SAS IML

対話操作型の探索的分析のためのパワフルで柔軟な行列プログラミング言語

数式を簡単な操作で、行列計算、数値分析、最適化、シミュレーション、統計解析、データ分析のための革新的なプログラムに変換することができます。

容易かつ効率的にプログラムを作成

この言語では、シンプルな構文と広大な関数ライブラリで、容易に数式を統計プログラミング文に変換できます。ユーザーは多様な用途のためのカスタム分析を実装できるほか、独自のモジュール・ライブラリを構築することもできます。パッケージを記述してプログラムやライブラリを共有することや、他人が記述したプログラムをダウンロードすることも可能です。

対話型操作で探索的分析を実行

グラフィカルな操作でデータを探索しながら、データに潜んでいるパターンの特定、変数間の関係性の解明、外れ値の理解、異常な特徴量の識別を行うことができます。動的にリンクされるグラフィックスにより、ユーザーが1つのグラフ内で複数のオブザベーション(観測値)を選択するだけで、そのデータの他のすべてのビューでそれらのオブザベーションがハイライト表示されます。

最適化やシミュレーションを実行

複数の制約条件の下で特定の目的関数のための最適な値を見つけ出すことができます。データのシミュレート、線形システムの解決、行列計算の実行も可能です。また、データ行列を操作する際にストレージの宣言や割当はSAS IMLが自動的に行ってくれるため、自分で行う必要はありません。

主な特長

探索的データ分析を用いて、複雑なデータに潜む関係性を理解することができます。SAS IMLソフトウェアは、専門的な分析やアルゴリズムを実装するための数百種類の関数と、オープンソース言語からコーディングできる機能を搭載しています。

高度なプログラミング言語

プログラミング・アプローチのレベルを行列指向の操作と分析へと引き上げることができます。

アクセス性に優れたクラウド対応のインメモリ・エンジン

SAS Viyaプラットフォームを活用し、高可用性、高速なインメモリ処理、オープンソースの言語によるコーディング機能、ネイティブなクラウド・サポートを提供します。

行列計算

行列操作をサポートし、線形システムや行列分解を解くことができます。

数値分析

数値線形代数、求根アルゴリズム、積分と導関数、微分方程式と補間のためのビルトイン関数を搭載しています。

最適化

線形計画法と混合整数線形計画法を実現することができます。

シミュレーション

標準装備の数十種類の分布(単変量、多変量、時系列モデルを含む)によるシミュレーションや、カスタムのシミュレーション(回帰モデルや空間モデルを含む)のプログラミングを行うことができます。

クラウド・ネイティブ

高速でコンパクトなSAS Viyaのアーキテクチャはクラウド・ネイティブです。SAS Cloudでも、パブリック/プライベート・クラウド・プロバイダでも、クラウドの投資から最大限の価値を創出することができます。

クラウド・プロバイダー

実験的なものからミッションクリティカルなものまで、あらゆるアナリティクスの課題を、クラウドでの迅速な意思決定で克服しましょう。SAS Viyaの最新版は、以下のクラウド・プロバイダーで利用可能です。

SAS Cloud

SAS Viyaの最新バージョンはMicrosoft Azure上で自然に動作しますので、SASクラウドにより分析プラットフォーム全体が管理し、最適なパフォーマンスと価値が実現できます。

Azure

Microsoft社は当社の戦略パートナーであり、推奨クラウド・プロバイダーでもあります。SASとMicrosoftは、深いレベルの統合とロードマップの共有により、クラウドにおけるAIとアナリティクスの未来の形成を推し進めています。

AWS

クラウド・ネイティブとなるように設計されているSAS Viyaは、数百万のAWSユーザーが利用しているのと同じ各種クラウドサービスを活用できることに関してテストおよび承認されています。

GCP

イノベーションとオープンソース・クラウド原則にコミットしているSAS Viyaは、Google CloudにネイティブのAIと高度なアナリティクスをもたらします。

Red Hat OpenShift

近日登場予定です。Red HatとSASは、データセンター内かクラウド上か、あるいはその併用かを問わず、アナリティクスの導入展開と利用をより容易に行えるようにします。

SAS IMLの詳細情報と関連情報

ホワイトペーパー

大規模な意思決定支援体制のためのアナリティクス・ライフサイクルの管理

最大限の迅速さで、データから意思決定を導く方法とは?

ユーザー事例

建築材料のリーダー企業がアナリティクスで生産を最適化

USG Corporation社はどのようにSASを活用して、製造プロセスの改善や、稼働停止時間/コスト/エネルギー消費の削減を図っているのでしょうか?

オンデマンド・ウェビナー

モデルのデプロイと管理: 機械学習について学校で学ばなかったこと

モデル管理とモデルガバナンスに関する自動化された協働型のプロセスを用いて機械学習から最大限の価値を引き出す方法について理解を深めましょう。