Utbildning & Kompetens

Topp 8 anledningar att lära sig SAS

SAS-mjukvara har visat sig som marknadsledande av att tillhandahålla en ny generation av programvara och -tjänster som skapar verklig företagsintelligens. SAS Institute är världens största privatägda mjukvaruföretag. Det är också den enda leverantören som helt integrerar ledande datalagring, analys och traditionella BI-applikationer för att skapa intelligens från massiva datamängder.

SAS har en stor roll att spela i framtiden för analys och big data. Idag måste alla i affärslivet vara medvetna om fördelarna med att ha SAS-färdigheter, och förstå varför dessa färdigheter är efterfrågade på nuvarande och framtida marknader. Här är några av de främsta anledningarna till varför du borde lära dig SAS.

1. SAS JOBB
Du kommer att bli imponerad om du försöker söka på “SAS Jobb” online. Din sökning kommer visa många jobb som kräver SAS-kompetens. Eftersom SAS är som ett viktigt analysverktyg för forskningsdata, finns det stor efterfrågan på marknaden. Företag söker helt enkelt konstant efter SAS-resurser.

2. FJÄRDE GENERATION SPRÅK
Den stora fördelen att lära sig SAS är att det är ett fjärde generations språk. Det är roligt att lära sig SAS. Det har GUI och ett enkelt sätt att komma åt flera applikationer. Den är beroende av användarskriven skript eller “program”. Eftersom det är en skriptbaserad applikation, är nyckeln till att vara framgångsrik med SAS att lära sig regler och knep för att skriva skript. Den fungerar med stora data och genererar grafer och rapporter.

3. LÄSA DATA
SAS kan läsa datafiler som skapats av andra statistiska program, exempelvis SPSS, Excel, Minitab, Stata, Systat, som kan inkorporeras i ett SAS-program direkt eller genom filkonverteringsprogram. Så, till erfarna användare av dessa program presenterar SAS inget ”hot” eftersom det är möjligt att konvertera datafiler som skapats till ett SAS-filformat.

4. FORMATERING
Att lära sig SAS gör inte att du behöver överge dataformat som du tidigare behärskat eller hanterat. Dessa format inkluderar de som genereras och stöds av databasprogramvara som t.ex. Oracle och DB2.

5. ANALYSER
SAS är mångsidigt och kraftfullt nog för att tillgodose dina behov i dataanalyser. SAS är flexibelt, med en mängd olika ingångs- och utgångsformat. Det har många förfaranden för beskrivande, inferentiella och prognosticerande typer av statistiska analyser.

6. SAS NETWORK
Det finns ett globalt elektroniskt nätverk av SAS-användare som är lätta att nå. Gratis SAS-resurser finns tillgängliga till hands, och du kan enkelt ansluta till många SAS-experter som gärna delar sin SAS kunskap online.

7. SAS LÖSNINGAR
SAS-lösningar bygger på en beprövad intelligensarkitektur som är öppen och skalbar, vilket möjliggör sömlös integrering av processer och plattformar. Eftersom SAS-systemet är ett integrerat system med liknande arkitektur som delas av moduler eller produkter, kan du enkelt överföra kunskapen till andra moduler när du behärskar en modul.

8. FLEXIBILITET
SAS håller sig uppdaterad med den senaste tekniken. Det kan enkelt integreras vilket ökar användbarheten och flexibiliteten eftersom det enkelt kan kopplas samman med många teknologier.

Skrivet av Shilpa Jat

Varför affärsmässig AI börjar med träning

Utöver all buzz kring AI finns också verkligheten. Om du inte använder AI för att göra verkliga affärsbeslut, är det förmodligen slöseri med tid, ansträngning och pengar! Från rekommendationer för din spellista till det bästa erbjudandet om beslut om kundinriktning och företagsstrategi söker vi alla efter bättre beslut. Men är det ett direkt byte med befintliga mekanismer, eller kommer omfattningen av beslut också att förändras?

Tänk förändring

I en nyligen publicerad rapport från UNESCO föreslog Pierre Balloffet från HEC Montreal att det kunde finnas tre sätt på vilka AI kunde påverka oss: addition, subtraktion och multiplikation.

Under subtraktionsscenariot skulle AI antingen ta över eller minska värdet av mänsklig inmatning till ett brett utbud av arbeten, inklusive professionella roller. Resultatet skulle vara långtgående arbetsförluster och därmed sociala förändringar.

Tilläggscenariot är mer optimistiskt, vilket tyder på att AI aldrig kommer att vara mer än ett beslutsverktyg, hur bra det än blir. Det kan dock hjälpa oss att fatta mycket bättre beslut på ett brett spektrum av områden. Detta är mer eller mindre det nuvarande läget AI bidrar till att förbättra besluten inom olika områden, inklusive hälsovård, kundrelationer och välja böcker eller musik. Men det är bara ett stöd för vad som i slutändan är ett mänskligt beslut.

Det tredje scenariot, multiplikation, är helt annorlunda. Det föreslår att samla människor och maskiner kan resultera i en enorm ökning av bådas förmågor. Samarbete kommer att öka, eller multiplicera, förmågan. Dock noterar Balloffet att i detta scenario är det viktigt att komma ihåg att vi kanske behöver mer än AI. Han föreslår att förbindelser kommer att vara det avgörande elementet, snarare än den exakta tekniken.

Under dessa scenarier förändras omfattningen av beslutsfattandet? Visst, under tilläggscenariot, är konsekvensen av att fatta bättre beslut att ett beslut måste fattas. När vi har mer information kan dock de potentiella alternativen också expandera.

Varför affärsmässig AI börjar med träning

Tänk på hälsovård, till exempel. När en diagnos har gjorts finns det alternativ för behandling, och läkare måste bestämma mellan dem. Med mer information kan läkare veta mer om vilka behandlingar som kan fungera bättre för vilka individer och de sannolika effekterna av varje alternativ. På något sätt stänger detta beslutet, för det gör valet självklart. Det kan dock också öppna upp mer personliga behandlingsalternativ, eller till och med visa att ingen behandling kommer att fungera bra. Hur som helst ändras räckvidden.

Kvaliteten på träningen gör skillnad

Hur ska AI arbeta för att möjliggöra bättre beslut? Ofta presenteras argumentet att allt AI kan göra är att sänka kostnaden för förutsägelse. Detta har dock betydande konsekvenser. Om kostnaden för relativt exakt förutsägelse/prediktion är lägre kan den användas oftare, och för att hjälpa till med fler beslut och särskilt mer komplexa beslut.

Förmodligen är det här en bra modelldesign kan komma till hands. För det första behöver vi ett sätt att avgöra om AI kan hjälpa till med ett visst problem. Det är en bra utgångspunkt som ett sätt att avgöra om vi har all nödvändig information. Ramverket börjar med målhypotesen; Vad behöver vi förutse för att svara på din fråga? Därefter måste vi göra en bedömning för att värdera olika resultat. Det tredje steget är att ange vad vi försöker uppnå, och sedan hitta mätvärden som berättar om du har lyckats. Dessa element beskriver de aspekter av det beslut som vi behöver göra. Hittills, inte annorlunda än vad vi gör idag.

Nästa element handlar om det data som vi behöver. Först, vilka inmatningsdata är nödvändiga, och är det (eller kan det vara) tillgängligt? Hur interagerar olika datapunkter med varandra för att möjligen ge mer insikt eller motstridiga insikter? Hur ska vi träna algoritmen? Detta kommer även att kräva data, men kan vara mer begränsad än den planerade inmatningsdatan, eftersom historiska data kanske inte är så fullständiga eller så exakta. Vi behöver då också bestämma hur resultaten ska utnyttjas och övervakas i en beslutsram – utnyttja de många kanaler, teknik och metoder som finns tillgängliga idag och i framtiden. Slutligen måste vi överväga hur vi kan använda feedback för att förbättra algoritmens beslut över tiden.

Möjligheten blir nyanserad när realtidsdata finns tillgänglig. Medan realtid kanske inte alltid är rätt tid, presenterar den oss med övertygande möjligheter till bättre beslut om sammanhanget är rätt. Pålitliga algoritmer för inlärning kan göra stor skillnad.

Omdefiniera beslut

Detta ramverk kan hjälpa till att identifiera problem där AI kan bidra till att förbättra beslutsfattandet. På ett passande cirkulärt sätt är det ett sätt att fatta bättre beslut. Beslutsfattande verktyg finns i flera former och storlekar; det är bara tekniken som varierar.

Den större utmaningen kommer att vara att hjälpa människor att tänka fram de typer av beslut som AI skulle kunde stödja. Analys transformerar redan hur beslut fattas. Medan analysens förmåga har gjort det möjligt, var katalysatorn uppfinningsförmåga om potentiella Use-Case för att lösa olika problem. Med AI kommer fantasin att bli ännu mer kritisk. Maskiner och människor behöver mer träning. Maskininlärning är en sak – mänskligt lärande är en större utmaning!

Laurie Miles bloggpost inspirerades av ” How AI Will Change the Way We Make Decisions” ” av Ajay Agrawal, Joshua Gans och Avi Goldfarb. Läs den ursprungliga artikeln, liksom andra om viktiga aspekter av AI, i Harvard Business Review-rapporten ” Risks and Rewards of Artificial Intelligence.”.” Ladda ner din kopia här

Analytics-rekryterare förväntar sig ofta att kandidaterna har investerat i lite språkkunskaper i SAS. Därför är ett av de enklare sätten att börja din analytikerkarriär att skaffa lite SAS språkträning

I stort sett förväntas en affärsanalytiker idag ha en rad färdigheter. Vissa av dem kan finnas redan, men andra kan utvecklas. Dom är:

Ett klart, logiskt och analytiskt sinne
Kommunikationsfärdigheter
Kunskap om statistik
Dataprofilering (här är SAS: s språk extra användbart)
Förmåga att härleda insikter från data

Men först och främst, låt oss förstå vad exakt SAS: s språk är:

Språket i SAS är ett databehandlings- och statistiskt analysspråk.

SAS är populärt inom analytikernas ”företagsvärld” där analytiker tar fram insikter från aktuella uppgifter med hjälp av statistiska metoder, eftersom de kan hantera stora och komplexa dataset mycket robust, och därmed kan erbjuda affärslösningar snabbt.

En annan anledning till populariteten är att dess språk är lätt att lära sig, även utan programmeringserfarenhet.

Språket i SAS har också många inbyggda funktioner som gör den väldigt mångsidig för dataprofilering, rapportering, visualiseringar och komplex modellering. Även med begränsad exponering kan en användare generera väldigt användbara insikter från data. Det finns också bra online support tillgängligt på SAS supportwebbplats och SAS forum.

SAS används också i forskning och områden där studier som använder statistik är gjorda, såsom sjukvård, psykologi, teknik etc.

När du använder språket i SAS kom ihåg att varje problem kan lösas på många olika sätt. Så det första steget kanske är att lära sig att komma till önskad output och sedan lära sig gradvis genom att träna vilka syntaxer som är mest effektiva. Man kan också vilja lära sig makron för effektivitet och återanvändning av koderna.

I början kan någon som inte har någon tidigare bakgrund av SAS, Statistik eller Analytics tycka att det är lite frustrerande, men snabbt, med uthållighet och övning, kommer du att kunna få ett bekvämt grepp över SAS språket.

Om du är redo att börja lära dig SAS språket här är några tips:

1) Lär dig att läsa loggfilen noggrant för syntaxfel. Även om det inte finns något fel, kolla på anteckningar och varningar.

2) Försök att lösa fel självständigt under programmeringen.

3) Undersök output noggrant för logiska fel.

4) Om det finns logiska fel, försök att åtgärda dem med hjälp av SAS-support och reducera komplexiteten.

5) Det kan vara användbart att bryta ner problemet i mindre steg, och sedan lösa varje steg, ett steg åt gången.

6) Ge inte upp.

Läs mer på Analytics Training