Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一,是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
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。
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
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,
简介: SAS(全称STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM,简称SAS)是全球最大的软件公司之一,是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。 它由数十个专用模块构成,功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。 基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心,承担着主要的数据管理任务,并管理用户使用环境,进行用户语言的处理,调用其他SAS模块和产品。也就是说,SA
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、
R:为什么选择我?而不是其他高级语言,比如Python,Java,C,C++....那么多编程语言?
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
“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?“
作者 CDA 数据分析师 SAS 作为世界知名大数据分析产品,只要是大机构, 不论是、制药、金融、保险、市场部门、NGO 还是政府部门,SAS 的覆盖率,都是完全不可被替代的。甚至部分IT公司在统计
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。R可以看作贝尔实验室(AT&T BellLaboratories)的RickBecker,JohnChambers和AllanWilks开发的S语言的一种实现。当然,S语言也是S-Plus的基础。所以,两者在程序语法上可以说是几乎一样的,可能只是在函数方面有细微差别,程序十分容易地就能移植到一程序中,而很多一的程序只要稍加修改也能运用于R。
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
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。
本文字数为10000字,阅读全文约需25分钟 本文为回归分析学习笔记。 前言 1.“回归”一词的由来 我们不必在“回归”一词上费太多脑筋。英国著名统计学家弗朗西斯·高尔顿(Francis Galton,1822—1911)是最先应用统计方法研究两个变量之间关系问题的人。“回归”一词就是由他引入的。他对父母身高与儿女身高之间的关系很感兴趣,并致力于此方面的研究。高尔顿发现,虽然有一个趋势:父母高,儿女也高;父母矮,儿女也矮,但从平均意义上说,给定父母的身高,儿女的身高却趋同于或者说回归于总人口的平均身
大家好,之前我们介绍过SPSS的操作了:一文搞定临床常用统计---再也不用找人做统计分析了(上)、一文搞定临床科研统计(下),今天小编给大家分享另外一个常用统计分析软件—SAS,很多人一听到SAS要编程,就望闻生畏了,小编认为当你熟悉基本的操作界面之后,基本上就是粘贴复制的事情,就能跑出你想要的结果了。现在小编就给大家分享一下SAS的基本知识,下期再给大家介绍具体案例的实际操作。
如题,今天小编要分享的内容是如何自动化创建描述性统计分析的SAS程序。关于描述性统计分析相关内容一般可编写一个宏程序,通过填写变量与相应的参数来快速生成分析表格的结果。如果这样宏程序需要写的很完善,那么就是一个非常大型嵌套宏。由于最新的指导原则要求不能调用外部宏和嵌套宏,为了提高工作效率、减少错误率等,于是本文诞生了。
📷 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
简介 SPSS(Statistical Product and Service Solutions),"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案",这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数
上两篇文章,ChatGPT学会了生成测试数据集,对连续型变量进行描述统计分析。现在,我们直接做两组的比较试试看。
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。
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。
一、统计学基础部分 1、《统计学》David Freedman等著,魏宗舒,施锡铨等译,中国统计出版社。 据说是统计思想讲得最好的一本书,读了部分章节,受益很多。整本书几乎没有公式,但是讲到了统计思想的精髓。 2、《Mind on statistics(英文版)》机械工业出版社。 只需要高中的数学水平,统计的扫盲书。有一句话影响很深:Mathematics as to statistics is something like hamm
来源:CSDN ysuncn 博客、网络 统计学基础部分 1、《统计学》 David Freedman等著,魏宗舒,施锡铨等译 中国统计出版社 据说是统计思想讲得最好的一本书,读了部分章节,受益很多。整本书几乎没有公式,但是讲到了统计思想的精髓。 2、《Mind on statistics(英文版)》 BrooksCole出版社 只需要高中的数学水平,统计的扫盲书。有一句话影响很深: Mathematics as to statistics is something like hammer,
一、统计学基础部分 1、《统计学》 David Freedman等著,魏宗舒,施锡铨等译 中国统计出版社 据说是统计思想讲得最好的一本书,读了部分章节,受益很多。整本书几乎没有公式,但是讲到了统计思想的精髓。 2、《Mind on statistics(英文版)》 机械工业出版社 只需要高中的数学水平,统计的扫盲书。有一句话影响很深:Mathematics as to statistics is something like hammer, nails, wood as to a house, i
回归,最初是遗传学中的一个名词,是由生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的。他在研究人类的身高时,发现高个子回归于人口的平均身高,而矮个子则从另一个方向回归于人口的平均身高。
Minitab是一款常用的统计分析软件,由美国公司Minitab Inc.推出。它主要用于数据分析、质量管理和实验设计等领域,并在学术研究、工程应用等多个领域得到广泛应用。Minitab支持各种基础及高级统计分析方法,如方差分析、回归分析、时间序列分析、多元统计分析等,并拥有直观易用的界面和丰富的可视化图表展示功能。
【摘要】 SPSS,统计产品与服务解决方案软件。最初软件全称为社会科学统计软件包,但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将 英文全称更改为统计产品与服务解决方案,标志着SPSS... SPSS,“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”,但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将 英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”,标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
很多朋友对大数据行业心向往之,却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴,作为参考。
第一篇“Think Sas”中的“Think”,纯粹做“考虑”解,说,诸君如果为工作计,不妨考虑下SAS。下面说些关于SAS本身的一些思考与认识。俗话说,人类一思考,上帝就拍砖。上一篇是纯劝导型,这一篇就是求拍砖型。 0.总结与回应 在展开讨论之前,希望大伙对“事实问题”而不是“价值问题”能有一个统一的认识,这也是我对上篇各位的评论的一个总结与回应。 0.1 功能:SAS 与R 一些朋友询问SAS或R或其他软件功能的优劣,然后决定自己应该着手学哪个。这是一个
SAS是一种统计分析软件,它可以用来处理各种数据,进行数据清洗、分析、可视化和报告等操作。SAS有自己的编程语言,叫做SAS语言,它是一种基于过程的语言,也就是说,它是由一系列的步骤组成的,每个步骤都有一个特定的目的和功能。
R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展,并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发。(也因此称为R)现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用 S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由
特别说明:本节【SAS Says】基础篇:SAS宏初步,用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记,我们认为这是打基础的最好选择 SAS是一个专业的统计软件,前面我们介绍了很多数据管理、输出美化的东西,本节终于要介绍一点SAS做统计的知识了,不过,在基础篇中我们只大概介绍一下,更多统计分析的东西放在进阶篇中。 本节目录: 1. 用proc univariate检验数据分布 2. 用proc means产生统计量 3. 用proc freq检验数据分类 4. 用proc corr检
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
SAS是一个专业的统计软件,前面我们介绍了很多数据管理、输出美化的东西,本节终于要介绍一点SAS做统计的知识了,不过,在基础篇中我们只大概介绍一下,更多统计分析的东西放在进阶篇中。 本节目录: 8.1 用proc univariate检验数据分布 8.2 用proc means产生统计量 8.3 用proc freq检验数据分类 8.4 用proc corr检验相关性 8.5 用proc reg做简单回归分析 8.6 读取proc reg的输出 8.7 用proc anova做方差分析 8.8 读取proc
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。
如今,大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点,以及分析方法思路的扩展,传统统计工具已经难以应对。
如今,大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点,以及分析方法思路的扩展,传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事,必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研
导读:如今,大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点,以及分析方法思路的扩展,传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事,必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力, 也成为数据科学家所必须掌握的知识技能。 上期回顾:【大咖说】张瑞敏:互联网工业变革之路的海尔实践 【基础篇】 1传统分析/商业统计 Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。 ◆ Excel 作为电子表格软件,适合简单统计(分组/求和等)需求,由于其方便好用,功能
作者:大数据平台部 马亮 如今,大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点,以及分析方法思路的扩展,传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事,必先利其器。众多新的软件分
导读:如今,大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点,以及分析方法思路的扩展,传统统计工具已经难以应对。工欲善其事,必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察
马云曾说“中国正迎来从IT时代到DT时代的变革”,DT就是大数据时代。数据已成为企业的核心资产和宝贵资源,企业愈加重视和善加利用数据分析与挖掘技术。
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书? https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些? https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗:去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者,考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
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
SPSS是SPSS总部于1984年推出的统计分析软件。其意义是开拓SPSS微型计算机系列产品的发展方向,极大地扩展其应用范围,并使其能够迅速应用于自然科学,技术科学和社会科学等领域。随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,英文名称在2000年正式更改为“统计产品和服务解决方案”。
知乎有人提问,R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析,哪个更好?
R是GNU的一个开源工具,具有S语言血统,擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起,很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop,可以在大数据领域大展拳脚,这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文: 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章,都是从统计的角度,介绍如何让R语言利用Hadoop处理大数据。今天决定反过来,从计算机
比如说在生产线上,在生产的数据库里面,各种各样的数据,可能是银行的业务数据,也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等,然后这些生产的数据通过ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程,通过这个过程,我们可以把需要的数据放到数据仓库里面,那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。
上一篇文章,我们成功地教ChatGPT学会了用SAS来生成测试数据集。今天,继续让她学习SAS编程。
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