SAS软件是一款非常受欢迎的数据分析软件，它提供了强大的数据管理和统计分析功能。无论是学术界、研究员、还是工作中需要进行数据分析的人士，使用SAS软件都能快速高效地完成数据分析任务。本文将从SAS软件的特色功能和使用方法两个方面进行详细讲解。
SAS数据分析软件是一款基于Windows平台的商业数据分析软件，它能够实现从数据收集、处理、建模到结果展示的一整套数据分析流程。该软件的优越性能和数据安全性得到了广泛的认可和应用。这篇论文将探讨SAS数据分析软件的独特竞争力和使用方法，并使用实际案例进行说明。
SAS公司联合创始人兼CEO Jim Goodnight SAS公司成立40年来一直保持增长态势，名字却很朴实，SAS即Statistical Analysis System的缩写，代表专注于数据统计
SAS软件是由美国SAS公司推出的商业智能软件，其创始人Jim Goodnight和John Sall于1976年创立SAS公司，并在1980年推出了SAS软件第一个版本。经过多年的发展，SAS软件已经成为商业智能领域的领导者，拥有强大的数据处理、数据挖掘、统计分析等功能，并被广泛应用于金融、医疗、教育、政府等领域。
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》，神书，不解释 1.2《实用多元统计分析》，从线性代数的角度详细讲解算法，例子简单，国外课程教材 1.3《统计学习方法》，李航著，统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶！数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学：从数据到结论》 1.6《数据挖掘：概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
大数据面临150万的人才缺口，谁来填补？
SAS是一款用于数据分析和统计建模的软件。它可以帮助用户对大量数据进行处理、分析、建模和可视化。下面我们来看看它的一些主要特点。
大概是自带了亲和属性，经常会有很多机会听到身边同事、朋友，甚至一些仅有数面之缘的人分享他们对于职业的看法和困惑。前不久，身边相熟的妹子，非常困惑地问我，为什么学了那么多软件，还是做不好数据分析？ 这样的问题，不是第一次听到。我经历过那种痛苦而纠结的过程。今天老师说SPSS常用，明天发现金融行业SAS才是王道。回头翻翻网络，原来R已经铺天盖地。正当痛苦地一遍遍写代码时，发现朋友圈已经在刷“life is short，you need python”。我们拼命追赶，却永远赶不上前辈们的脚步。到最后，疲惫不堪。
作者 CDA 数据分析师 市面上做数据分析的工具非常多，可谓是百花齐放百家争鸣，那么有什么理由让我们选择学习 SAS 呢？ 第一个理由，常用，名气大。这就好像同样是五百强企业，你说微软，大家会“哇！好厉害”，星星眼崇拜ing。然后你说某某集团（名字隐去，免得拉仇恨），大家会“恩？是民企么？”，瞬间自豪感就受到了挫败。SAS毫无疑问是数据分析届的巨无霸。 第二个理由，持续性强。SAS这个软件，本身其实是包罗万象的。现在大家喜欢说我会用SAS，其实都是托大了。就好像说我会R一样。SAS有很多模块，我们平时
2005年，国际电信联盟的一份报告中描绘了“物联网”时代的图景：当司机出现操作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。 这么美好的图景里面，我们——学过统计、用R用SAS跑模型、努力学习Python（【统计师的Python日记】已经更新到第6天了→第6天：数据合并）、平凡又伟大、美丽又善良的数据分析师，主要参与哪个环节？ 不是部署报警器，也不是研发智能洗衣机，本质上就是跟你白天刚刚做的工作：整理、分析、建模、预测。本着学习的态度，数说君收集了一些资料
数据存储涉及到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式、数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少,精通最好。可从常用的select查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
大数据文摘作品 记者：魏子敏 “如果把神经网络的层数从10增加到50，输出结果可以更好一点吗？……再高一点呢？” 美国丹佛市当地时间4月8日晚，在SAS 2018全球论坛（SAS Global Forum 2018）的开幕演讲中，年近八旬的SAS创始人兼CEO Jim Goodnight，与SAS年轻的数据科学家Jonathan一起，合力上演了一幕程序员的办公室日常噩梦： 焦急等待结果的挑剔老板，和尝试各种模型来输出更好结果的绝望程序员。 SAS创始人兼CEO Jim Goodnight在SAS 2018
数据分析师，简单切词为“数据”，“分析”，“师”。因此，获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个数据分析师的基本工作内容。 自己做了两年数据分析师，真的觉得古语说的对，“功夫在诗外”。一名好的数据分析师，接到一个需求时，会更多考虑这个需求本身，包括要做的东西是什么，为什么这么做，还可以怎么做，怎么去做，关键点是什么。都想清楚了，才去动手做。建议任何一名数据分析人员，都能在做以前把问题想清楚，确认清楚，不要等到做完才发现自己做错了，那样会很浪费时间。自己这方面曾犯过N多
我本科毕业于一个三流的二本院校，专业是三流中的三流—市场营销。大学前三年在各种游戏中度过，连兼职和实习的经历都没有。到大四的时候突然开始恐慌，觉得这样下去连工作都找不到了，于是立马开启了考研的节奏。可是突然发现已经三年没有学习的我再也难以重新捡起书本了，再加当时EX因为准备出国要和自己分手，我简直觉得自己到了穷途末路。 你以为这就是故事的全部吗？ 如果一个故事里面没有一点狗血的剧情，那还怎么能称之为故事呢？ 是的，我的故事也很狗血，我当时死了命的要出国去追我的EX，于是和父母百般商量，他们最终同意我出国（我
1. 数据收集：本地数据或者网络数据的采集获取. 2. 数据处理：数据的规整，按照某种格式进行整合存储。 3. 数据分析：使用相关工具对数据进行统计计算，得出分析结果。 4. 数据展现：数据可视化，使
image.png ▲Sas公司大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent 专注数据分析近40年的SAS公司，在大数据时代更加如鱼得水。2013财年SAS全球营收达30.2亿美元，中国市场实现整体营收增长37%，新增软件收入增长51%，成为亚太区增长速度最快的市场。 在近日举办的第二届SAS中国用户大会上，SAS公司的高管、专家和用户不止一次提到Value(价值)才是大数据的精髓，这也正是SAS多年潜心研究 的领域。SAS公司大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent
前几天BAT齐聚深圳，机器学习、人工智能成了热门话题。有人问我，机器学习这么逆天，怎么不用来学习学习“自己”（指机器学习本身）呢？ 别急，今天介绍两个研究，都是分析“自己”的： 一个是对招聘网站上数据分析工具出现的数量进行统计分析，得出数据分析软件的热门排名； 一个是对54000篇关于机器学习的论文的摘要进行文本分析，得出机器学习领域中排名前10 的研究主题 1. Python的热度已经远超R和SAS 《R for SAS and SPSS Users》的作者Bob Muenchun，近日在他的个人
我本科毕业于一个三流的二本院校，专业是三流中的三流—市场营销。大学前三年在各种游戏中度过，连兼职和实习的经历都没有。到大四的时候突然开始恐慌，觉得这样下去连工作都找不到了，于是立马开启了考研的节奏。可是突然发现已经三年没有学习的我再也难以重新捡起书本了，再加当时EX因为准备出国要和自己分手，我简直觉得自己到了穷途末路。
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不
一、数据分析-入门篇 1.1《谁说菜鸟不会数据分析》 作者：张文霖, 刘夏璐, 狄松 简介：本书按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技
部分IT供应商在美国成立“开放数据平台（The open data platform, 以下简称ODP）”协会，以促进大数据技术发展。 当下，大数据分析工程似乎在各大IT公司正当其时。科极网拓与《电脑周刊》联合进行的2015年度IT行业支出重点调查表明，与2014年相比，大数据分析与管理越来越受重视。全球30%的受访者表示，他们有2015年实施与大数据有关的项目的计划，这一比例在欧洲为26%，在英国为21%，而2014年，这一比例在全球仅为17%。 大数据分析经销商Hortonworks公司战略副总裁肖恩
随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
“我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，有其他的数据分析工具推荐么？“
假设你是一名商业数据分析师，现在要分析作为数据分析工具的 SAS 这几年的发展趋势怎么样，请做详细分析并给出数据证明，数据使用表格来展示。
“技术公司有一条‘熬不过30年’的铁律。”92年图灵奖获得者Butler Lampson曾如此评价技术浪潮下昙花一现的商业红利。
如果有人问我，系统的学习农业数据分析，我推荐R语言，因为有很多免费的农业相关类的包，比如agricolae，agridat，lme4，sommer等等，SPSS还是算了吧，它做方差分析不能分析裂区试验，没有混线性模型，更不能分析育种值和配合力。
大数据和人工智能已然成为了这个时代的主题曲，与此同时，焦虑感也开始在行业中蔓延，从初创公司到行业巨头，都急切地想要跟上这股越炒越热的浪潮。
解决痛点：最近有同学私信我，希望了解一下，初入数据分析，需要学哪些工具？需要掌握到什么程度？这里小火龙写一写，希望对你有所帮助。
随着数据科学领域的招聘信息越来越多，范围也越来越广。Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息，全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异，以及所赋予的工作职责。 最主要分为以下几个
文 | KUNAL JAIN 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有，转载请留言申请授权 每当我参加数据分析相关论坛或者在与学生交流的时候，经常会被问到两个问题：“我是一名在校生（或者其他），并且希望未来从事数据分析相关工作，我需要如何做？”或者“我希望在商业分析领域开启自己的职业生涯/转换自己的职业，为了实现这个目标，我需要如何做？”后来，我收到了通过在邮箱/社交媒体/评论里面与上述问题相似的多个提问。为了确保这些问题能被以一种最佳的方式解决。我认为最好通过写一篇相关的文章，从而
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大数据文摘作品，转载要求见文末 选文|薛菲 翻译|陈妍君 赵娟 校对|薛菲 Aileen 【社区开发者招募】 大数据文摘成立于2013年7月，从成立至今，坚持分享优质文章从未间断。已成为最有影响力的大数据自媒体。但，仅仅文章的分享还不够，我们愿意与您共同搭建数据分析人员的社区，希望您有如下技能： 社区规划（CTO角色） 社区开发 社区运营 有干货愿意分享的讲师 感兴趣的朋友，请在大数据文摘后台回复“社区”了解详细信息，谢谢 ◆ ◆ ◆ 前言 本文旨在给为大数据革命性改变市场营销和销售的众多趋势做一个概述，
对于各式各样的数据统计分析软件，你了解多少呢？经过潜心搜集，整理，我总结了一些软件的大体介绍及区别，欢迎大家指正和补充。 这里先略过Excel和Eviews这种入门软件的介绍，直接从SPSS开始吧！ SPSS:傻瓜相机 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。 SPSS就如一个傻瓜相机，界面友好，
来自经管之家 对于各式各样的数据统计分析软件，你了解多少呢？经管之家的这篇帖子经过潜心搜集，整理，总结了一些软件的大体介绍及区别，欢迎大家指正和补充。 这里先略过Excel和Eviews这种入门软件的介绍，直接从SPSS开始吧！ SPSS:傻瓜相机 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。 SPSS就
大数据大发现 Gartner最近发布的商业智能与分析平台魔力象限中，Qlik和Tableau这两家力压老牌巨头如SAS、SAP、IBM等，几乎独占魔力象限领导者的宝座。 很荣幸，在上月31号举办的首届中国（杭州）工业大数据产业发展高峰论坛上，钱塘数据有幸和Qlik面对面，Qlik首席顾问王波也在场为500多位与会业内伙伴们作了《大数据大发现》演讲。PPT下拉 在专家看来，Qlik和Tableau后来居上的一个重要原因是这两家把BI从数据科学家手里回归到每一个普通人手中——人人都是数据分析师。而在互联网、大
常国珍，CDA数据分析师SAS讲师。会计学博士、社会学硕士，毕业于北京大学人口所，目前就读于北大光华管理学院，SAS公司数据挖掘与统计分析课程讲师。曾就职于方正国际金融事业部和长江商学院投资者研究中心。主持过商业银行数据挖掘平台建设、商业银行信用评分模型的构建与固化等商业项目。参与构建的股票量化投资模型被某大型基金公司采纳，并于2013年九月正式发行。 查看阅读原文点击下载常国珍-数据分析的过往与现状-白皮书发布 1、回复“数据分析师”查看数
越来越多的管理者意识到数据分析对经济发展、企业运营的重要意义。在古代，得琅琊阁者得天下；现在，得大数据者得天下。
推荐系统根据用户的历史行为分析用户的兴趣，再根据兴趣为用户推荐项目。然而，在推荐系统运作过程中，新用户与新项目会源源不断地出现。由于这部分用户与项目没有历史评分信息，系统无法有效推断新用户的兴趣与新项目的受欢迎度，这种涉及新用户和新项目推荐的问题成为冷启动推荐问题。
工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能，特别是要掌握软件分析工具！我曾经说过，我的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件，前提是从新闻传播学领域的视角来讲，或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握：小数
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本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的，极大的减少了前期数据清理和数据整理的工作量。（笔者毕竟是工作之余完成，时间有限，能省则省）本次爬取信息的时候，主要获得了以下信息：
想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的
【CDA第十二期】深圳7、8月数据分析师培训时间安排 @时间-北京/成都 ： 2015年7月18日-8月9日/@北京 or 远程 周六日（共8天） @时间-成都 ： 2015年7月18日-8月9日/
从事数据分析要学那些语言呢？其实小编跟跟学员还有已经从事数据分析行业的人接触下来，给我的感觉是对于这个初级的数据分析师来，一般前二年做差不多都是老大让你做的是处理临时需求为主，如果小明给我做个报表，给市场部那边拉一些流量情况，所以主要前两年可能如果精通SQL与EXCEL再会点SPSS就差不多了，2年以后，老大会把一些:经营性分析需求与竞品分析给你，这里你可能你要需求统计软件，3年以后会让你做一些会员营销及其它的数据挖掘，这里一般说来如果是互联网行业可能R语言是最为流行。因为R语言是开源的，所以互联网企业很多
近几年来，随着人工智能、大数据的兴起。数据分析师、数据挖掘工程师几乎成了高薪职位的代名词，不过很多人并不太清楚数据分析师的岗位职责和能力要求。今天我们就来聊一聊，企业数据分析师、数据挖掘工程师到底需要哪些能力储备？
1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银
为什么你应该学Sas？本文不想卷入SAS与R，或者与SPSS、S-Plus、Matlab等统计软件孰优孰劣的争论中去，我是说，作为一个有志于投身工业界的统计分析人员，你为什么应该把SAS纳入你的分析工具箱？这会是一篇动员贴，尤其是对广大对数据分析感兴趣的在校生。在默认统计编程语言是R的“统计之都”，我需要拿上面这幅图来吸引眼球：学SAS吧。 R是好东西，不只是在COS，现在全世界的统计系和统计学生当中，R是主导性的学术语言。但不妙的是，国内高校学生中，学SAS的明显少了，医药、
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