Autumn
2015
特集
分析を広げる新機能 :SAS/STAT® 14.1

1

SAS Partner Network
データサイエンティストによる分析事例

9

SAS Certification

14

Q&A

16

Information

19

リリース／Hot Fix最新情報

Spre

ad

ou

tt

he

st

20

a

ti

st

ic

al
an

aly
sis!

SAS/STAT 14.1®

2

Autumn 2015

SAS/STAT® 14.1
［ 特集 ］

分析を広げる新機能

SAS/STAT 14.1®

SAS 9.4 は2013 年 7月に初期リリースがされ、SAS/STATのプロダクトバージョンは12.3となりました。
SAS 9.4 以降では、単一サーバー、シングルマシンでは、
SAS/STATのライセンスにて SAS ® High-Performance Statistics の機能が利用できることを、2014 年 Winter 号の特集記事「High-Performance な分析へ SAS/STAT ® 12.3」でご紹介しました。
http://www.sas.com/jp/periodicals/technews/pdf/technews2014winter.pdf

2015 年 7月には、SAS 9.4 の最新メンテナンス版がリリースされ、SAS/STAT を含めた分析機能が拡張されています。
最新メンテナンス版までに８つの新規プロシジャが追加され、既存プロシジャにおいてもオプションなどが拡張され、より多くの手法に対応できるようになっています。
本特集では、多くの拡張点のうち、SAS 9.4 TS1M0 以降にてSAS/STAT に追加されたプロシジャをご紹介します。

CONTENTS
P2

SAS 9.4 メンテナンス版
SAS/STAT における新規プロシジャ● SAS/STAT 13.1 の新規プロシジャ● SAS/STAT 13.2 の新規プロシジャ● SAS/STAT 14.1 にて追加されたプロシジャ

SAS High-Performance Statistics の新規プロシジャ● SAS High-Performance Statistics 13.1 にて追加されたプロシジャ● SAS High-Performance Statistics 13.2 にて追加されたプロシジャ

P3
P5
P6
P7
P8
P8
P8

その他の拡張点、および参考資料
おわりに

SAS 9.4

メンテナンス版

初期の SAS 9.4（SAS 9.4 TS1M0）がリリースされてから、メンテナンス版がリリースされています。メンテナンス版ごとに、SAS/STAT を含めた分析プロダクトのバージョンが更新され、機能が拡張されています。SAS 9.4 メンテナンス版と分析プロダクトのバージョンの対応は、右の表をご参照ください。
新しいプロシジャ、オプションなどの拡張点は、追加されているバージョンに依存します。また、バージョンによって評価版、正規版の違いもありますので、新しい機能を用いるときには、メンテナンス版も含め、バージョンをご確認ください。

SAS 9.4メンテナンス版と分析プロダクトの対応表
メンテナンス版

分析プロダクトリリース時期

SAS 9.4 TS1M0

12.3

2013 年 7月

SAS 9.4 TS1M1

13.1

2013 年12 月

SAS 9.4 TS1M2

13.2

2014 年 8 月

SAS 9.4 TS1M3

14.1

2015 年 7月※評価版（Experimental）の機能は、正規版リリースの前に構文、内部アルゴリズムが 変更、改良されることがあります。この点、ご 利用される場合にはご留意いただきますようお願いします。

［ 特集 ］分析を広げる新機能 : SAS/STAT® 14.1

Autumn 20153

新しいプロシジャが追加された SAS/STATバージョン

SAS/STAT

SAS/STAT における新規プロシジャ

13.1

13.2

BCHOICE

評価版

正規版

ICLIFETEST

正規版

IRT

評価版

プロシジャ名SAS 9.4ではメンテナンス版ごとに新しいプロシジャが追加されています。最新

14.1

正規版

メンテナンス版（SAS 9.4 TS1M3）では、初期の SAS 9.4（SAS 9.4 TS1M0）と

GEE

評価版

くらべ、8 プロシジャ増え、さらに多くの分析に対応しています。以下の表は、新し

ICPHREG

正規版

いプロシジャが追加された SAS/STATバージョンの一覧となります。

SPP

正規版

正規版

GAMPL

正規版

SURVEYIMPUTE

正規版

最初のメンテナンス版では、以下の３つのプロシジャが追加されています。
procedure 1: 離散選択モデル

SAS/STAT 13.1の新規プロシジャNEWprocedure1

procedure 2: 区間打ち切りを含めたノンパラメトリックな生存時間解析
procedure 3: 項目反応理論モデル

プログラムとしては、以下のような記述となります。

離散選択モデル

例 PROC BCHOICE DATA=Chocs OUTPOST=Bsamp

BCHOICE プロシジャ

複数の選択肢からどの選択肢が選ばれるかなどを分析する離散選択
モデルについては、別プロダクトSAS/ETS ® の MDC プロシジャで対応しています。この他のプロシジャとして、ベイズ分析のアプロー

NMC=10000 THIN=2
DIAG=(AUTOCORR ESS MCSE) SEED=124;
CLASS Dark(REF='0') Soft(REF='0') Nuts
(REF='0') Subj;
MODEL Choice = Dark Soft Nuts
/ CHOICESET=(Subj) CPRIOR=NORMAL(VAR=1000);
RUN;

チにてモデル推定する BCHOICE プロシジャが追加されています。
例えば、どのようなチョコレートが好まれているかを調査していると

CLASS ステ ートメントを 用 いてカ テゴ リカル 変 数 を 指 定 する、します。チョコレートにはさまざまな種類がありますが、特に次のMODEL ステートメントを用いてモデルを指定するのは、他のプロシ

3 点、ダークとミルクの違い（Dark）、真ん中がやわらかいか（Soft）、

ジャと同じです。ただし、ベイズ分析のアプローチをとっていますの

ナッツがあるか（Nuts）に注目しているとします。これらの組み合わで、反復回数を指定する NMC= オプション、シードの初期値を指定

せからは計８種類のチョコレートがあり、そのうちどのチョコレート

する SEED= オプション、また事 前分布を指 定する CPRIOR＝オプ

が一番好みであるか（Choice）を選んでもらうことになります。ここション な ど を 追 記して い ま す。ま た、MODEL ステ ートメント ので注意が必要なのは、1人が８種類のチョコレートを試食し、一番のCHOICESET= オプションで、同じ人であることを示す変 数を指 定

好みを選ぶので、データセットとしては、次のように1人に対し、８しています。

オブザベーションが必要となります。つまり、好みのチョコレートを実行結果の一部が選んだ人の情報ではなく、選択肢に対する説明となっています。

右の表となります。

BCHOICE プロシジャの結果 ( 抜粋 )BCHOICE プロシジャ：データセットの例
Dark

Soft

Nuts

Choice

1

1

1

1

0

2

1

1

0

0

3

1

0

1

0

4

0

1

1

0

5

1

0

0

1

6

0

1

0

0

7

0

0

1

0

8

0

0

0

0

この結果からは、Dark1が正の値となっていますので、ダークチョコ
レート（Dark=1）が好まれていることがわかります。一方、Soft1は負の値となっていますので、やわらかいチョコレート（Soft=1）はあまり好まれていないようです。Nuts１は正の値ですが、信頼区間が 0※実 際 に は 1人 で は な
く、多くの人の 回 答 を含むデータセットとなります。

を含んでいますので、ナッツのあるチョコレート（Nuts=1）が好まれる傾向にありますが、結論とするにはより多くのオブザベーションにて再度の検討が必要なようです。

4

Autumn 2015

NEW
procedure2

区間打ち切りデータにおける生存時間分析

NEW
procedure

3

項目反応理論モデル
IRT プロシジャ

ICLIFETEST プロシジャ

生存時間解析では、あるイベント（死亡、発病など）が生じるまでの試験の設問、また個人の能力、学力などの分析として項目反応理論が時間を分析します。この際、観測をはじめた後に、対象者がドロップあり、新しい IRT プロシジャが対応しています。例えば、試験問題にはアウトしてしまうと、直前まではイベントが生じていないことがわかり

やさしい設問、むずかしい設問などがあり、その正解率によって個人のますが、実際にイベントが生じた時点はわかりません。このようなケー

学力を知ることができます。一方、出題する側からは、やさしい問題でスは右側打ち切りが生じているといいます。以前より、この右側打ち

はほとんどの人が正解し、むずかしすぎる問題ではほとんどの人が答え

切りのデータに対するノンパラメトリックな生存時間解析については、られないため、学力を知るうえでは、ある程 度むずかしく、学力差が

LIFETEST プロシジャがあります。

わかるような設問が必要となり、項目反応理論モデルが活用できます。

打ち切りが生じるほかの例としては、病院などで詳しく検査すること

IRTプロシジャでは、ラッシュモデルをはじめとするさまざまなモデルにによってはじめてイベントが生じていると判断できるような左側打ち

対応しています。問題の難易度、識別度、またあて推量などのパラメー

切り、右側、左側の両方となっている区間打ち切りがあります。新たにタを含めることによって、用いるモデルが異なります。IRTプロシジャで追加された ICLIFETEST プロシジャでは、これらのさまざまな打ち切

は、各設問に対する回答を変数としたデータセットを用い、以下の記述りの手法に対応しています。ICLIFETEST プロシジャでは、LIFETEST

にて分析を実行できます。

プロシジャとほぼ 同じ構文となりますが、TIME ステートメントの記述に注意が必要です。

例 PROC IRT DATA=IrtBinary;

VAR item1-item10;
RUN;

例 PROC ICLIFETEST PLOTS=(SURVIVAL LOGSURV)DATA=bcs IMPUTE(SEED=1234);
STRATA trt;
TIME (lTime, rTime);
RUN;

ここでは、10 の設問（item1から item10）とし、特にこまかな指定はしていないので、2 パラメータモデル（デフォルト）、ロジットリンク関
数にてモデル推定されます。別のモデルを指定するときには、PROC

TIME ステートメントでは、左側の時点、右側の時点をあらわす変数をIRT ステートメントにおける RESFUNC= オプション、MODEL ステー

指 定します。左 側 の 変 数（LTIME）を 0 もしくは欠 損とすることにトメント に お ける RESFUNC= オ プ ション を 使 い ま す。MODEL

よって左側打ち切り、右側の変数（RTIME）を 0 もしくは欠損とする

ステートメントでは、変数によって別々のモデルを指定できます。

ことにより右側打ち切りとなります。標準誤差の算出には多重代入法
を 用 いており、初 期 シード値（SEED= オ プ ション）な どの 設 定 はIMPUTE= オプションでできます。デフォルトでは EM（Expectation

例 PROC IRT DATA=IrtBinary;

MODEL item1-item5 / RESFUNC=twop,
item6-item10 / RESFUNC=onep;
VAR item1-item10;
RUN;-Maximization）アルゴリズムとICM（Iterative Convex Minorant）
アルゴリズムを組み合わせた EMICM 手法にて、生存関数を推定し、ODS 統計グラフの機能で生存関数グラフを描画できます。

さまざまな推 定に関する
ICLIFETEST プロシジャにおける生存関数のグラフ

情報とともに、右の表のようにパラメータ推 定値 が出力されます。
Difficulty は 各 設 問 の 難
易度に相当し、値が大きい
ほどよりむずかしい設問に
該 当しま す。ま た、Slopeは識別度として、学力差を区別しやすいかを示しています。

IRT プロシジャの結果 ( 抜粋 )

［ 特集 ］分析を広げる新機能 : SAS/STAT® 14.1

Autumn 20155

このメンテナンス版では、BCHOICE プロシジャ、IRT プロシジャは正規版となります。

SAS/STAT 13.2の新規プロシジャこのほか、以下の 3 つのプロシジャが追加されています。
procedure 4: 一般化推定方程式

procedure 5: 区間打ち切りを含めたセミパラメトリックな生存時間解析
procedure 6: 空間ポイントパターンNEWprocedure4

GEE プロシジャの結果 ( 抜粋 )一般化推定方程式
GEE プロシジャ

線形モデルを拡張した一般化線形モデルには GENMOD プロシジャが対応しています。2 値データに用いるロジスティック回帰モデル、
カウントデータに用いる Poisson 回帰モデルなどが含まれます。
さらに REPEATEDステートメントを使うことで、同じ対象者から繰り返し観測を行っている反復測定データの分析ができます。このとき
用 いられる手 法 が一 般 化 推 定 方 程 式（Generalized Estimation
Equations）となります。GENMOD プロシジャでは、欠損値が生じ欠損値に対するモデルのパていないデータセット、もしくは欠損値が完全にランダムであるデー

ラメータ推定値、また、重みタセットのみに対応しています。このため測定時点の途中から観測のヒストグラムなどから、極することができない、ドロップアウトなどの欠損値があるケースには、端に大きな重みが生じてい求められる推定値にバイアスが含まれることがあります。

ないかを確認できます。

GEE プロシジャにて求められた重みのヒストグラム

新たに追加された GEE プロシジャでは、一般化推定方程式に対する対応を拡張し、ドロップ アウトなどの欠 損値が あるケースに対し、欠損値に対するモデルに基づく「重み」を加味した上で、一般化推定
方程式の手法にて推定を行います。
GEE プロシジャの構文は GENMOD プロシジャとほぼ同じとなります。以下が一例となります。

例 PROC GEE DATA=Amenorrhea DESC

PLOTS=histgoram;
CLASS id crime;
MISSMODEL ctime prevy dose dose*prevy /TYPE=obslevel;
MODEL y = time dose time*time dose*time
dose*time*time / DIST=bin;
REPEATED SUBJECT=id / WITHIN=ctime CORR=cs;
RUN;

NEW
procedure

5

区間打ち切りデータにおける生存時間解析ICPHREG プロシジャ

セミパラメトリックな生存 時 間 解 析、Cox 比例 ハザードモデルはPHREG プロシジャで推定できます。しかし、LIFETEST プロシジャのように右側打ち切りのみの対応となります。新しい ICPHREG プロシ
ジャでは、右側打ち切りのみでなく、左側打ち切り、区間打ち切りのデータに対しても分析できます。
ICPHREG プロシジャは基本的に PHREG プロシジャと同じ構文です
が、応答変数として生存時間を示す部分を区間として指定するように

CLASS ステートメントでカテゴリカル変数を指定、MODEL ステート

なっています。ICLIFETEST プロシジャと同じように、左側打ち切り、メントでモデルを指定、REPEATEDステートメントで被験者を示す

右側打ち切りについては、それぞれ左側の変数（Left）、右側の変数

変数を SUBJECT= オプションにて指定することなどが同じとなりま（Right）を欠損もしくは 0とします。

す。新しくMISSMODEL ステートメントがあり、欠損に対するモデルを指定します。MISSMODEL ステートメントで指定した変数を説明変数とし、欠損であるかをロジスティック回帰モデルで推定し、「重み」を算出します。
GEE プロシジャでは、モデルの推定のほか、右上の表のように欠損に対するモデルの推定値が表示されます。
また、欠損値に対するモデルより算出され、分析に用いられている「重み」のヒストグラムも表示できます。

例 DATA cov;

stage=0; id="Stage=0"; OUTPUT;
stage=1; id="Stage=1"; OUTPUT;
RUN;
PROC ICPHREG DATA=hiv PLOT=surv;
CLASS stage / DESC;
MODEL (Left, Right) = Stage /BASEHAZ=SPLINES;BASELINE COVARIATES=cov / ROWID=id;
RUN;

6

Autumn 2015

また、ICPHREG プロシジャではベースライン関数の部分に対し、スプ

ここでは森林データが含まれているデータセットSASHELP.BEI を用

ライン関数を指定できます。デフォルトは任意の数における区間ではいています。2 次元における座標に該当する変数 X,Yにて位置を指定

定 数（constant）の ベ ースラ イン 関 数（piecewise constant）とし、PROCESS ステートメントでは変数 TREES が 1の場合、その地点なりますが、この例のに木があることを示しています。TRENDステートメントでは、高度よ う に BASEHAZ =ICPHREG プロシジャにおける生存関数のグラフ（elevation）, 傾斜（gradient）を指定しています。

SPLINES と 変 更 で きPROCESS ステートメン

ます。

トにて 指 定した 観 測

推 定 されているモ デデータを元に散 布図がルに関 する 統 計 量と表示されます。この例でと も に、PLOT= オ プ

は、どの地点に木がある

ション で グ ラフが 表

か を 示 して お り、密 集示できます。

して い る 地 域 な ど を

SPP プロシジャによる散布図

確認できます。
NEWprocedure

6

TRENDステートメント、MODEL ステートメントで推定したモデルに

空間ポイントパターンモデル

基づき、各位置における密度（Intensity）を推定し、その結果として

SPP プロシジャ

表面プロット（Surface Plot）を表示しています。
SPP プロシジャによる表面プロット

地図のような 2 次元データに対する分析手法の1つとして、空間ポイ
ントパターンモデルが あります。例えば、どの地 域により多く木が密集しているか、犯罪が生じやすい場所はどこかなどを調べることが考えられ、新しい SPP プロシジャを活用できます。
SPP プロシジャでは、PROCESSステートメントにて応答変数に該当する部分、TRENDステートメントにて説明変数に該当する部分を記述します。そのあと MODEL ステートメントにてモデルを指定します。
例 PROC SPP DATA=sashelp.bei PLOTS(EQUATE)=(RESIDUAL INTENSITY);
PROCESS trees = ( x,y / AREA=(0,0,1000,500) EVENT=trees );TREND elev = FIELD( x,y,elevation );TREND grad = FIELD( x,y,gradient );MODEL trees = elev grad / GRID(64,64)
RESIDUAL(B=70);
RUN;

色が赤い部分がより密度が高いことになります。観測データの散布図とくらべると、右下部分はモデルにてとらえることができていますが、左 上 の 部 分 はモ デル に 反 映 さ れて いませ ん。このため、高 度（elevation）、傾斜（gradient）以外にも影響している要素があるようです。

最新メンテナンス版では、GEE プロシジャは正規版となります。

SAS/STAT 14.1にて追加されたプロシジャ

NEWprocedure7

このほか、以下の 2 つのプロシジャが追加されています。
procedure 7: 一般化加法モデル

procedure 8: 標本調査における欠損値への代入

一般化加法モデル
GAMPL プロシジャとして、一般化加法モデルがあります。一般化加法モデルでは、説明
変数の部分にスプライン関数などを含めることによって、より非線形な関連がある場合の分析にも対応していることになります。
一般化加法モデルに対するプロシジャとして、従来の GAM プロシ

一般化線形モデルでは、二項分布、Poisson 分布などを仮定した上ジャにくわえ、GAMPL プロシジャが追加されています。GAM プロシ

で、線形のモデルを推定します。この線形部分の仮定を外したモデル

ジャと GAMPL プ ロシジャでは、基 本 的に同じ構 文となりますが、

［ 特集 ］分析を広げる新機能 : SAS/STAT® 14.1

Autumn 2015

スプライン関数におけるベースの算出、モデルの推定の手法、検定の手法などが異なっています。このため一般化加法モデルに対する、

例 PROC SURVEYIMPUTE DATA=sis_survey_sub

METHOD=fefi VARMETHOD=jackknife;
CLASS department response;
VAR department response;
STRATA state newuser;
CLUSTER school;
WEIGHT samplingweight;
OUTPUT OUT=sis_survey_imputed
OUTJKCOEFS=sis_jkcoefs;
RUN;

異なる手法を用いたプロシジャとなります。
※GAMPLプロシジャは、High-Performance に対応しているプロシジャとなります。このため、マルチマシンにて実行する場合には、SAS
High-Performance Statistics のライセンスが必要となります。

NEWprocedure

8

標本調査における欠損値への代入SURVEYIMPUTE プロシジャ

欠損値への代入を行う変数を VAR ステートメントにて指定します。
このうちカテゴリカル変数は CLASSステートメントでも記述します。
STRATA ステートメントで層別サンプリングにおける層を示す変数、

データセットに欠損値があるときの1つの方法として、観測されてCLUSTER ステートメントでクラスターサンプリングにおけるクラス

いる情報などから欠損の値をおきかえ、分析することがあります。

ターを示す変数を指定し、標本調査のサンプリング手法を記述してこのような多重代入 法は、MI プロシジャが活用できます。しかし、います。

標本調査のように、サンプリング手法を考慮するときには、MI プロシ

実行結果には、以下のような欠損パターンを含む基本的な情報が表示

ジャは対応していません。

され、欠損の値をおきかえた後のデータセットは、OUTPUT ステート

新しい SURVEYIMPUTE プロシジャでは、さまざまなサンプリング

メントの OUT= オプションで指定します。

手法を考慮した上での代入法を行うことに対応しています。
SURVEYIMPUTE プロシジャにおける欠損パターンの表示

Statistics

SAS High-Performance Statistics の新規プロシジャ

SAS 9.4 以降では、シングルマシンで実行する場合、SAS/STATのライセンスにて SAS High-Performance Statistics の機能を利用できます。
すでに多くの High-Performance に対応しているプロシジャ（HP プロシジャ）がありますが、メンテナンス版にて新しく追加されているプロシジャがあります。

SAS High-Performance Statistics 13.1 にて追加されたプロシジャ

HPCANDISC プロシジャ

7

各オブザベーションを識別するための IDステートメントがサポートされています。

正準判別分析に対応している HP プロシジャとなります。同じく正準

CANDISC プロシジャではすでに集計されているデータセットを判別分析に対応している CANDISC プロシジャの全てのステートメ

入 力データセットとして用いることが で きますが、HPCANDISC

ントは HPCANDISC プロシジャにてサポートされています。加えてプロシジャでは生データのみが入力データセットとなります。

8［ 特集 ］分析を広げる新機能 : SAS/STAT® 14.1

Autumn 2015

HPFMM プロシジャ

HPPRINCOMP プロシジャ

有限混合モデルに対応している HP プロシジャとなります。同じモデ

主成分分析に対応している HP プロシジャとなります。主成分分析にルに対応している FMM プロシジャとほぼ同じとなりますが、いくつ対応している PRINCOMP プロシジャとは異なり、OUTPUT ステー

か異なる点があります。

トメントがサポートされており、主成分スコアをデータセットに出力HPFMM プロシジャでは PROC ステートメント部分での ORDER=することが できます。また、METHOD= オプションにて、主 成分をオプションはサポートされていません。このためカテゴリカル変数の抽出するための手法、反復的な手法を指定できる点が PRINCOMP

水準順序を指定するには、CLASS ステートメントにおける ORDER=

プ ロシジャとは 大 きく異 なりま す。PRINCOMP プ ロシジャで はオプションを用います。OUTPUT ステートメントにおける、出力デー

集 計 さ れ て い る デ ー タ セ ット を 用 い る こ と が で き ま す が、タセットに入力データセットを含めないための NOVAR オプション

HPPRINCOMP プロシジャでは生データのみを入力データセットとは、HPFMM プロシジャではサポートされていません。デフォルトにして用いることができます。

て入力データセットは含まれないようになっています。

SAS High-Performance Statistics 13.2にて追加されたプロシジャ

HPPLS プロシジャ
PLS 回帰（partial least squares）に対応している HP プロシジャとな りま す。PLS プ ロ シ ジャと 同 様、PLS 回 帰 の ほ か、主 成 分 回 帰おける構文、およびデフォルトにて出力されるデータセットにも PLS
プロシジャとは違いがあります。

HPQUANTSELECT プロシジャ（principal components regression）、縮小ランク回帰（reduced
rank regression）にも対応しています。PLS プロシジャではさまざ

分位点回帰モデルにおける変数選択に対応している HP プロシジャとまなクロス バリデーション が ありますが、HPPLS プ ロシジャで は

なりま す。QUANTSELECT プ ロ シ ジャに も 対 応 して い ま す が、PARTITION ステートメントで学 習データ（Train）とテストデータ

モデルを推定する手法は異なります。QUANTSELECT プロシジャで（Test）に分割し、テストデータを用いたクロスバリデーションのみに

は flexible simplex アルゴリズムですが、HPQUANTSELECT プロ

対応している点が異なります。HPPLS プロシジャは大容量データに

シジャでは interior point アルゴリズムを用いています。

対応するよう開発されているプロシジャとなり、デフォルトでは多重

変 数 選 択 の 手 法 で あ る LASSO, adaptive LASSO に つ い て は、

スレッドにて処理を行います。このため、OUTPUT ステートメントに

HPQUANTSELECT プロシジャではサポートされていません。

その他の拡張点、および参考資料
各メンテナンス版で新しく追加されたプロシジャをご紹介しました。このほか、各プロシジャでは、ご紹介していないステートメント、多くのオプションがあり、こまかな指定ができます。また、既存のプロシジャにおいても、新しいオプションの追加、既存オプションにおける選択肢の拡張などが数多くあります。
これらの詳細については、以下のドキュメントをご参照ください。

SAS/STAT ®

http://support.sas.com/documentation/onlinedoc/stat/index.html

各バージョンにおけるドキュメントは、
タブをクリックし、変更できます。What's Newでは、新規の機能、
主な拡張点、
変更点がまとめられています。また、各プロシジャのドキュメントは、
SAS/STAT User's Guide SAS/STAT Procedures の箇所をクリックすることで、プロシジャの一覧より選択、参照できます。

おわりに
今号では SAS 9.4 のメンテナンス版における新しい機能を、新規プロシジャを中心にご紹介しました。すでに多くの分析手法に対応していますが、さらに手法の選択肢が広がっています。今後の分析にて手法を検討するとき、1つのきっかけとして本特集が参考となれば幸いです。

［ SAS Partner Net work ］日本電気株式会社

Autumn 2015

9SASPartner Network
S A S パートナーネットワーク

データサイエンティストによる分析事例

日本電気株式会社《 第４回 》

今号を持ちまして、
日本電気株式会社 孝忠氏の「データサイエンティストによるビッグデータ分析」の連載が終了となります。
SAS プロダクトの使用方法から分析事例まで、ビッグデータの活用をわかりやすく解説していただき、
良い参考例となったのではないでしょうか。
2014 年冬号より4 回にわたりご寄稿いただき、ありがとうございました。
また、この場をお借りしてあらためて御礼申し上げます。

I nt r o duc t ion

はじめにこんにちは、日本電 気株 式会社（以降、NEC）ビッグデータ戦 略本部の孝忠です。前号では、データサイエンティストの考えるデータ分析業務の進め方についてご紹介させていただきました。今号では、データサイエン
ティストによる分析事例についてご紹介したいと思います。携帯電話の基地局データを使った観光施策立案に関する事例と、飲食店クチコミサイ
トのスマホアプリを使った飲食店への送客事例についてご紹介します。

執 筆 者 プ ロ フィー ル
日本電気株式会社
ビッグデータ戦略本部
こうちゅう

主任

データサイエンティスト

だいすけ

孝忠 大輔 氏【略歴】2003 年 4 月、日本電気株式会社へ入社。DWH/BI システムの構築を多数経験し、流通・サービス業を中心にデータサイエンティストとして分析 業 務を実 践。現 在は、流 通・サービ ス業 で 培った 分析ノウハウを基に、NEC のビッグデータビジネスの中核メンバとして活躍中。
IT 技術と分析業務を融合させ、ビジネス価値を追究しています。

10Autumn 2015

Va lue c r e at ion

ビッグデータによる価値創造

ビッグデータ活用というと、センシングやアナリティクスの部分にフォー
カスがあたることが多いですが、最も重要なのはアクチュエーションの部分です。この3 つの段階のどれが欠けてもビッグデータ活用は成 功
しないことから、NEC では センシング 、アナリティクス 、アクチュ

1. ビッグデータ活用領域

エーション を三位一体で取り組むことが重要であると考えています。

これまで NEC は、さまざまな業種・業態のお客様と一緒になって、ビッグデータ活用について取り組んできました。約 800 件のビッグデータ商談を類型化した結果、ビッグデータ活用が期待される領域は、大きく分けて4つあることが見えてきました。※図1参照
1つ目は、プラントなどの大規模設備異常の予兆監視といった オペレー
ションの高度化／最適化 。2 つ目は、企業内の要管理情報の抽出といった 情報管理の強化、犯罪・不正の検知 。3 つ目は、需要予測による生産・

センシング
（実世界の
デジタル化）

アナリティクス（分析・推論）

実世界のあらゆる情報や事象を見える化

分析から
新たな知を
創出

発 注 の 最 適 化 といった 製 品 ／サービ ス価 値 向 上・改 善 。4 つ目 は、●●

プラントなどの大規模施設異常の予兆監視や保全
自動車など輸送機器の
品質の向上

価値創造

図 2. 三位一体のビッグデータ活用

オペレーション
高度化／最適化●

実世界へのフィードバック

三位一体のビッグデータ活用

商材・サービスのマッチングによる販売促進といった 顧客獲得・維持、
販売促進 です。

アクチュ
エーション
（制御・誘導）情報管理の強化
犯罪・不正の検知●

企業内の要管理情報の検出による情報ガバナンス強化●

金融取引の不正検知●

治安維持・監視の強化

社会インフラの安全管理の高度化

C a s e s t ud y

ビッグデータ分析事例

ここでは、三位一 体でビッグデータ活用に取り組 んでいる事例を 2 つ
顧客獲得・維持
販売促進

製品／サービス
価値向上・改善●●●

商品の需要予測による生産・発注の最適化
電力需要予測によるビルや都市のスマート化
適正価格予測による利益拡大

●

●

●

商材・サービスのマッチングによる販売促進
ポイント・クーポンの効果分析による顧客獲得
カメラ画像を使用した動線分析
によるマーケティング強化

ご紹介したいと思います。

1. 携帯電話基地局データを使った観光施策立案
現在、日本を訪れる訪日外国人旅行者の数は1000万人を突破し、世界に誇る魅力あふれる観光立国の実現に向けて政府・自治体が取り組みを進めています。その中で、ビッグデータを活用した観光分析に関する取り組みが始まっています。

図 1. ビッグデータの活用が 期待される 4 つの領域

①センシング

2. 三位一体のビッグデータ活用

旅行する来訪者を増やし、旅行先での観光消費を伸ばしていくためには、

どの活用領域においても、ビッグデータから価値を生み出すためには、

まず現状の来訪者状 況を正しく把握する必要があります。NEC では、

3 つの段階を経る必要があります。※図 2 参照

株 式 会 社ドコモ・インサイトマー ケティングと連 携し、 モバイル 空 間

まず 1つ目は センシング です。各種センサー／デバイスから収集され統計 を使って来訪者状況を分析しています。※図 3 参照

るデータを蓄積・加工・編集することによって、実世界の事象をデジタルデータ化します。
次に行うのが アナリティクス です。ここでは、大量なデータの中から隠れた法則を見つけだし、さらなる未来を予測します。

新宿

AM 7:00

新宿

池袋

渋谷

そして最 後に行うのが アクチュエーション です。アナリティクスによって得た知見や法則を現実の世界にフィードバックし、ヒトやモノを最適な手法で賢く誘導・制御します。

図 3.モバイル空間統計

東京

渋谷

AM 1:00
池袋
東京

［ SAS Partner Net work ］日本電気株式会社

Autumn 201511

モバイル空間統計 ※ とは、NTTドコモの基地局データを使って、日本全国③アクチュエーションの1時間ごとの人口分布を 24 時間 365 日把握することが できる統 計

アナリティクスによって得た知見を基に、来訪者を増やす施策や、観光消

データです。携帯電話ネットワークは電話やメールなどをいつでもどこで費を伸ばすための施策を検討します。観光消費を伸ばすためには、周遊も利用できるように、各基地局のエリアごとに所在する携帯電話を周期

型観光および宿泊型観光を促進していく必要があります。※図 4 参照

的に把握しています。この仕組みを利用して携帯電話の台数を集計し、どのエリア（都道 府県や国）から来訪している旅行者が多いかを基に、ドコモの普及率を加味することで人口を推計しています。モバイル空間

露出メディアを選 定したり、
観 光 地における多言 語対応を検 討したり

統計は、集団の人数のみを表す人口統計情報であるため、個人を識別するします。

ことはできません。

また、旅行 者の立ち寄り状 況から、空 港・鉄 道ターミナルやホテルでのこのモバイル空間統計データに、来訪地に関するSNSデータなどを組み回遊プランの提案や、宿泊地からの足のばしプロモーションなどを企画

合わせることによって、旅行者の来訪状況と来訪目的を把握することがします。宿泊客をうまく取り込めていない観光地の場合は、旅行代理店

できます。

などと連携し、観光ツアーの中に組み込むことができないか検討します。

※モバイル空間統計は株式会社 NTTドコモの商標です。

2. スマホアプリを使った O2O ビジネス
②アナリティクス

次にご 紹 介する分析事例 は、スマホアプリを 使った O2O（Online to

次に、集めてきたモバイル空間統計データや SNSデータを使って、それぞOffline）ビジネスです。昨今、流通・サービス業を中心に、ネットとリアル

れの観光地の特性や、集客に影響しそうな因子との関係性を分析します。

の融合に取り組む企業が増えています。ネットを閲覧している顧客をリア

例えば、観光地を特性ごとにグルーピングすることによって、類似してル店舗に誘導したり、リアル店舗に来店した顧客をネットに誘導したりいる観光地の成 功施 策を、他の観光地に横 展開することが できます。

することによって、新規顧客の獲得や顧客の囲い込みに繋げています。

また、一般的には知られていないが、特定の顧客層に人気となっている

ここでは、顧客嗜好に基づいたターゲットクーポンをスマホアプリに送付

隠れた観光地を見つけ出すことによって、新たな観光イベントの企画にすることによって、飲食店クチコミサイトのユーザーを飲食店に送客してつなげることもできます。

いる事例についてご紹介します。

モバイル空間統計データと SNSデータに、気象情報や地域イベント情報、メディアでの紹介状況などを組み合わせた予測モデルを作成することによって、集客に効果的な因子を確認することもできます。

来訪者を増やす図 4. 観光消費を伸ばすための施策

観光消費を伸ばす

宿泊客を増やす12

Autumn 2015

①センシング③アクチュエーション

リアル店舗と比較して、Webサイト・スマホアプリではさまざまな情報をクチコミサイト会員の行動は日々更新されていくため、会員の行動をタイ

収 集することが できます。どの飲 食 店のページを見ているのか、どのムリーに捉え、その時点において最適なクーポンを配信することが重要

エリア／どのジャンルの飲食店を検索しているのか、比較検討の対象ととなります。そこで、Web サイト・スマホアプリのログ情報や、飲食店でなっている飲食店はどれか、などの情報を集めることができます。また、の飲食実績をタイムリーに収集するための基盤を整備しました。そして、それぞれの飲食店に対するクチコミ／評価データから、どのような飲食店

クーポン配信システムの中に、アナリティクスの結果見つけ出したターゲを好むのか、その飲食店を評価している理由は何なのか、などの情報を知ティングロジックを実装することによって、条件に当てはまるクチコミサイることができます。

ト会員に対して自動的にクーポンが配信される仕組みを構築しました。

Web サイト・スマホアプリのログ情報に加えて、飲食店での飲食内容・

また、飲食店にある店舗タブレットからも、そのお店が集客したい顧客層

クーポン利用実績を収集することによって、飲食店クチコミサイト／スマに向けてクーポンが配信できる仕組みも併せて構築しました。

ホアプリを閲覧した結果、実際に飲食店に来店したのか、来店した結果どのようなメニューを注文したのか、などの情報も確認することができます。

A n a l y s i s te mpl ate②アナリティクス
集めてきた Web サイト・スマホアプリのログ情報、および、飲食店での飲食 実績情報を使って、それぞれのクチコミサイト会員に対して、どの分析テンプレート

飲食店のクーポンを配信するのが効果的かを分析によって導き出します。
クーポン配信ロジックの検討においては、飲食店によってクーポンを配信

NEC では、ご紹介した 2 つの事例以外にも、さまざまな分析事例がござする目的が異なっている点を考慮する必要があります。例えば、新たにいます。その中からご要望の多い分析業務をピックアップし、SAS 製品を開店したばかりの飲食 店の場合、新規顧客をいかに獲得していくかが使った分析テンプレートとして整備しています。

重要となります。一方で、リピーターをうまく獲得できていない飲食店の場合、既存顧客の再来 店を促 進していくことが 重要となります。また、

1. NEC 分析テンプレート

ティータイムの来店客数が少ない飲食店の場合は、オフピーク時間帯に現在、ご提供させていただいている NEC 分析テンプレートは次の 4 種類です。

集客するためのクーポンを検討していくことが重要となります。
それぞれの飲食店のクーポン目的に沿って、誰にクーポンを配信するの・顧客分析テンプレートが効果的かを算出するためのターゲッティングロジックを作成します。最・EBM 分析テンプレート（EBM：Event Based Marketing）

適なターゲティングロジックを見つけ出すためには、何度も A／B テストを・品質分析テンプレート

繰り返し、仮説検証 PDCAサイクルをまわす必要があります。※図 5 参照

・Webアクセス分析テンプレート

図 5. クーポン目的ごとのターゲティングロジック

［ SAS Partner Net work ］日本電気株式会社

Autumn 2015

それぞれの分析テンプレートの特徴を簡単にご紹介させていただきます。
顧客分析テンプレート
タスク例
適用業種：流通・サービス業
概要：顧客の購買特性から、顧客×商品×チャネルの関係性を分析するためのテンプレート
分析内容：顧客情報や購買履歴情報などから、顧客セグメントごとのキャンペーン施策を実現するための分析モデルを提供

EBM分析テンプレート
タスク例
適用業種：金融業

13

2. 分析テンプレート適用効果
NEC の分析ノウハウを集約した 分析テンプレート を適用することによって、次のような効果を期待することができます。
・分析に必要な手法と指標があらかじめ整理されているため、クイック
スタートが可能・体系化された分析シナリオに沿って、ステップアップしながら分析業務を高度化
・分析フレームワークに基づき、精度の高い分析モデルを作成
以上、データサイエンティストによる分析事例と、NEC 分析テンプレート
についてご紹介させていただきました。
2014 年冬号から 4 回にわたって、データサイエンティストという視点で、

概要：イベントに基づいたマーケティングを実現するためのテンプレート
分析内容：顧客情報や取引履歴情報などから、金融行動イベントとライフイベントを検知するための分析モデルを提供

品質分析テンプレート
タスク例
適用業種：製造業

日々の分析業務で体験した内容や、SAS 製品の適用領域などをご紹介させていただきました。
この連載の間、既存のお客様はもとより新規のお客様からもお問い合わ
せなどがあり、ビッグデータやデータサイエンティストに対する関心が高いと感じました。短い間でしたが、この連載を通じてお客様へビッグ
データや分析の世界をご案内できたのではと思っています。ご愛読ありがとうございました。
なお、お客様から本章の反響が多く、番外編の掲載を検討中です。次号も概要：製造品質向上とワランティコスト削減を実現するためのテンプレート
分析内容：製造工程情報、修理／メンテナンス情報、クレーム情報などから、製造プロセス改善や品質保証業務最適化のための分析モデルを提供

Webアクセス分析テンプレート
タスク例

お楽しみください。

Eve nt

SAS 社との協業イベントについて

適用業種：流通・サービス業
概要：Web 回遊行動と顧客データを融合して分析するためのテンプレート
分析内容：Webアクセス情報や購買履歴情報などから、Web 解析と顧客セグメンテーションのための分析モデルを提供

お問い合わせ・セミナーお申込み
日本電気株式会社

ビジネスクリエイション本部

BigData 営業推進グループ
E-Mail：bi@sales.jp.nec.com
Tel: 03-3798-5144
受付時間 9:00 〜 17:00（土・日・祝日・当社指定の休業日を除く）
http://jpn.nec.com/bi/sas/sas.html

2015 年度も引き続き SAS 関連のプロモーションを実施いたします。
・11月12 日、13 日に東京国際フォーラムにて「C&C ユーザーフォーラム＆iEXPO2015」を 開 催 いたします。展 示ブースで は、SAS® Marketing
Automation の出展を予定しておりますので、ぜひ 会場に足を運 んでいただけますようお願い申し上げます。

14

Autumn 2015

SAS
Certification

SAS ® グローバル
第 10 回
認定プログラムにチャレンジ！

『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10 回目になりました。
今回も「SAS ® 認定プロフェッショナル SAS BI Content Developer for SAS ® 9」についてご紹介します。
前号に引き続き、SAS Business Intelligence のアプリケーションを用いたレポート作成、分析、
ダッシュボードの構築などを扱う練習問題にチャレンジしてみましょう。
ここまでくれば、怖いもの無し !

SAS BI Content Development for SAS® 9 の例題にチャレンジ
この認定試験の概要などに関しては、前号にてご紹介いたしました。
認定試験の出題範囲や問題数などの詳細は、「SAS Technical News 2015 Summer」の14 ページをご参照ください。
それでは早速、例題を出題します。解答は、P.20 に記載されています。

01

CHALLENGE
SAS BI Content Development for SAS ® 9Stored Process に お いて、DateRange という 名 前 の 範 囲 を

02

CHALLENGE
SAS BI Content Development for SAS ® 9

初期インストールで、Web Report Studio： レポートの作成の指定するプロンプトを使 用しているとき、次のうちどのマクロ役割にあるすべての実行可能な機能は、次のいずれかの役割にも変数を SASコードで使用するでしょうか?

含まれます。それはどれでしょうか?

A

A

DateRange_START および、 DateRange_FINISH

B DateRange_BEGIN および、 DateRange_END

B

C DateRange_MIN および、 DateRange_MAXC

D DateRange0 および、 DateRange1

D

Web Report Studio ： レポートの表示

Web Report Studio ： 高度な機能

Web Report Studio ： コンテンツ管理

Web Report Studio ： 管理Autumn 2015

03

CHALLENGE
SAS BI Content Development for SAS ® 9

あるコンテンツ開発者は、レポートごとにプロンプトを再作成することなく複 数のレポートで 使 用できるように、カスケード

SAS Certification

05

15

CHALLENGE
SAS BI Content Development for SAS ® 9

データソースとして SAS OLAP キューブが含まれるSAS インフォ
メーションマップは、次のどれから作成可能でしょうか?

プロンプトのグループを作成したいと考えています。
実現するには、プロンプトフレームワークのどの機能を使用する必要があるでしょうか?

A

複数のレポートで使用できる共有のカスケードプロンプトは作成できません。

B ダイナミックプロンプトと共有プロンプト
C カスケードプロンプトと標準グループ
D

カスケードプロンプト、 標準グループ、 および共有プロンプト

A

複数の SAS OLAP キューブ

B SAS OLAP キューブ１つと、 Stored Process が 1 つC
DSAS OLAP キューブ１つとそれに結合したテーブルが１つ

SAS OLAP キューブ１つのみ

もっと学んでみたい方へ
今 回ご 紹 介した、SA S® 認 定 プ ロフェッショナル SA S® B I Co n te n t
Developer for SAS® 9 の認定プログラムについてもっと学んでみたい04

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

CHALLENGE

グをご活用ください。

SAS BI Content Development for SAS ® 9SAS® 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

SAS プラットフォームアプリケ―ションで使用される接続プロ

ご確認ください。

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

ファイルについて、正しい文章はどれでしょうか?
SAS® BI Content Development for SAS® 9 を 受 験 する前に、下 記 のAコースの受講をお勧めします。
各 SAS プラットフォームアプリケーションは、 それぞれ固有の接続プロファイルが必要です。

B 接続プロファイルは、 サーバーマシン上に格納されます。
C

接続プロファイルは、 SAS アプリケーションがインストールされているマシン上に格納されます。

SAS
BI コンテンツ作成：
必須要素

SAS BI
Content
Development
for SAS ® 9

なお、Certification の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。

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

D

全ての SAS プラットフォームアプリケーションは、１つの接続プロファイルを共有します。

お知らせ
この『SASグローバル認定プログラムにチャレンジ！』のコーナーは、今号をもちまして連載を終了いたします。
約 2 年間、10 回の連載をご愛読いただき、ありがとうございました。

16

Autumn 2015

Q

Q &A
● ヒストグラムの重ね合わせ● %PUT ステートメントの出力を ERROR や● Remote Browser Service が利用できない場合の対応についてWARNING の色にする方法● 複数のプロンプト値で指定した値を● クライアントとサーバー間の Keepalive について
● SAS Enterprise Guide 上で Transposeプ ロシ

プログラムで取得する方法● クエリビルダの出力テーブルを自動圧縮する方法

ジャで出力したデータの数値変数に接頭辞を付与● LASR サーバーのライセンス確認方法

する方法● FM Custom Cell Action のログ出力先Q

UNIVARIATE プロシジャでヒストグラムを作成すると、
CLASS ステートメントの変数の水準ごとにグラフが作成されます。1つのグラフにまとめ、ヒストグラムを重Q

以前の SASでは、プログラムの実行結果は「結果」ウィン
ドウに出力されていました。SAS 9.4 に変更したところ、プロシジャの出力は Remote Browser Service を介し

Web ブラウザで表示されるように変更になったように思われます。

ねて表示できますか。

ただ、ユーザーの利用環境によっては Remote Browser Service がA

SAS 9.4 TS1M1で は UNIVARIATE プ ロ シ ジ ャ の対応してない場合があります。以前のバージョンと同様、「結果」ウィンHISTOGRAM ステートメントに、新たにOVERLAY ス

ドウに出力するように変更することはできますか。

テートメントが追加され、ヒストグラムを重ねて表示で

きます。

A

例
PROC UNIVARIATE DATA=test1 NOPRINT;
CLASS group;
VAR x;HISTOGRAM x / OVERLAY;
RUN;

/*

OVERLAY オプションを追加 */SAS 9.3 より結果の出力方法が変更になっており、初期
設 定 で は Remote Browser Service を 経 由し、Web
ブラウザ上に表示するようになっております。ただ、出力方法はオプションなどにより変更することが可能となっており、以前のような「結果」に表示させることも可能です。
従 来 のバージョンと同様、「結果」ウィンドウに出 力するためには、
例 え ば、SAS の メ ニュー「Tools｜Options｜Preferences｜Results（タブ）」で、次のように設定します。
①「Create listing」をチェックするSAS 9.4 TS1M1より前のリリースでは、CLASS ステートメントの②「Create HTML」のチェックを外す

変数の水準ごとに異なる変数となるように事前にデータセットを③「Use ODS Graphics」のチェックを外す

加 工した 上で、SGPLOT プ ロシジャにて HISTOGRAM ステ ート
メントを繰り返し指定することで作図できます。

例
PROC SGPLOT DATA=test2;
HISTOGRAM x1;
HISTOGRAM x2;
RUN;

また、同様なことはプログラムなどでも設定が可能となっております。詳細につきましては、次のものをご参照ください。

U s a g e N o t e 42 874 : D e f a u l t b e h a v i o r f o r t h e SA S
windowing environment on Microsoft Windows, UNIX,and Linux operating systems has changed beginningwith SAS ® 9.3
http://support.sas.com/kb/42/874.html

Autumn 2015

Q

Enterprise Guide などのクライアントからクエリなどのタスクで 一定 時 間 経 過するとサーバーとの 接 続 が切れてしまいます。FireWall 側での設定で切断されて

Q&A

Q

17

SAS Enterprise Guide の Transpose プ ロシジャにて、数値変数を ID 変数として使用した場合、接頭辞としてアンダースコアが付与されず、先頭が数字の SAS 変数

しまうのですが、SAS 側でなにか接続を維持しつづけられるような名となるため、転置後のデータセットを通常の SAS 上で扱うことが対応方法はありますか。

できません。
SAS Enterprise Guide 上で、Transpose プ ロシジャの転 置 処 理

ASAS 9.3 までは Firewall などの通信切断を自動で行うを実行した際、作成されるデータセットにてアンダースコアが付与機能に対し、切断間隔を伸ばしていただく以外に方法がされた変数名とするためにはどうしたらいいでしょうか。

ありませんでした。SAS 9.4からは Workspace Serverなどの各サーバー機能が使用する OBJECTSERVERPARMSシステ

SAS Enterprise Guide では、デフォルトで、次の設 定などでの無通信状態に対する自動切断を回避することが可能になり

A

ました。

OPTIONS VALIDVARNAME=ANY;

ムオプションに KEEPALIVE オプションが追 加され、Firewall 機 能

この機能により、設定した間隔（秒数）にて SAS のサーバー側からクがされています。

ライアントに向けて処理には影響が無い定期的な通信が行われます。

このため、数値を変数名として使えるので、接頭辞が付与されません。

使用方法は、次のマニュアルで確認できます。

Transpose プ ロシジャを実 行する前に、次の 構 文をエディタ上でSAS 9.4 Intelligence Platform: Application Server

実行することで出力データの変数に接頭辞が付与されます。

®

Administration Guide
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/biasa

OPTIONS VALIDVARNAME=V7;

g/63854/HTML/default/viewer.htm#biasagwhatsnew
94.htm

関連するアナウンスが米国 SAS 社より公開されています。

Usage Note 4885: The TRANSPOSE procedure creates
簡易な利用方法としましては、管理コンソールから設定したいサー

variable names that begin with numbers

バーの「オブジェクトサーバーパラメータ」に指定する方法があります。

http://support.sas.com/techsup/notes/v8/4/885.html

手順例① 管理コンソールに無制限ユーザーでログイン②「環境管理」->「サーバーマネージャ」->「SASApp」->「SASApp - 論理 Workspace Server」から

Q

ユーザーに値を入力させるような対話型のマクロプロ
グラムを作成しています。不適切な値が入力された場合にその旨を示すメッセージを %PUT ステートメントで「SASApp - Workspace Server」のプロパティ画面を表示させログに出力しています。これを SAS が出力する ERROR のような色にます。

変えることはできますか。

③「オプション」タブにある「オブジェクトサーバーパラメータ」の項目内にその環境での時間制限の上限に到達しないタイミングを秒数で指定します。

例 5分おきの場合
KEEPALIVE=300

A%PUT ステートメントにて表示するテキストの先頭を大文字の ERROR: とすることで、ログに出力される際の色を変更することが可能となります。また、コロンをハイフンに変更することで ERROR の文字の出力を抑制できるため、複数行にわたるエラーメッセージを出力する際に活用できます。
なお、WARNING:や NOTE:も同様に色が変更されて表示されます。

④「OK」を押して保存したのちに管理コンソールを終了させます。
⑤ ObjectSpawnerを再起動して反映させます。

18

Autumn 2015

Q

Enterprise Guide のプロンプトで「複数値のプロンプ

A

プロンプトで入力された値は、SAS マクロ変数として、ト」を使用した場合、そこで選択されたそれぞれの値をプ
ログラムで取得するにはどうすればいいでしょうか。

格納されています。どのようなマクロ変数に格納されているかはログよりご確認いただくことが可能です。

Q

LASR サーバーの適用されているライセンスを確認する

A

以下の手順にて確認できます。

方法はありますか。

Windows OS の場合

ログ出力例
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

Q&A

① SAS インストールユーザーで OS ログインします。
;*';*";*/;quit;run;
OPTIONS PAGENO=MIN;%LET _CLIENTTASKLABEL=' プログラム';%LET _CLIENTPROJECTPATH='';%LET _CLIENTPROJECTNAME='';%LET _SASPROGRAMFILE=;%LET p_date_list1 = 03Jul2015;%LET p_date_list_label = 2015 年 07 月 03 日 ;%LET p_date_list_count = 2;
%LET p_date_list_label1 = 2015 年 07 月 03 日 ;%LET p_date_list_label2 = 2015 年 07 月 01 日 ;%LET p_date_list0 = 2;
%LET p_date_list2 = 01Jul2015;%LET p_date_list = 03Jul2015;② コマンドプロンプトを管理者として実行より起動します。
③ 以下のコマンドを実行します。
cd "<SAS インストールディレクトリ>¥SASFoundation¥9.4"
applylasrlic.exe
Unix OS の場合① SAS インストールユーザーで OS ログインします。
② 以下のコマンドを実行します。
cd <SAS インストールディレクトリ>/SASFoundation/9.4/
utilities/bin./applylasrlic

出力内容の例Q

SAS Enterprise Guide のクエリビルダでデータ抽出

A

クエリビルダのオプションで COMPRESSデータセット

していますが、抽出したデータを圧 縮する方法はありますか。

SiteID: 12345678 < テクニカルサポートサイト番号 >Expiration: Tue Mar 22 00:00:00 2016 < 失効日 >LASR MPP CPUS: 16 <CPU 数 >LASR SMP CPUS: 0 <CPU 数 >HPA MPP CPUS: 16 <CPU 数 >HPA SMP CPUS:
0 <CPU 数 >オプションを指定することで出力データを圧縮することが可能です。

① プロセスフローに配置されているクエリビルダを右クリックし、
クエリビルダの変更を選択します。
② オプションボタンを押します。
③ 結果メニュー内、オプションエリアに対して、「COMPRESS=YES」
を指定してOK ボタンを押します。
④ 実行します。
COMPRESSデータセットオプションの詳細については次のドキュメントをご確認ください。

COMPRESS= Data Set Option
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/ledsopts
ref/68025/HTML/default/viewer.htm#n014hy7167t2asn1
j7qo99qv16wa.htm

Q

SAS Financial Management の Custom Cell

A

Custom Cell Action はストアドプロセスを実 行する

Action の実行ログは、どのディレクトリに出力されるのでしょうか。

機能ですので、その実行ログは Stored Process Serverのログとして下記ディレクトリに出力されます。

[ SAS 構成ディレクトリ ]¥Lev1¥SASApp¥StoredProcessServer¥Logs

Autumn 2015

Information

19

SAS Information『カスタマー・ケア情報コーナー』をSAS のホームページ内に開設

この度、弊社ホームページ内に開設する『カスタマー・ケア情報コーナー』
についてご案内させていただきます。
昨年実施しました顧客満足度調査では、弊社の情報提供に関して多数ご意見をいただきましたが、お客様が知りたい内容の多くは弊社ホーム
ページ内に掲載されておりました。
そこで、改善策として、お客様が知りたい情報に素早くアクセスできる
よう、特に SAS に携 わる方に 必 要と思われる情 報を 一 箇 所に集 めた『カスタマー・ケア情報コーナー』を追加することにいたしました。

『カスタマー・ケア情報コーナー』の特長としては、次の通りです。
・ SAS 担当に新たになられた方でも検索しやすいようにデザイン。
・ ご担当者様の関心の高い内容を 6 項目に分類。
画面１：弊社ホームページの TOP 画面
弊 社ホームページ TOP 画 面の右下にある『SAS に携わる方へ』（画 面矢印）をクリックしていただきますと『カスタマー・
ケア情報コーナー』【画面２】にとびます。

1. 契約関係
2. トレーニング
3. セミナー・ユーザー会
4. その他関連資料
5. SAS 関連書籍
6. テクニカルサポート
・ 質問頻 度の高い内容をまとめて、必要な情 報を検 索しやすいように配置。
（原則 2クリック以内※画面1、2 参照）『カスタマー・ケア情報コーナー』は、2015 年 9 月1日から開設しております。
今後、少しでも多くの SAS のご担当者様にご利用いただき、弊社のホーム
ページをより情報収集の場としてご活用いただければ幸いです。

【お問い合わせ先】
SAS Institute Japan 株式会社
カスタマーサービス本部 カスタマー・ケアグループ
電子メール：SASJCCC@sas.com（グループアドレス）

画面２：『カスタマー・ケア情報コーナー』のTOP 画面『カスタマー・ケア情報コーナー』では、ご担当者様の関心の高い内容を 6 項目に分類して掲載しています。丸いアイコンから参照したい項目をクリックしてください。
関連する内容が表示されます。詳細は表示されたリンクをクリックしていただくとご参照いただけます。
（上記画面では【契約関係】が該当します）テクニカルサポー
ト及びトレーニングの最新情報に関しては該当するリンクをクリックしてください。

20

リリース／ Hot Fix 最新情報

Autumn 2015

Latest Releases
最新リリース情報SASSAS

SunOS /Solaris版●●

x64 Solaris版●●

HP-UX版●

HP-UX（Itanium）版

●

●

AIX版

●

●

Linux（Intel）版●

x64 Linux 版●

9.3 9.4
SASUNIX
プラットフォーム

SAS

9.3 9.4
PC
プラットフォーム
メインフレーム
プラットフォーム

Microsoft Windows版●●

Microsoft Windows x64版●●

IBM版（OS/390, z/OS）

●

●

●

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 の 関 連

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

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め、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

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がする場合と、事前に適用する場合と 2 通りあります。

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

http://ftp.sas.com/techsup/download/hotfix/hotfix.html※リンク先の情報は英語です。あらかじめご了承ください。

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

Certification Answers

例 題 0 1：C

Autumn2015
テクニカルニュースに関するお問い合わせ先
テクニカルサポートグループ

TEL:03-6434-3680 FAX:03-6434-3681
発 行：SA S Institu te Japan株 式会 社

SAS Institute Japan 株式会社

例 題 0 2：B

例 題 0 3：D

例 題 0 4：C

本社〒106-6111
東京都港区六本木6-10-1
六本木ヒルズ森タワー 11F
Tel 03（6434）3000
Fax 03（6434）3001

例 題 0 5：D

大阪支店
〒530-0004
大阪市北区堂島浜1-4-16
アクア堂島西館 12F
Tel 06（6345）5700
Fax 06（6345）5655

w w w.s a s.c o m / j p
このカタログに記載された内容は改良のため、予告なく仕様・性能を変更する場合があります。あらかじめご了承ください。SASロゴ、The Power to Knowは米国
SAS Institute Inc.の登録商標です。その他記載のブランド、商品名は、一般の各社の登録商標です。

Copyright©2015, SAS Institute Inc.All rights reserved.