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Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. 1

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Visuelle In-Memory-Datenanalyse mit der analytischen Power von SAS auf dem Server

Bernd Heinen, Ulrich Reincke, Martin Schütz

Visuelle In-Memory-Datenanalyse mit der analytischen Power von SASBernd Heinen, Ulrich Reincke, Martin Schütz, SAS Institute

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Agenda SAS Visual Data Discovery

Was ist es?

Für welche Projektanforderung ist es das richtige Tool?

Demo mit ein paar „Leckerbissen“

Datenzugriff, SAS-JMP-Integration, Stored Process

R-Integration

Graph Builder

Excel Profiler

Zusammenfassung


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Was ist SAS Visual Data Discovery ?

Produktbündel, um

typische Projektanforderungen

auf einfache Weise

abzudecken

SAS VDD ermöglicht

Datenzugriff und Datenmanagement

Zugriffsmöglichkeiten auf das breite Analysespektrum von SAS

» Statistik, Grafik

» Optional: Qualitätskontrolle, Prognosen, Optimierung

Interaktive Visualisierung

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Für welche Projektanforderung ist es das richtige Tool? Für den SAS-Analytics Anfänger

Projektstart: Erste Erkenntnisse über die Daten gewinnen

Schnelle Ad-Hoc Analysen

„Quick and Dirty“

Ohne all zu großen Wert auf Revisionssicherheit zu legen

Bedienung über Point & Click

Visuelle Darstellungen

Wenn man noch nicht weiß, was man alles an Methoden für sein Projekt benötigt, und im Zweifel noch alle methodischen Möglichkeiten (inklusive Forschungsmethoden aus R) offen halten muss


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Architektur

SAS Enterprise Guide JMP 9

SAS Integration Technology

SAS Foundation: Base, SAS/STAT, SAS/GRAPH

Client

Server

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Architektur mit analytischen Zusatzoptionen

SAS Enterprise Guide JMP 9



Optional: Prognosen, Optimierung, Qualitätskontrolle, Access to …

Client

Server


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Architektur mit optionaler R-Integration

SAS Enterprise Guide JMP 9 Optional: R



Optional: Prognosen, Optimierung, Qualitätskontrolle, Access to …

Client

Server

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Nutzenvorteile der einzelnen Komponenten

SAS Enterprise Guide

Daten-ManagementJMP 9

VisualisierungOptional: R

Methoden-

erweiterung

Analytische Power

Client

Server

http://www.r-project.org/index.html

http://www.r-project.org/index.html


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Demo: Datenmanagement im EG

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Demo: Ergebnisübergabe an JMP


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Demo: Tabellenaufruf in JMP

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Demo: Verteilungsanalyse in JMP

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Demo: Ergebnise der Verteilungsanalyse speichern

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4

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Demo: Weiterverarbeitung der Ergebnise im EG


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Demo: Weiterverarbeitung der Ergebnise im EG

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Demo: Weitere Datenmanagementschritte im EG


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Demo: Weitere Datenmanagementschritte im EG

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Demo: Reports erstellen im EG


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Demo: Erstellen eines Stored Process aus dem Gesamtprozessfluss

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Demo: Gesamtprozessfluss – Überblick

Datenmanagement in SASAufruf von JMP,

Übergabe der Daten

Rückgabe der Analyse-

daten an SAS

… oder direkte Analysen

auf den Basisdaten

Weiterverarbeitung

in SAS

Reporting in SAS

Berichts-

verteilung

Automatisierung

als Stored Process

… oder als SAS Programm im Batch-Betrieb

Analyse

in JMP


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Welche Integrationsmöglichkeiten bietet JMP 9?

Aufruf aus dem EG-Prozessfluss heraus mit einem Add-In

Öffnen und Schreiben von SAS Tabellen auf dem Client oder dem SAS Server

Datenübergabe und Ausführung von SAS Programmen auf dem SAS Server

Aufruf von Stored Processes auf dem SAS Server mit Datenübergabe an JMP

Mit SAS Submit() kann SAS Code an einen SAS Server abgeschickt werden

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JMP-SAS IntegrationseinstellungenFür Code Aufrufe aus JMP


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JMP-SAS Integration – Für Stored Processes

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Beispiel: Statistische Visualisierungsmöglichkeiten


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Beispiel: Supply Chain Visualisierung

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Als Adobe-Flash Objekt exportieren und ins Portal stellen oder in MS Powerpoint einbetten

1. Create your Bubble Plot

2. Click on the "red triangle" and

select "Save as flash (SWF)......."

3. Save and note the path (that is,

C:/My Documents/.........)

4. In PowerPoint, go to the slide

where you'd like to place your graph

5. Select the tab for Developer.

6. Select the hammer and wrench

icon for “More Controls.”

7. Select Shockwave Flash.

8. On your slide, fix the box size

9. Right-click inside the box and

select "Properties."

10. Beside "Movie" put the path of

your .swf file. Change the

“embedmovie” property to “true”

(default is false).

11. View your PowerPoint as a

presentation, and watch the magic

unfold!


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Geomarketing mit hinterlegten Landkarten

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Integration von in JMP/VDD

http://www.r-project.org


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„R“ – Freie Software für statistische Analysen

1996 Code-Freigabe

Ihaka & Gentleman, Universität Auckland

Basierend auf der statistischen Sprache „S“

Chambers, Bell Laboratories, früher AT&T, jetzt Lucent Technologies

Vorteile

Freie Software, GNU GENERAL PUBLIC LICENSE Version 2

Analog zu SAS aktive Entwickler- und Nutzergemeinde

Umfangreiche Basis mit 2450 (1.9.2010) Erweiterungspaketen

Nachteile

Qualitätskontrolle

Kompatibilität

Haftung

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Warum VDD – R – SAS Integration?

Integration von R in JMP/VDD vereint Vorteile

Nutzung neuster Methoden aus der Forschung

Zertifizierter Analyse-Software mit hohem Qualitätsstandard

Einfache Nutzung Komplexer Algorithmen durch Menüführung in

Einheitliche, stabile Analyse-Plattform

SAS Enterprise Guide JMP 9 Optional: R


SAS Foundation: Base, SAS/STAT, SAS/GRAPHOptional: ETS, OR, QC, IML, Access to…

Client

Server


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Ein Multi-Klassifikator zur Vorhersage räumlicher Lokalisierungen von Proteinen

Prädiktion 5 möglicher Orte eines Proteins innerhalb einer Zelle des E.Coli Bakteriumsin Abhängigkeit von 5 Eigen-schaften der unterliegenden Aminosäuresequenz *

Ecoli Datensatz aus demUCI Machine Learning Repository **

* A Probablistic Classification System for Predicting the Cellular Localization Sites of Proteins",

Paul Horton & Kenta Nakai, Intelligent Systems in Molecular Biology, 109-115. St. Louis, USA 1996.

** Frank, A. & Asuncion, A. (2010). UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml].

Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.

Genexpression

Genotyp Phänotyp

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Modellierung mit Entscheidungsbäumen –Partition Plattform (VDD/JMP) Nicht-parametrisches Multi-Klassifikationsmodell

basierend auf rekursiver Partitionierung der Daten in Teildatensätze (Knoten / Blätter)

Heterogen untereinander

Homogen innerhalb

Verschiedene Heterogenitäts-maße hinsichtlich der Ziel-größe (2, Gini, Entropie)

Flexibel bzgl. Skalenniveaus

Robust bzgl. fehlender Werte

Leichte Interpretierbarkeitdurch Regeln

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/3/37/Genetic_code.svg

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Molbio-Header.svg


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Modellierung mit Support Vector Machines –R-Implementierung* innerhalb eines JSL-Skript Suche nach der bzgl. der Zielklassen optimal

separierenden Hyperebene durch Maximierungder Differenzen zwischen den nächstenPunkten (Support Vektoren)unterschiedlicher Klassen

Kerneltechniken, falls keinlinearer Separator gefunden wird

Hohe Klassifikationsgenauigkeit

Geringe Interpretierbarkeit

* Algorithmus nach Chang und Lin. Bestandteil des R-Packetes

"e1071" der "Working Group Computational Intelligence" der TU Wien.

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Integration von MS EXCEL in JMP/VDD


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JMP optimiert EXCEL-Modelle

Optimierte

Parameter

JMP findet optimale Faktorausprägungen für Rechenmodelle

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JMP optimiert EXCEL-Modelle

Ergebnis: Verteilung

der Zielgröße

JMP simuliert Unschärfen für nicht kontrollierbare Einflussgrößen

Annahme zufälliger Streuung


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Visualisierung mittels Graph Builder

Darstellung statistischer Kenngrößen im Grafikdialog

Speichern der Grafiken als Skript in der Datentabelle

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Visualisierung mittels Graph Builder

Abrufen gespeicherter Skripte aus der Datentabelle


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Gebietsbezogene Darstellung mit Graph Builder

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Karte von Napoleons Russlandfeldzug 1812 nach Charles Minard (1869)


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Karte von Napoleons Russlandfeldzug 1812 animiert mit JMP (2010)

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Zusammenfassung

Ist Visual Data Discovery nur alter Wein in neuen Schläuchen?

Natürlich Nicht!

Schnelle, einfache, hochgradig visuelle und interaktive Analysen per Point an Click ohne mühevolle Syntaxchecks und Programmierung

» Intuitive Visualisierung von Geoinformationen

R-Integration zur Nutzung externer Algorithmen

Datenvorhaltung im RAM mit 64-Bit Architektur zur schnellen interaktiven Visualisierung

Durchgriffsmöglichkeiten auf die volle analytische Power der SAS Foundation Module (Base, STAT, IML, QC, OR, ETS, Graph, …)

Möglichkeit der Grid-Unterstützung auf einem Compute-Server

Nutzung von SAS Funktionalität über Stored Processes

Bei Projektfragen stehen wir Ihnen gerne weiter zur Verfügung


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WeiterführendeProduktinforma-tionen finden Sie unter:

Produktseite

http://www.sas.com/technologies/analytics/statistics/datadiscovery

Produkt Broschüre

http://www.sas.com/resources/factsheet/factsheet_vdd.pdf

Weiterführende individuelle Gespräche mit uns direkt im Anschluss

Copyright © 2010 SAS Institute Inc. All rights reserved.

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit








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Weiteres Informationsmaterial –6 kurze Videos zum Thema Visual Data Discovery1. Interactively access and explore data to see hidden

patterns and opportunities

2. Quickly perform what-if analysis and simulations

3. Easily model your data and score output without coding

4. Provide dynamic analytic output to empower information consumers and decision makers

5. Capture and automate your statistical analysis for consistent data-driven insights

6. Enhance analytics options within JMP using SAS code and techniques

http://www.sas.com/apps/webnet/shkwave/flv-demo-player-sas-com.swf?videoToLoad=rtmp://channel.sas.com/vod/media/demo/VisualDataDiscovery_George1&autoPlay=1












