它包括以下功能： 访问外部数据集（SAS、SPSS、ODBC、Teradata 以及分隔和固定格式文本）以在 R 中进行分析 在高性能数据文件中高效地存储和检索数据 清理、探索和操作数据 快速、基本的统计分析...借助 RevoScaleR 的数据导入功能，您可以访问 SAS 文件、SPSS 文件、固定格式或分隔文本文件、ODBC 连接、SQL Server 或 Teradata 数据库中的数据，将其导入内存中的数据框...可以以分布式方式执行的 RevoScaleR 分析函数支持远程计算上下文，并且仅在机器学习服务器中的以下平台上可用：HDInsight、Hadoop (Spark)、Teradata、SQL Server...数据清理、探索和操作 使用新数据集时，第一步是清理和探索。使用 RevoScaleR，您可以快速获取有关数据集的信息（例如，多少行和变量）以及数据集中的变量（例如名称、数据类型、值标签）。...借助 RevoScaleR 的汇总统计和多维数据集功能，您可以检查有关数据的汇总信息并快速绘制直方图或变量之间的关系。 RevoScaleR 还提供了 R 用于数据转换和操作的所有功能。
mysql：以表级锁为主，对资源锁定的粒度很大，如果一个session对一个表加锁时间过长，会让其他session无法更新此表中的数据。...oracle：使用行级锁，对资源锁定的粒度要小很多，只是锁定sql需要的资源，并且加锁是在数据库中的数据行上，不依赖与索引。所以oracle对并发性的支持要好很多。...数据持久性 oracle：保证提交的数据均可恢复，因为oracle把提交的sql操作线写入了在线联机日志文件中，保持到了磁盘上，如果出现数据库或主机异常重启，重启后oracle可以考联机在线日志恢复客户提交的数据...热备份 oracle：有成熟的热备工具rman，热备时，不影响用户使用数据库。即使备份的数据库不一致，也可以在恢复时通过归档日志和联机重做日志进行一致的回复。...sql语句的扩展和灵活性 mysql：对sql语句有很多非常实用而方便的扩展，比如limit功能，insert可以一次插入多行数据，select某些管理数据可以不加from。
说起公司，有很多种分类方式，我这里选择几个指标（规模、产品线、solution、项目数量） 一级：IBM、Teradata、Sas 二级：Accenture、Ernst...，主要为互联网公司、零售业的一些公司 三级公司还包括国内的厂商和咨询公司：亚信、华为、斯特奇、融通、华胜、中盈、神马、联创、新华信……这些见过猪跑，没吃过猪肉的类型……...SAS在北京西安有研 发中心，这个是其他公司不具备的，因此SAS有资格成为一级公司，IBM和Teradata在中国也有研发中心，不过对其挖掘的产品开发工作不多，这个可 以去打听一下，一个在上地，一个在五道口...正规军具备详尽的知识体系、战略思想、解决方案、软件架构、较好的数学，计算机，统计理论背景等等，这些都是野战军不具备的，当然野战军中也有游侠一样的高人，出来也是秒杀正规军一片人马，我这里指的只是一般情况。...接到猎头电话的时候，我一般三级公司就是瞧瞧看看，一级二级的才列为正式考虑的对象。
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...数据范围分析。要分析的数据范围涉及很多方面，如结构化和非结构化信息，传统的本地数据库和数据仓库、基于云端的数据源，大数据平台（如Hadoop）上的数据管理等。...但是，不同产品对非传统数据湖（在Hadoop内或其他用于提供横向扩展的NoSQL数据管理系统内）上的数据管理提供的支持程度不一。如何选择产品，企业必须考虑获取和处理数据量及数据种类的特定需求。...大型厂商的大数据分析工具只是更大的工具生态系统中的一部分。可以假定，来自同一个超级大型厂商的产品至少已集成的，并且旨在一起使用。...IBM、Oracle、RapidMiner、Teradata和微软的产品根据不同级别划分版本，许可证书费用与特性、功能、对分析数据的量或者产品可使用的节点数的限制成正比。
在MADlib中，计算一个图的pagerank，需要两个表格作为输入数据，第一个表格是vertex（节点），用来保存节点的信息，第二个表是edge（边），用来保存节点指向节点的情况。...以下是该客户当时的数据分析工作流程。原始的数据都导入并存在Greenplum中。之后，数据被导入SAS中，进行了数据清洗和准备。...再之后数据又从SAS中导入了EXCEL，在EXCEL中建模计算Information Value 和Weight of Evidence, 即信息量和证据权重。...现有API日志数据量很大，现有数据分析团队缺乏大数据分析技能。 在与Pivotal合作后，我们为他们提供了以下解决方案：使用MADlib进行聚类分析，建立一个sessionization模型。...这个项目的数据源主要包括用户的api 访问日志和customer profile，涉及45天的访问情况，50亿行数据，百万级别的用户信息。
数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。...数据挖掘中通常涉及到四种任务: 分类: 将熟悉的结构概括为新数据的任务 聚类: 在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。...它还可以为整个企业的自动化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。 4. Teradata ?...Teradata认识到，尽管大数据是令人敬畏的，但如果您实际上并不知道如何分析和使用它，那么它是毫无价值的。 想象一下，有数百万的数据点没有查询的技能。 这就是Teradata所提供的。...它还包含了数据分析、不同的可视化、从散点图、条形图、树、到树图、网络和热图的特征。 12. SAS Data Mining ? 使用SAS Data Mining商业软件发现数据集模式。
+13个统计分析算法；大部分算法执行速度都远快于SPSS等的相应算法。...Intelligent Miner for Data可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息,帮助用 户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。...3.2 Enterprise Miner[5] 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。...3.3 SPSS Clementine SPSS Clementine是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART 创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程...在自己的Java程序中使用Weka。
数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。...数据挖掘中通常涉及到四种任务: 分类: 将熟悉的结构概括为新数据的任务 聚类: 在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。...Teradata Teradata认识到，尽管大数据是令人敬畏的，但如果您实际上并不知道如何分析和使用它，那么它是毫无价值的。 想象一下，有数百万的数据点没有查询的技能。...它还包含了数据分析、不同的可视化、从散点图、条形图、树、到树图、网络和热图的特征。 12. SAS Data Mining 使用SAS Data Mining商业软件发现数据集模式。...实际上，有数以千计的库可以集成到R环境中，使其成为一个强大的数据挖掘环境。它是一个免费的软件编程语言和软件环境，用于统计计算和图形。 在数据采矿者中广泛使用R语言进行统计软件和数据分析。
2.3 DB2连接JDBC获取表信息注释等 要获取DB2数据库中表的信息，你可以使用JDBC来查询数据库的系统表或视图，例如 SYSCAT.TABLES，以获取有关表的信息，包括表的名称、注释等。...schema：要查询的模式名称。 运行这个程序后，它将连接到DB2数据库并打印出表的名称和注释信息。这可以帮助你获取有关表结构的基本信息。...2.4 DB2连接JDBC根据表名获取字段信息注释等 要根据表名获取DB2数据库中表的字段信息以及注释，你可以使用JDBC来查询数据库的系统表或视图，例如 SYSCAT.COLUMNS，以获取有关字段的信息...当使用DB2 JDBC连接到数据库时，除了执行查询、更新和插入操作之外，还有一些其他常用的方法和操作，例如： 2.8 执行存储过程 import java.sql.CallableStatement;...批量操作： 使用批处理操作可以显著提高性能，特别是在需要插入、更新或删除大量数据时。通过将多个SQL操作组合成一个批处理，可以减少与数据库服务器的通信次数。
已经更新完，可以回复M，进入目录，点击链接查看。 【SAS Says】统计篇 介绍SAS统计方面的一些应用，包括主成分、判别分析、logistic模型、非参数检验等等。统计篇需要晚些才能与大家见面。...【SAS】扩展篇 包括矩阵模块IML、宏语句、sql模块以及贝叶斯等。正在更新中。 上节（点击查看）：【SAS】扩展篇：IML（1） 本节目录： 1. 元素函数 2....第一部分介绍元素函数，它针对矩阵内元素进行操作，如将矩阵里的数据取绝对值、取余等等；第二部分介绍矩阵的函数操作，它针对整个矩阵操作，如查询矩阵的列数、行数等信息、将矩阵分块、插入一个子矩阵、生成一个随机数矩阵等...loc(条件)：返回满足条件的元素的标号，还可以与截取运算符[]搭配使用，获取标对应的数值。...value的矩阵； insert(M1,M2,插入第n行,或插入第m列)：将矩阵M2插入矩阵M1中，插入第n行，或者第m列，注意m和n必须有一个为0，因为这两个只能指定一个。
除了用于引导的 SD 卡和用于日志记录的单个 SAS SSD 之外，不存在任何内部存储，并且所有存储都放置在外部 SAS JBOD中。使该测试具有开创性的是存储配置：传输协议是光纤通道 (FC)。...第二个 HBA 上的两个端口都连 接到 FC 交换机，XstreamCORE 的第四个 FC 端口也上行链接到交换机，以创建结构。 在 FC 架构中，分区通常管理 FC 启动器和目标的配对。...下面包含测试环境的拓扑结构。 成功完成全闪存测试套件中的所有测试后（全闪存，共享启动 盘除外，这被认为与此目的无关）ATTO 将与所有相关制造商共享 测试数据。...二、测试环境整体测试台使用 HK-ATTO XstreamCORE 技术的 vSAN 存储分解现有节点的磁盘组扩展，每个节点将一个 FC 端口连接到每个 XstreamCORE 7550，两个连接到 FC...图片服务器数据图片光纤通道连接图片SAS 连接图片
这样，商业数据库（如包括Oracle，Netezza，Teradata，SAPHANA等）提供了R接口供统计分析人员进行高效实施。...但在解析其他类型数据，(如网络日志Url)，键里的所谓元数据才是要分析的对象(一个用户反复的使用price=xxx做查询条件，说明价格敏感，有可能xxx取了好多值甚至所有可能值，key却很少，可能只有price...因为我会SAS（少量用Macro，没用过矩阵，因为没必要）和R（没有学习成本），Python的并行包pp使用中，考虑mahout。...*SAS能力覆盖面95%（具备核心价值的数据在服务器上能够处理的量很少超过上亿，主推SAS） *Python和R覆盖面都在70%+ *Hadoop/大数据概念淡：客户有足够的Teradata、Oracle...机器学习算法在不同的阶段适合使用不同的工具，研究和使用接不上也就算了，千万别连工具适合的环境都不懂，作为互联网从业者，这就太盲从了。
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、 金融等行业经常苦于招不到合适的SAS程序员。...SMC是SAS产品元数据管理的统一中心。...但长期看来，模式还是很明 显，比如，通用型的编程语言C/C++、Java、Perl、Python等一直占据这个榜单的榜首，而SAS，则一直是数据分析类语言的龙头，与 Oracle数据库内置的PL/SQL...在2010年4月这份榜单中，我们可以把常见的统计分析类语言（关于“统计分析类语言”，这里表述不够精确，比如Matlab，可以作为统计分析工具用，但更多用在科学计算方面。得其大意了。）...说说我们身边的机会。SAS使用者大多集中在医药、金融等行业。现在国际上的大药厂（辉瑞、拜耳、诺华，……）纷纷在中国 开研发中心，对生物统计师（Biostatistician，包括统计师和程序员。
Gartner是世界第一家信息技术研究和分析公司，每年他们的Magic Quadrant（魔力象限）都会评选出全球各个行业中最优秀的品牌。...我们对比了Gartner2017年数据科学平台魔力象限和它2016年的版本在“领头羊”（Leaders）和“黑马”（Challengers）中的明显改变，其中包含IBM, SAS, RapidMiner...5个新的公司加入了2017年的魔力象限中（MathWorks, H2O.ai, Dataiku, Domino Data Lab 和 Teradata），而且5个2016年魔力象限中的企业并未上榜（Lavastorm...SAS现在更关注使用VAS交互建模，而不是继续支持其传统的基础SAS。SAS保持了在领导者象限的优势地位，但是其多产品的混乱和高成本的担忧导致执行能力下降。 ?...Alteryx：提供了一个易于使用的数据科学平台，而且拥有自助准备数据和先进的分析方法，同时它也增加了仿真与优化功能。与2016年相比，它从有远见者象限移动至挑战者象限是由于其稳固的客户增长。
SAS的做统计分析最权威可靠、处理海量数据非常快，它的各种模块如Base模块提供了丰富的数据管理功能（还支持SQL语言对数据进行操作！）...可以在任何一列中开始一条语句 注释 可以在你的程序中插入一些注释，让它更容易明白。即使你插入一些你喜欢的食物品名也不会对程序有所影响，因为SAS不读取注释。...对于批处理和非交互模式的日志则会被写入一个文件中，你需要使用操作环境的命令来查看，一般日志文件的名字与对应的SAS程序名一直，如你的SAS程序命为abc.sas，那么日志文件的命则为abc.log 日志包含的内容日志中虽然有很多琐碎...如果SAS程序出现错误，错误信息也会反馈在日志窗口中，说明哪里出错及出错表现。 1.9 输出窗口中浏览结果 你使用的模式不同，产看输出结果的方法也会不同。...值得注意的是，结果窗口给出的目录中，每一个部分都给出了两种相同的目录，一个是链接到输出窗口，一个是链接到结果浏览窗口 保存结果浏览窗口的输出（output of result viewer）的方法：激活结果浏览窗口
这样，商业数据库（如包括Oracle，Netezza，Teradata，SAP HANA等）提供了R接口供统计分析人员进行高效实施。...但在解析其他类型数据，(如网络日志Url)，键里的所谓元数据才是要分析的对象(一个用户反复的使用price=xxx做查询条件，说明价格敏感，有可能xxx取了好多值甚至所有可能值，key却很少，可能只有price...因为我会SAS（少量用Macro，没用过矩阵，因为没必要）和R（没有学习成本），Python的并行包pp使用中，考虑mahout。...* SAS能力覆盖面95%（具备核心价值的数据在服务器上能够处理的量很少超过上亿，主推SAS） * Python和R覆盖面都在70%+ * Hadoop/大数据概念淡：客户有足够的Teradata、Oracle...机器学习算法在不同的阶段适合使用不同的工具，研究和使用接不上也就算了，千万别连工具适合的环境都不懂，作为互联网从业者，这就太盲从了。
SAS的做统计分析最权威可靠、处理海量数据非常快，它的各种模块如Base模块提供了丰富的数据管理功能（还支持SQL语言对数据进行操作！）...注意第一句话说了你想做的事情，之后把相关信息传递给柜台并帮你完成要求。这里信息传递的顺序不重要，重要的是在你的叙述中，首先要说明你要做什么。...可以在任何一列中开始一条语句 注释 可以在你的程序中插入一些注释，让它更容易明白。即使你插入一些你喜欢的食物品名也不会对程序有所影响，因为SAS不读取注释。...SAS数据集储存的文件 SAS数据集包含了一些类似名称、创建日期、创建用的SAS版本等信息。SAS也储存了每个变量的信息，包括名称、类型、长度、数据集中的位置。...访问SAS日志和输出 提交程序后，日志窗口和输出窗口会有相应的日志和结果显示，如果你使用的是增强型编辑窗口，之前的程序会保留，如果使用的是程序编辑窗口，之前的程序不会保留。
2014年，Apache Spark无疑是大家讨论最多的开源大数据平台，它通过集成流计算、图计算、机器学习等组件以获得更广泛的使用场景，时下已获得Cloudera、Hortonworks、Intel、Datastax...这些商业技术既包括Teradata自己的产品，如Teradata数据仓库、Teradata Aster大数据探索平台，也包括第三方的数据库产品，如SAS以及Oracle的产品。...Teradata同样打通了机器学习相关的开源技术，比如Spark MLlib和Apache Mahout，更提供了简单的R和SAS操作机器学习的可能。 流计算相关。...我们将SQL和非SQL集合在一起，包括图形和文本等都能在这一平台上进行分析。这三个应用就是通过QueryGrid实现互通和互操作的。”...因为我们需要数据分析，才能够提供精准位置的信息情报，所以现在越来越多的是一些地理空间的非常精准的数据分析，然后把这些数据分析的结果再一次打包，以B2B的商业模式提供给企业级客户，也就是将消费者的数据作为产品销售给企业客户
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