Introdução

Neste tutorial, você terá a oportunidade de explorar o SAS Viya, uma plataforma robusta para análise de dados, que permite o processamento e a visualização de grandes volumes de informações. A integração do SAS Viya com linguagens populares, como Python e R, potencia suas capacidades. O SAS Viya fornece ferramentas para análise estatística, machine learning e visualização de dados, tudo em um ambiente escalável e acessível via API. Neste guia, iremos abordar a configuração do ambiente, a conexão com a plataforma, e como realizar análises avançadas utilizando Python e R, além de compartilhar exemplos práticos de código que podem ser utilizados diretamente em seus projetos de big data.

Etapas

  1. Visão Geral do SAS Viya

    SAS Viya é uma plataforma de software de análise de dados que permite a exploração e a visualização de dados em larga escala. Antes de começarmos a integração, é importante ter uma compreensão básica da interface e das funcionalidades que ela oferece. Acesse a documentação oficial do SAS Viya para se familiarizar com os recursos como SAS CAS (Cloud Analytic Services), que é a engine de computação em memória que permite a analise de grandes conjuntos de dados.

  2. Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

    Certifique-se de ter o Python instalado em sua máquina. Recomenda-se a versão 3.6 ou superior. Além disso, instale as bibliotecas necessárias para conectar-se ao SAS Viya utilizando o seguinte comando pip:

    commands
    pip install saspy
    pip install pandas
    pip install matplotlib

  3. Conexão com SAS Viya utilizando Python

    Para estabelecer uma conexão com o SAS Viya, você precisará configurar a biblioteca `saspy`. Crie um arquivo de configuração com as credenciais e detalhes do seu servidor. Exemplo de um arquivo `sascfg.py`:

    sascfg.py
    SAS_config_names = {'sas_viya': {'saspath': '/opt/sasinside/SASHome/SASFoundation/9.4', 'options': '-nosyntaxcheck', 'encoding': 'utf-8'}}

  4. Realizando Análises de Dados com SAS Viya e Python

    Uma vez que a conexão está estabelecida, você pode começar a realizar análises. O exemplo abaixo mostra como carregar um dataframe, realizar uma análise descritiva e visualizar os resultados.

    python
    import saspy
    sas = saspy.SASsession(cfgname='sas_viya')
    df = sas.sasdata('meus_dados', 'minha_biblioteca').to_data_frame()
    print(df.describe())
    import matplotlib.pyplot as plt
    df['coluna_interessante'].hist()
    plt.show()

  5. Integrando R ao SAS Viya

    Você também pode integrar o SAS Viya com R. Instale o pacote `SAS.hb` para usar as funcionalidades do SAS Viya a partir do R.

    commands
    install.packages('SAS.hb')
    library(SAS.hb)

  6. Conectando-se ao SAS Viya a partir do R

    Utilize o código abaixo para conectar-se ao SAS Viya e realizar operações similares às que fizemos com Python. O exemplo permite a leitura de dados e execução de uma análise básica.

    r
    sas <- sas.connect('host', 'username', 'password')
    data <- sas.data.frame('meus_dados', 'minha_biblioteca')
    summary(data)

  7. Executando Modelos Estatísticos com SAS Viya

    Agora que estamos conectados com Python e R, vamos aplicar um modelo estatístico. Aqui está um exemplo de como criar um modelo de regressão linear usando Python.

    python
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    model = LinearRegression()
    model.fit(df[['variavel_independente']], df['variavel_dependente'])
    print('Coeficientes:', model.coef_)

  8. Testando a Conexão e Executando Análises

    Para garantir que tudo está funcionando corretamente, execute os exemplos de código anteriores e verifique os resultados. Você deve ver uma tabela descritiva e gráficos gerados a partir dos datasets carregados.

Conclusão

Com este tutorial, você aprendeu como integrar Python e R com o SAS Viya para realizar análises avançadas de dados em ambientes de big data. Vimos desde a configuração do ambiente até a execução de modelos estatísticos, passando pela conexão com a plataforma. O SAS Viya oferece uma ampla variedade de funcionalidades que podem ser exploradas e aplicadas em diferentes cenários de análise de dados. Com o conhecimento adquirido, você está agora preparado para aplicar essas ferramentas em suas próprias análises e projetos.

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