製品

業 務 に 詳 し い 方 々 が、SAS VA

による ETL など、アナリティクスのためのデータ加工などの技術を組みでデータをアドホックに見てい合わせ、どのようなデータ活用ができるかを紐づけて SAS VA をお客様た だくだ け で も、SAS VA の 面にご紹介することが、私たちのミッションだと思っています。

白さを十分に分かっていただけるのだなと感じました。

̶ まさに、ハードウェアの製品を持っている企業であり、SIerとし

鶴 田■ 思考 のスピード を 妨 げてのノウハウを持っている企業ならではのアプローチですね。

ずに、考えていることをそのま

置田■ SI の部分としてはいま、ビッグデータをパフォーマンスよく扱う

ま 確 認 すること が で きる SAS

ための観点に比重が大きくなってきており、サーバやストレージに焦点

VA のような探 索 型の 製 品はそが当たっています。

うは ありません。そこからさら可能になります。決まりきった

富士通株式会社
総合商品戦略本部
ビジネスアプリケーション
推進統括部
経営ソリューション推進部

思 考 ル ー チ ン に 沿 って、ダッ平井 義浩 氏に、新たな気づきを得ることも以前は、SAS を PC 1 台で動かしたり、最小限のサーバ構成で 運 用した
りしていましたが、それではパフォーマンスは向上しません。ビッグデー
タの活用には基盤が疎かにできなくなってきているのです。

シュボードからレポートを作成

̶ お客様からすると、自社のシステムでできるか、新しいシステム

するような BI ツールとは対局にはどれだけ性能を出せるのか、実際に試用したいケースがあると思いありますね。

ます。その点、富士通トラステッド・クラウド・スクエアにある、ビッグ
データイニシアティブラボは、お客様が導入時に検 証を行うことができるなど、大変利便性の高い施設ですね。

4
導入にあたり柔軟に検証できる
ビッグデータイニシアティブラボ

平井■ 担当者レベルで SAS 製品を導入したいと考えても、社内で価値を認めてもらえなければ 話が進 みません。
「自分たちが思ったことを、こうすればできる」と自分たちで話すことができれば、上申もしやすいでしょう。そのような強い思いを抱くお客様にこのデータセンターの環境

̶ご提案の際には、SAS VA だけではなく、お客様が既に使われてを提供していますが、大変喜ばれています。

いるハードウェアやデータ収集のためのソフトウェアなど、トータルに駅に直結しているというアクセスしやすさもさることながら、リモートコーディネーションされているのでしょうか。

接続であれば 24 時間ご利用いただけますので、一晩かかるバッチ処理

平井■「データをさまざまな軸で 分析したいので、SAS VA を導入したを半分にするための検証なども柔軟に行うことができます。

い」と漠然とおっしゃるお客様がいらっしゃいますが「さまざまな軸」

鶴田■ セキュリティに関しても、さまざまなレベルのご要望に応じていという自由を確保するには、それを可能にするデータ構成でなければます。リモート接 続に抵抗 があるお客 様には、データをお預 かりしてなりません。そこが弊社のノウハウの活きるところとなります。

検証するためのクローズドな環境もありますし、静脈認証で入室する

SAS VA を利用したビッグデータ分析を実際に運用するための全体像

WINTER 2014

SAS Partner Network

13

部屋も一部ご用意しています。
また、富士通のハードウェアもひと通り揃えています。最新 UNIX サーバ
である SPARC M10 では、Solarisであれば複数の環境を用意することも可能です。SAS 製品の性能を試験したときも、3つのモードで比べました。
連載での SAS VA の検証もこのセンターで行いました。第 1回で言及した
検証環境の、4ブレード構成パターンと8 ブレード構成パターンの比較なども、ここで対応しました。
置田■ 専任の SE が常にいて、ネットワークを組む体制になっております。
「ハードディスク、ディスク装置、ストレージが欲しい」とご要請があれば「では付けましょう。どういうふうに繋げばいいですか」とヒアリン
グしながら、進めています。
購入後にストレージが欲しいと思っても、予算取りや上申から始めなけ
ればならず、なかなかスムーズには進みません。このセンターを活用する

ヒューマンセントリック・インテリジェントソサエティ

ことで、実際に装置を付けたり外したりすることを試しながらこのような大 量 の 情 報、つまりビッグデータを IC T の 部分であるネッ

考えられる絶好の機会になるとトワークで捕 捉し、新たな価 値を生むものとして活用できないかと弊思います。おかげさまで、多くの社では考えています。

お客様からご相談をいただいてその中核になるのは、やはり、データ分析や予測モデル構築といったアいます。

ナリティクスです。特に SAS VA は、これからビッグデータ・アナリティ
クスを始めようとするお客様に使っていただくのがおすすめです。

株式会社富士通ビー・エス・シー
第二システム本部
第二システム事業部
第三システム部

置田 淳夫 氏お 客 様 に 対 するサポー

お客様をピラミッド型として捉えるとすると、いちばん上には、既に実トやハードウェアもかなり充実

践されているお客様、次に、具体化されようとしているお客様、そして、しているようですね。

課題となるキーワードを漠然と持たれていて、セミナーに出るなど何か

鶴 田■ ハ ード ウ ェ ア、ソ フト

しらアクションを起こそうとしているお客様、さらに、まだまだそこまで

ウェア、それらを導入するシス

至っていないお客様が、それぞれいらっしゃるのではないでしょうか。

テムインテグレーションをトー

ビッグデータとSAS VA を組み合わせることで、私たちは 3 番目の何かしら

タル で 提 供 し、実 運 用 ま で サアクションを起こそうとしているお客様に対して、お客様の課題をご一緒ポートするのが富士通の役目とに発見しながら、データの活用をご提案していきたいと思っています。

考えています。
̶ そうしたお客様は、近い将 来、ビッグデータを

5

ビジネスで扱う可能性が高人と情報を ICT で捉え、新たな価値を生むアナリティクスへ

いというわけですね。
鶴 田■ 課 題 の 発 見 に は、
SAS VA のような 探 索 型の製 品 が 最 適 で す。ビッグ̶今後、御社ではビッグデータに対してどのような取り組みを進め

データイニシアティブラボていく予定でしょうか。

で は、お 客 様 に SAS VA を

鶴田■ 富士通では、ヒューマンセントリック・インテリジェントソサエティ

利 用 い た だ ける 環 境 をというビジョンを掲げています。それは「人」と「情報」と「ICT」という3

ご 用 意 して い ま す の で、本の柱に基づいて、世の中を捉えようとするものです。

ご活用いただければと思い社会に存在する人々が、可能性を最大限に発揮してイノベーションを生ます。

上／富士通トラステッド・クラウド・スクエア
下／ビッグデータイニシアティブラボ

み出し、安心・安全に暮らしながら、情報が新たな価値を生み出していくことで、社会が持続的に成長していく世界。このような世界を富士通

̶ 御 社 の 幅 広い取り組みによって、多くのお 客 様 がデータからの ICT が支えます。

価 値を見つけることが可能になるのでしょう。

平井■ 人が社会の中で生きていれば、さまざまな情報が生まれます。

本日は、ありがとうございました。

14

SAS Partner Network

WINTER 2014

富士 通の次世代サーバ「 SPARC M10」が実現する、超高速データ分析 環 境
ビッグデータ時代と言われる昨今、爆発的に増加する多種多様なデータを蓄積し分析を行うために、「分析結果をより短時間で得たい」「より多くのパターンでシミュレーションを実 施したい」といったお客様の声が増えており、サーバに対する要求はますます高まっています。このような背景の下、富士通は最先端技術により高速性と柔軟性、堅牢性を兼ね備えた最新 UNIX サーバ「SPARC M10」を提供しています。ここでは、ビッグデータ時代に最適な分析環境として、SPARC M10 と SAS の組み合わせをご紹介します。

最新鋭の高性能プロセッサ「SPARC 64 X」を搭載

超高速データ分析環境により、ビッグデータ分析の課題を解決

SPARC M10 は、処理高速化技 術「Software on Chip」やメモリ

SPARC M10+SAS による高速 分析 環 境 は、現 行 の業 務 の 分析

アクセス高速化技術「System on Chip」など、富士通がスーパーやビッグデータ分析にて直面する以下の課題に効果的な解決

コンピューターで培った独自の技術を活用した高性能プロセッサ

策となります。

「SPARC64™ X」を搭載し・ ベイズ分析などの複雑な分析について、処理に時間がかかり意思決定が遅れる。

て いま す。こ れ に より、従来に比べ飛躍的に高い演算性能や、高信頼性・省電力を実現しています。

・ パターンを減らしてシミュレーションを実 施しているため、精度が上がらない。
・ データ量が膨大なため、夜間バッチ処理のスケジューリング
が困難である。

SPARC M10 + SAS による大幅な処理性能向上を検証済み
この高性能プロセッサにより、SAS の分析環境を大幅に高速化す

このような課題をお持ちのお客様は、是非弊社までお問い合わることができます。弊 社で は、SPARC M10+SAS 環 境にて実 際にせください。

SAS プログラムを実行し、その高速性を検証しました。その結果、

SPARC M10 について、詳細は下記のページをご参照ください。

ほぼ 同 一スペックの CPUと比 較し、SAS のプログラムやサーバの

http://jp.fujitsu.com/platform/server/sparc/

チューニングを行うことなく性能が 1.5 倍以上向上しました。
上記の性能向上に加以 上、4 回 に 渡 って 続 いた 本 連 載 は 今 回 で 終 了となりま す。

え、実 際 の 運 用で は最後までお読みいただき誠にありがとうございました。

M10 の 高 速 メモリ・

富 士 通 は今 後 もビッグデ ータや SAS の 導入 に 関 する情 報 を

大量コアを活用する

発信してまいりますので、ご興味のある方は是非お問い合わせ

チューニング によりください。また、富士通主催のBI/BAセミナーやSAS共催セミナー

更なる高速化を図るについても詳細が決定しだい下記のサイトでご紹介しますので、ことができます。

ご覧いただけますと幸いです。

http://jp.fujitsu.com/solutions/ba/

お問い合わせ富士通株式会社 統合商品戦略本部
ビジネスアプリケーション推進統括部 経営ソリューション推進部
Tel: 03-6424-6648

受付時間 9:00 〜 17:30（土・日・祝日・当社指定の休業日を除く）
http://jp.fujitsu.com/solutions/ba/

WINTER 2014

SAS Academic News Digest

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SAS
Academic News Digest
SAS アカデミック・ニュース ダイジェスト

Web版 アカデミック・ニュースのご紹介
随想 「マーケティングとデータ解析」
第6回 六本木のデータ解析サロン

SAS Technical News 2013 Winter まで、SAS Technical News にはAcademic News のコーナーがありました。
本誌で教育現場における SAS の活用に関する記事を目にしたご記憶がある方もいらっしゃるのではないでしょうか ?

SAS Technical News 2013 Spring よりAcademic News は Web 版 へ
移 行しましたが、読者様の熱いご要 望と、記事のなかにはビジネスの現場においてもヒントになる内容が含まれていることから、Academicと並行しTechnical Newsでもご紹介する運びとなりました。

今 回 の 記 事 で は、本 年 5 月から SAS Institute Japan 東 京 本 社で 開催された SAS マーケティング 研究部会の報告をご紹介しています。本文の SAS マーケティング 研 究 会とは、本 年 5 月に朝野先生を中心として設 立した研 究会です。研 究テーマは、マーケティング活動を効果的に実行することを目的とし開 催時 毎にテーマを変え議 論しています。
たとえば、第６回目となる 2013 年最 後 の 研 究 会で は、ベイズ 統 計 がテーマです。

記事掲載ページ：

Web 版 アカデミック・ニュース 「教育の現場から」随想「マーケティングとデータ解析」
第 6 回 六本木のデータサロン
http://www.sas.com/jp/industry/academic/fieldv
oice/columAsano/06.html
Technical Newsでの連載は今号からの掲載となりますが、前号までの記事は、弊 社 Web ページ「教育の現 場から」より参照可能となっております。ぜひご一読ください。

寄稿
随想「マーケティングとデータ解析」

http://www.sas.com/jp/industry/academic/fieldv

朝野 熙彦
中央 大学 客員教 授

oice/index.html【経歴】
千葉大卒業後、千葉大・筑波大講師、専修大・都立大・首都大教授を経て中央大学および多摩大学大学院客員教 授。学習院マネジメントスクール顧問、日本
マーケティング・サイエンス学会論文誌編集委員、日本行動計量学会理事。
著書は『ビッグデータの使い方・活かし方』東京図書（編著）、『マーケティング・
リサーチ』『最新マーケティング・サイエンスの基礎』『入門共分 散構造 分析の実際』『入門多変量解析の実際第 2 版』以上講談社など多数。

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WINTER 2014

SAS Certification

SAS Certification
SAS グローバル認定プログラムにチャレンジ！

第3回

馬 力 で 勝 負！！

知力『SAS グローバル認定プログラムにチャレンジ！』のコーナーも 3 回目になりました。
前回の例題は全問正解できたでしょうか ?
今回は、少しレベルアップした「SAS Advanced Programmer for SAS® 9」へのチャレンジです。
この認定試験は、前回までご紹介した SAS Base Programmer for SAS® 9 を取得した方向けの、次のレベルの認定プログラムです。

《 正念馬 》

まずは、認定試験の概要をご紹介した後、例題をいくつか出題します。

SAS ® 認定プロフェッショナル SAS Advanced
Programmer for SAS ® 9についてSAS® 認定プロフェッショナル SAS Advanced Programmer for SAS®

01

9 の認 定には、SAS を使 用したプログラミングとデータ・マネジメント

SAS データセット ONE と T WO があります。

概要の経験が必要です。

この認定資格の取得には、以下のようなスキルや知識が必要とされます。
■ 高度な DATA ステップ・プログラミングと効率化のテクニックを使用した問題解決CHALLENGE

SAS Advanced Programmer for SAS ® 9

SAS データセット ONE

SAS データセットTWO

YEAR

QTR

BUDGET

YEAR

QTR

SALES

2001

3

500

2001

4

300

2001

4

400

2002

1

600

2002

1

700

■ SAS SQL コードの記述と解釈■ SAS マクロ機能の作成と利用■ SAS® 9 で追加された拡張機能や新機能の知識

この試験の制限時間は 2 時間で、問題は 63 問出題されます。
正答率 65％で合格です。

前回までご紹介した SAS Base Programming for SAS® 9 の試験と、このSAS Advanced Programming for SAS® 9 の試験の両方に合格された方が、『SAS® 認 定 プ ロ フェッ シ ョ ナ ル SAS Advanced Programmer for

次の SAS プログラムがサブミットされました。
proc sql;
select one.*, sales
from one right join two
on one.year = two.year;
quit;

生成されるレポートは、次の 4 つのうちどれになるでしょうか ?

ASAS® 9』として認定され、認定証が発行されます。

SAS Advanced Programmer for SAS ® 9の例題にチャレンジ！

B

それでは早速、例題にチャレンジしてみましょう。
解答は、P23 に記載されています。

C

D

YEAR

QTR

BUDGET

SALES

2001

3

500

・

YEAR

QTR

BUDGET

SALES

2001
2002

4
1

400
700

300
600

YEAR

QTR

BUDGET

SALES

2001
2001
2002

3
4
1

500
400
700

・
300
600

YEAR

QTR

BUDGET

SALES

2001
2001
2002

3
4
1

500
400
700

300
300
600

WINTER 2014

02

CHALLENGE

SAS Certification

SAS データセットTHREE（出力テーブル）SAS Advanced Programmer for SAS ® 9

NUM

CHAR1

1

A

2

B

次のプログラムがサブミットされました。

3
4
5%let type = RANCH;
proc sql;
create view houses as
select *from sasuser.houses
where style = "&type";
quit;%let type = CONDO;
proc print data = houses;run;

数 T YPE の値を展開できるでしょうか ?

BD%SYMGET

03

D
V

create table three as
select *from one full join two
where one.num = two.num;quit;

B proc sql;
create table three as
select coalesce(one.num, two.num)
as NUM, char1, char2
from one full join two
where one.num = two.num;quit;

SYMGETC&RETRIEVE

CHALLENGE

SAS Advanced Programmer for SAS ® 9

SAS データセット ONE と T WO があります。

SAS データセット ONE

Y

A proc sql;

次の WHERE 句 の 関 数のうち、どれを 使うと現 在 のマクロ変

C

X

トTHREE と同じものを作成できるでしょうか？

の値が R ANCH のオブザベーションが表示されます。

GET

CHAR2

次の SQLプログラムのうち、どれを実行すれば SASデータセッ

このプログラムの 実 行 後 に 生 成 されるレポートで は、ST YLE

A

17

SAS データセットTWO

NUM

CHAR1

NUM

CHAR2

1

A

2

X

2

B

3

Y

4

D

5

V

次 の SAS プ ログラムを サ ブミットして、出 力 テ ーブル THREEを作成しました。

data three;merge one (in = in1) two (in = in2);
by num;run;proc sql;
create table three as
select one.num, char1, char2
from one full join two
on one.num = two.num;quit;

D proc sql;
create table three as
select coalesce(one.num, two.num)
as NUM, char1, char2
from one full join two
on one.num = two.num;
quit;

18

SAS Certification

04

CHALLENGE

SAS Advanced Programmer for SAS ® 9

変 数 DATE に対する単一インデックスと、インデックス化されて い な い 変 数 REVENUE が 含 ま れ る SAS デ ー タ セ ッ ト、
SASDATA. SALES があります。
次の SAS プログラムのうち、インデックス DATE が使 用されると考えられるのはどれでしょうか？

WINTER 2014

もっと学んでみたい方へ
今 回 ご 紹 介 し た、SAS® 認 定 プ ロ フ ェッ シ ョ ナ ル SAS Advanced
Programmer for SAS® 9 はいかがでしたでしょうか ?
この認 定プログラムについてもっと学んでみたい方、また、受 験してみたいという方は、ぜ ひ弊 社で開催しているトレーニングをご 活用く
ださい。
SAS グローバル認定プログラムに関する詳細は、次の Web サイトをご確認ください。

http://www.sas.com/jp/training/certify/index.html

A proc print data = sasdata.sales;by date;run;

B proc print data = sasdata.sales;
where month(date) = 3;
run;Cdata march;
set sasdata.sales;
if '01mar2002'd < date < '31mar2002'd;run;

D data march;
set sasdata.sales;
where date < '31mar2002'd or revenue >50000;run;

SAS Advanced Programmer for SAS® 9 を受験する前に、以下のコースの受講をお勧めします。

SAS® 認定プロフェッショナル
SAS Base Programming for SAS® 9

SAS マクロ言語 1：
必須要素

SAS SQL1：必須要素

SAS Advanced
Programmer
for SAS® 9

SAS プログラミング 3：
上級テクニックと効率化

トレーニングの詳細や関連マニュアルに関する情報は、こちらの Web
サイトに記載されています。

http://www.sas.com/jp/training/certify/benefits/prep.html

WINTER 2014

Q&A

19

Q&A
● Stored Process Web Application への● 変数長を変更した際に表示されるWARNING

暗号化パスワード利用

メッセージを制御する方法● オブザベーション番号の出力方法● カイ2乗検定における警告メッセージの出力● 実行ログを任意のタイミングで保存する● OLAP Server サービスの停止について● ユーザ定義フォーマットのUTF-8セッション● INTCK関数の基準値について

エンコーディング環境への移行

Q● SASプログラムをEGのプロセスフローへ移行

Stored Process Web Application を利用する際に URLへそのままパスワードを含めて利用しようとしています。パスワー

ドを平文で利用はしたくありませんので SAS® で暗号化済みのパス
ワードを利用したいと考えています。
どうすれば暗号化したパスワードを含めた URLで正しく表示させられるでしょうか。

A

例
DATA WOMEN;SET sashelp.class CUROBS=cobs;
WHERE sex = 'F';
orig_obs = cobs;
RUN;
PROC PRINT DATA=WOMEN;
RUN;

標準では暗号化したパスワードをそのままでは利用できません。管理コンソールからの設定にて「Stored Process Web

以下のような結果となります。

App 9.2（もしくは 9.3）」の 拡 張 設 定 で "AllowEncodedPassword"

Obs

Name

Sex

Age

HeightWeightorig̲obs

㻝

㻭㼘㼕㼏㼑

㻲

㻝㻟

㻡㻢㻚㻡

㻤㻠㻚㻜

㻞

㻞

㻮㼍㼞㼎㼍㼞㼍

㻲

㻝㻟

㻢㻡㻚㻟

㻥㻤㻚㻜

㻟

㻟

㻯㼍㼞㼛㼘

㻲

㻝㻠

㻢㻞㻚㻤

㻝㻜㻞㻚㻡

㻠

Usage Note 36831: SAS Stored Process Web Application does not

㻠

㻶㼍㼚㼑

㻲

㻝㻞

㻡㻥㻚㻤

㻤㻠㻚㻡

㻣

accept encoded passwords on the ̲PASSWORD parameter by default

㻡

㻶㼍㼚㼑㼠

㻲

㻝㻡

㻢㻞㻚㻡

㻝㻝㻞㻚㻡

㻤

http://support.sas.com/kb/36/831.html

㻢

㻶㼛㼥㼏㼑

㻲

㻝㻝

㻡㻝㻚㻟

㻡㻜㻚㻡

㻝㻝

㻣

㻶㼡㼐㼥

㻲

㻝㻠

㻢㻠㻚㻟

㻥㻜㻚㻜

㻝㻞

AllowEncodedPassword オプションについては次のマニュアルに記㻤㻸㼛㼡㼕㼟㼑

㻲

㻝㻞

㻡㻢㻚㻟

㻣㻣㻚㻜

㻝㻟

載がございます。

㻥

㻹㼍㼞㼥

㻲

㻝㻡

㻢㻢㻚㻡

㻝㻝㻞㻚㻜

㻝㻠

SAS® の実行ログを任意のタイミングで外部ファイルへ保存

SAS 9.3 Stored Processes: Developer's Guide Configuring

Q

the SAS Stored Process Web Application

現在は、ログウィンドウの [ ファイル ] → [ 名前を付けて保存 ] から

http://support.sas.com/documentation/cdl/en/stpug

ファイル名を指定して保存していますが、これをプログラムに置き換/62758/HTML/default/viewer.htm#webappcfg.htm

えられれば作業が軽減されます。

属性を有効にし、URL エンコーディングを考慮した文字列へ変換しての利用が必要です。
この件につきましては次の Note にて紹介しております。
※Noteでは 9.2 の例が記載されています。

SAS ® Integration Technologies
http://support.sas.com/documentation/onlined
oc/inttech/index.html#inttech93

Q

DATA ステップの SET ステートメントと WHERE ステートメント

Aするタスクをプログラムで実現することは可能でしょうか。

DM ステートメントの中で、ログウィンドウに対して FILE コ
マンドを実行することで実現可能です。

を使用し、データセットから条件抽出を行います。このとき、条件にマッチして読み込まれたオブザベーションが、データセットの何DM "LOG; FILE 'c:¥temp¥test1.log' ";オブザベーション目だったかを確認できる簡単な方法はありますか。
また、次のように動的なファイル名を設定することも考えられます。

A

SAS® 9.4 より SET ステートメントに追加された新しいオプショ
ン CUROBS= を使用すると、読み込まれたオブザベーションの番号を指定の変数に出力することができます。
サンプルプログラムを右に示します。

DM "LOG; FILE 'C:¥temp¥test_%SYSFUNC(DATE(),yymmdd8.)_%TRIM(%SYSFUNC(time(),32.)).log' ";20

WINTER 2014

Q&A

Q

今までは、SAS をセッションエンコーディング SJIS で使用していました。セッションエンコーディング UTF-8 の環境で使Q

下記のサンプルプログラムのように、DATA ステップにおいて、SET ステートメントで指定したデータセット内の変 数と用することになり、データセットのトランスコードは行っております

同一の変数名の長さを変更した場合、ログに表示される以下のメッが、ユーザ定義フォーマットのトランスコードはどのようにすればよ

セージを出力させない方法はありますか。

いでしょうか。
㻌㼃㻭㻾㻺㻵㻺㻳 㻦㻌ධຊ䝕䞊䝍䝉䝑䝖䛻䜘䛳䛶䚸 ኚᩘ㻌㼀㻱㻿㼀㻌䛻」ᩘ䛾㛗䛥䛜ᣦᐃ䛥䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷㻌䜜䜎䛧䛯䚹 䝕䞊䝍䛾ษ䜚ᤞ䛶䛜Ⓨ⏕䛧䜎䛩䚹㻌A

フォーマットカタログにつきましては、エンコーディングの概念 がご ざ いません。他 方、PROC FORMAT で は、CNTLIN=,

サンプルプログラム

CNTLOUT= オプションを用いて、ユーザ定義フォーマットの情報を
データセットに出力することが可能です。
一度、データセットに出力した後、トランスコードすることができます。

DATA test;
LENGTH name $5;
SET sashelp.class;
RUN;（1）SAS SJISセッションエンコーディングで、制御データセットの作成
LIBNAME sjisfmt"c:¥temp¥sjisfmt";

䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷/** 䝃䞁䝥䝹䝣䜷䞊䝬䝑䝖䛾సᡂ **/PROC FORMAT LIB=work;
VALUE testfmt
1=" ⏨ ";RUN;A

9.2 以降のリリースにおいて、変数の長さが変わった場合にその旨をお知らせする WARNING が表示されるようになりました。詳細に関しては、下記のアナウンスが公開されております。

Problem Note 31850: Using the LENGTH statement might
produce a warning and rc=4
http://support.sas.com/kb/31/850.html

䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷/** CNTLOUT= 䛻䛶䚸 ไᚚ䝕䞊䝍䝉䝑䝖໬ **/PROC FORMAT LIB=work CNTLOUT=sjisfmt.cntlout;
RUN;

SAS® 9.2 TS1M0 で は、上の ページの「hotfix」タブをクリックして表示されるリンクから、hotfix をダウンロードいただき、適 用する（2）SAS UTF-8セッションエンコーディングにて、制御データセットの カスタマイズ、再作成
LIBNAME sjisfmt "c:¥temp¥sjisfmt" CVPMULT=1.5 INENCODING=sjis;/** 1) 䛷సᡂ䛧䛯ไᚚ䝕䞊䝍䝉䝑䝖䜢 WORK.FORMATS 䛻ྲྀ䜚㎸䜐 **/PROC FORMAT CNTLIN=sjisfmt.cntlout LIB=work;
RUN;䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷/** ෌ᗘ䚸 ไᚚ䝕䞊䝍䝉䝑䝖䛸䛧䛶䚸 ฟຊ **/PROC FORMAT CNTLOUT=work.cntlout LIB=work;
RUN;

ことで WARNING を表示しない動作に戻すことができます。
SAS® 9.2 TS2M0 以 降で は、VARLENCHK= システムオプションを設定することにより、WARNING を表示するか否かを制御することが可能となりました。SAS® 9.1.3 同様に WARNING を非表示とする
ためには、次のように指定します。

OPTIONS VARLENCHK=nowarn;

なお、VARLENCHK= システムオプションの詳 細については、下 記/** 䛣䛣䛷䚸 SJIS->UTF-8 䛻ኚ᭦䛩䜛ୖ䛷䚸 ᪥ᮏㄒ䛾㛗䛥䛾ኚ᭦䛜䛒䜛 **//** 䠄௒ᅇ䛾౛䛷䛿䚸 " ⏨ " 䛜 2->3 䝞䜲䝖䛻䛺䜛 **//** 䝣䜷䞊䝬䝑䝖䛾୰䛷䛿䚸 䝣䜷䞊䝬䝑䝖್䛾㛗䛥䚸 䝣䜷䞊䝬䝑䝖್䜢 **//** ᣦᐃ䛧䛺䛔ሙྜ䛾䝕䝣䜷䝹䝖䛾㛗䛥䛾᝟ሗ䜒ྵ䜎䜜䛶䛔䜛 **//** ไᚚ䝕䞊䝍䝉䝑䝖ෆ䛷䛿䚸 ኚᩘ LENGTH䚸 DEFAULT 䛜䛭䜜䛮䜜ヱᙜ **//** 䛩䜛䚹 DEFAULT 䛿 SJIS 䛷సᡂ䛧䛯㝿䛾㛗䛥䛸䛺䛳䛶䛔䜛䛯䜑䚸 LENGTH **//** 䛸ྠ䛨್䛻䛩䜛 **/DATA work.cntlout2;
SET work.cntlout;
DEFAULT=length;
RUN;/** 䜹䝇䝍䝬䜲䝈䛧䛯ไᚚ䝕䞊䝍䝉䝑䝖䜢䝣䜷䞊䝬䝑䝖䜹䝍䝻䜾䛻ྲྀ䜚㎸䜐 **/PROC FORMAT CNTLIN=work.cntlout2 LIB=work;
RUN;䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷/** ⤖ᯝ䛾☜ㄆ **/DATA _null_;a=1;
PUT a testfmt.;
RUN;

URL のオンラインヘルプをご確認いただきますようお願い申し上げます。

VARLENCHK= System Option
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/lrdict/64316/HTML/default/viewer.htm#a003269301.htm

WINTER 2014

Q

FREQ プ ロシジャの TABLES ステ ートメントにて、CHISQ
オプションを指定した際、カイ 2 乗検定に関する WARNING

Q&A

21

Q

INTCK 関数で日付間隔を算出した場合に、開始日を基準値

A

SAS® 9.2 以 降 よ り 追 加 さ れ ま し た、オ プ シ ョ ン 引 数 :として設定することはできますか。

メッセージが表示されることがあります。
㻌㼃㻭㻾㻺㻵㻺㻳 㻦㻌䝉䝹䛾㻌㼤㼤㻑㻌䛻䛚䛔䛶䚸 ᮇᚅᗘᩘ䛜㻌㻡㻌䜘䜚ᑠ䛥䛟䛺䛳䛶䛔䜎䛩䚹䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷 䜹䜲㻌㻞㻌஌᳨ᐃ䛿ጇᙜ䛺᳨ᐃ䛷䛺䛔䛸ᛮ䜟䜜䜎䛩䚹

CONTINUOUS を用いることで開始日を基 準 値として設 定することができます。
このメッセージを非表示にできますか。また、WARNING メッセージの有無をデータセットに出力できますか。

INTCK 関数の構文：
INTCK('< 間隔 >', < 開始日 >, < 終了日 >, ' オプション引数 ')A

該当のメッセージは、期待度数が 5 より小さいセルの比率
が 20% より大きな場合に表示されます。SAS 9.2 TS2M3

オプション引数 :以降のリリースでは、CHISQ オプションのサブオプションを追記す

DISCRETE：ることで非表示となります。

CONTINUOUS： 開始日が基準値となります。

例

間隔の境界が基準値になります。( デフォルト値 )例 え ば、下 記 の サ ン プ ル プ ロ グ ラ ム の よ う に、15JAN2010 とPROC FREQ DATA=test;
TABLES x1*x2 / CHISQ(WARN=NOPRINT);
RUN;

14JAN2011 の日付間隔を求める場合に、DISCRETE は、月末が基準となるため結果は、'12'となります。CONTINUOUS は、開始日が 基
準となるため結果は、'11'となります。

な お、WARN= の 値 として OUTPUT を 追 加 することに よって、
WARNING メッセージの有無を出力データセットに含めることができ

DATA _NULL_;ます。

start_date = '15JAN2010'd;
end_date= '14JAN2011'd;例
ODS OUTPUT CHISQ=out1;
PROC FREQ DATA=test;
TABLES x1*x2 / CHISQ(WARN=(NOPRINT OUTPUT));OUTPUT OUT=out2 CHISQ;
RUN;

データセット OUT1 では変数 WARNING、データセット OUT2 では
変数 WARN̲CHI が追加され、値が 1 の場合は WARNING メッセー
ジ有りを示しています。

Q

現在、OLAP Server サービスが稼動しています。OLAP の機能は利用しないため、OLAP Server サービスは停止してもよいでしょうか。

A

例SAS® Enterprise BI Server を イ ン スト ー ル し た 際、SAS®
OLAP Server が構成され、自動的に稼動するように設定されます。
OL AP Ser ver は、SAS® Enterprise Guide®、SAS® Add-in forMicrosoft Office、SAS® Web Report Studio 等のデータソースの１つとして利用することが可能です。
データソースとして独立したコンポーネントであるため、利用しない場合には停止しておくことができます。

up= INTCK('MONTH', start_date, end_date, 'DISCRETE');
down = INTCK('MONTH', start_date, end_date, 'CONTINUOUS');
PUT 'DISCRETE:' up;
PUT 'CONTINUOUS :' down;
RUN;

22

Q&A

Q

SAS の 実 行 環 境 を SAS Foundation から SAS® Enterprise
Guide® に変更しました。既存の SAS ファイルを Enterprise

Guide 上で開いた場合、プログラムアイコンがプロセスフロー上に配置されますが、このままではどのような処理 が 行われるのか 分
かりにくいです。実行される処理の内容を分かりやすくする方法はありますか？

AEnterprise Guide 4.3 以 降で は、多 数のステップからなる
SAS プログラムを確認し、各ステップ毎のプログラムノードと出力されるデータセットに分けられたプロセスフローを生成する機能が追加されました。
プ ログ ラムを 開 いた 状 態 で、Enterprise Guide のメニューより、「プログラム」->「分析」を選択します。
例 え ば、右 の 図 で は、DATA ス テ ップ、SQL プ ロ シ ジャ、REPORT
プロシジャからなる１つのプログラムノードを分析し、各ステップ
ごとのプログラムノードに分割して新たなプロセスフローを 作成
しています。

WINTER 2014

WINTER 2014

リリース／Hot Fix 最新情報

23

Latest Releases

最新リリース情報（ADJRSQ, AIC, AICC, BIC, CP, PRESS, SBC など）にて 選 択 さ れ ま す。

PCプラットフォーム
UNIXプラットフォーム
CHOOSE=
オプションが指定されていない場合には、変数選択のステッ
プにおける最後のモデルが最適なモデルとなります。
表 SunOS/Solaris版
4 では、変数選
Microsoft Windows版
SAS 9.3

SAS 9.3/ 9.4

択にて指定できるサブオプション、
および変数
x64 Solaris版
Microsoft Windows x64版
SAS 9.3 /選択の手法との対応を
9.4

SAS 9.3/ 9.4

示しています。

メインフレームプラットフォーム
IBM版（OS/390, z/OS）

SAS 9.3 / 9.4

HP-UX版

SAS 9.3

HP-UX（Itanium）版

SAS 9.3/ 9.4

AIX版

SAS 9.3/ 9.4

Linux（Intel）版

SAS 9.3x64 Linux 版

SAS 9.3/ 9.4

Latest Hot Fix

最新 Hot Fix 情報

SASのHot Fixは、主に特定の不具合に対する修正プログラムであり、後者の場合、常に最新モジュールを使用することになるため、既知の緊急度の高い不具合に対応したものから優先的に作成されています。

障害に遭遇する危険性を未然に防ぐことができます。

また、SAS の Hot Fix は累積的な修正であるため、これまで関連する

Hot Fix は、下記の専用ホームページで提 供しています。なお、基本修正をバンドルして提供しています。

的に次期バージョンのリリース時には、Hot Fixで対応したものも含Hot Fix を 適 用するタイミングとしては、問 題 が 発 生してから適 用

め、現行バージョンのリリース後に見つかった不具合に対応したもの

する場合と、事前に適用する場合と 2 通りあります。

が提供されます。

前者の場合、適用のタイミングによっては、モジュールのメンテナンス

Hot Fix については、定期的にご確認ください。

レベルに差がでる可能性があります。

Technical Support Hot Fixes㻌

http://ftp.sas.com /techsup/download /hotfix /hotfix.html
䈜䝸䞁䜽ඛ䛾᝟ሗ䛿ⱥㄒ䛷䛩䚹䛒䜙䛛䛨䜑䛤஢ᢎ䛟䛰䛥䛔䚹

SAS Technical News入手
SAS Technical News は、右記の URL から入手できます。

http://www.sas.com/jp/periodicals/technews/index.html
例 題 0 1：D

例 題 0 2：B

例 題 0 3：D

例 題 0 4：A

編 集部より1 年間にわたって掲載された、富士通株式会社様の連載記事は今号で終了となりま

さて、2014 年春号からは、弊社アライアンスパートナーであるネイチャーインサイト

す。富士 通株式会社 鶴田様、平井様、富士 通ビー・エス・シー置田様、まことにあり

株式会社から、3 回にわたり連載がスタートします。ネイチャーインサイト社は、弊社

がとうございました。記事作成におきましては、ご多忙の中でご対応いただきました

パートナーとして 20 年の歴史を持ち、SAS BI システム開発やデータ分析業務などに携こと、深く感謝申し上げます。本紙面をお借りしお礼申し上げます。

わっていただいているアライアンスパートナーです。次号からの連載にご期待ください。

Ⓨ⾜䠖㻿 㻭 㻿㻌㻵 㼚 㼟 㼠 㼕 㼠 㼡 㼠 㼑㻌㻶 㼍 㼜 㼍 㼚 ᰴ ᘧ఍♫

WINTER 2014
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テクニカルサポートグループ
TEL:03-6434-3680 FAX:03-6434-3681

SAS Institute Japan 株式会社

本社
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Fax 06（6345）5655

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