SAS Viyaを使ったPythonによる開発手法についてはSAS Viya The Python Perspectiveを読んでいただくことで前処理であったり、データの簡易分析について理解してもらえます。

本書籍では幾つかデータを用意した上でコードを書いていますが、そのデータの場所を紹介します。

organic.sashdat

organic.sashdatという名前自体のファイルは公開していませんが、元データになるCSVについてはGitHubにて公開しています。なお、このファイルはZipで52.7MP、解凍すると
252.9MBあります。本番環境であれば問題ありませんが、デモ環境では25MB以上のファイルがアップロードできないため、一部だけを取り出す必要があります。

例えばRubyの場合は以下のようなスクリプトでデータの一部だけをピックアップできます。

f = File.open(ARGV[0])
s = ARGV[1].to_i
f.each_line.with_index do |l, i|
  next if i % s != 0
  puts l
end

以下はサイズを30分の1にします。

$ ruby csv.rb ./organics.csv 30 > organics_mini.csv

読み込むと構造が分かりやすくなります。

from swat import *

cashost='localhost'
casport=5570
useremail='dev@sas.com'
userpassword='password'
casauth='~/.authinfo'
conn = CAS(cashost, casport, useremail, userpassword, caslib="casuser")
cars = conn.upload('organics2.csv').casTable
cars.columninfo()

Column	ID	Type	RawLength	FormattedLength	NFL
0	ID	1	double	8	12
1	DemAffl	2	double	8	12
2	DemAge	3	double	8	12
3	DemGender	4	varchar	1	1
4	DemHomeowner	5	varchar	3	3
5	DemAgeGroup	6	varchar	7	7
6	DemCluster	7	double	8	12
7	DemReg	8	varchar	10	10
8	DemTVReg	9	varchar	12	12
9	DemFlag1	10	double	8	12
10	DemFlag2	11	double	8	12
11	DemFlag3	12	double	8	12
12	DemFlag4	13	double	8	12
13	DemFlag5	14	double	8	12
14	DemFlag6	15	double	8	12
15	DemFlag7	16	double	8	12
16	DemFlag8	17	double	8	12
17	PromClass	18	varchar	8	8
18	PromTime	19	double	8	12
19	TargetBuy	20	varchar	6	6
20	Bought_Beverages	21	varchar	3	3
21	Bought_Bakery	22	varchar	3	3
22	Bought_Canned	23	varchar	3	3
23	Bought_Dairy	24	varchar	3	3
24	Bought_Baking	25	varchar	3	3
25	Bought_Frozen	26	varchar	3	3
26	Bought_Meat	27	varchar	3	3
27	Bought_Fruits	28	varchar	3	3
28	Bought_Vegetables	29	varchar	3	3
29	Bought_Cleaners	30	varchar	3	3
30	Bought_PaperGoods	31	varchar	3	3
31	Bought_Others	32	varchar	3	3
32	purchase_3mon	33	double	8	12
33	purchase_6mon	34	double	8	12
34	purchase_9mon	35	double	8	12
35	purchase_12mon	36	double	8	12

cars.csv

cars.csvはGitHubにて公開しています。リポジトリがorganic.csvとは異なるので注意してください。こちらはサイズが小さいので、デモ環境でもアップロードして利用できます。

構造は次の通りです。

Column	ID	Type	RawLength	FormattedLength	NFL
0	Make	1	varchar	13	13
1	Model	2	varchar	39	39
2	Type	3	varchar	6	6
3	Origin	4	varchar	6	6
4	DriveTrain	5	varchar	5	5
5	MSRP	6	double	8	12
6	Invoice	7	double	8	12
7	EngineSize	8	double	8	12
8	Cylinders	9	double	8	12
9	Horsepower	10	double	8	12
10	MPG_City	11	double	8	12
11	MPG_Highway	12	double	8	12
12	Weight	13	double	8	12
13	Wheelbase	14	double	8	12
14	Length	15	double	8	12

まとめ

この他、デモ用のデータであったり、GitHubリポジトリ内にもファイルがアップロードしてあります。SAS Viyaを体験する際にご利用ください。

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