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【学习】七天搞定SAS(一):数据导入、数据结构

之所以下定决定学SAS,是因为周围人都在用SAS。为了和同事沟通更有率,还是多学一门语言吧。R再灵活,毕竟还是只有少数人能直接读懂。 这东西宜突击不宜拖延,所以还是集搞定吧。七天应该是个不时间段。 大致分配如下: 1. 熟悉SAS数据结构,如基本向量,数据集,数组;熟悉基本数据类型,如文本,数字。 2. 那么看来就要存成文本型了。变量名称后面加$代表文本型。 SAS数据读入 手动输入这种就不考虑了,先是怎么从本地文件读入。 再不规则话,比如有: Alicia Grossman 13 c 10-28-2008 7.8 6.5 7.2 8.0 7.9 Matthew Lee 9 D 10-30-2008 6.5 5.9 ;age是长度为3、小数点数字;+1跳过空列;type是长度为1文本;date是MMDDYY长度为10;score1-5是长度为4,小数部分为1位数字。

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【聚焦】电信大数据变现带来跨界

电信大数据变现带来跨界应 从左至右:Teradata天睿公司大华区通信及公共行业总经理吴传宇;Teradata天睿公司国际集团通信、媒体及娱乐业卓越心主管Daniel Rodríguez Sierra 在Teradata天睿公司大华区通信及公共行业总经理吴传宇看来,国运营商通过跨界发掘数据价值也在同步进行,旅游、零售行业已经看到跨界带来益。 国运营商需要认识到数据变现是一个长尾应,想要最短时间获取价值,带来很可能是致命。 回复“每一课”查看【每一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 (长按可复制) 大数据人才摇篮! 专注大数据行业人才培养。每一课,大数据(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。大数据资讯,每分享!数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部!

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    用Python分析支付宝轻定投收益--Python数学建模实例

    免责声明 本人对金融理财一窍不通,本文纯属个人自娱自乐,如造成投资导概不负责 另欢迎理财达人批评指正 前两天发现支付宝里面多了个轻定投功能,作为一名缺钱缺小小助理工程师,只看了一眼简介就被吸引住了 这几种哪种收益大,哪种风险大,下面我们将用Python来模拟一下,先做这么几个假设来简化一下: 假设每天涨跌不超过1% 每天涨跌负荷正态分布 第一步,推测每天涨幅望值 我们从基金信息可以看到,这个基金这一年涨幅为 先根据不同涨幅望值分别生成每天涨跌百分比,然后计算对应年终本利和。 我们可以根据涨幅望画出一条涨幅望与年终本利和关系图来: ? 涨幅望与年终本利和关系 按照我们之前讲过拟合之后通过函数值反算自变量方法,可以得到8.19%年涨幅对应涨幅望值约为0.00032,即0.32‰。 以上收益率计算仅为1000次实验均值,并代表性,从散点图可以看出,收益有非常大偶然性 出乎我意料定投波动性竟然比周定投和双周定投还高,几乎达到月定投水平 作者:dalalaa 来源:

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    数据驱动型文化是大数据成功关键

    这一立场反映了公司目前在大数据上投资水平,90%受访者报告说投资水平在“高”规模之间,同时三分之一受访者表示他们投资是“非常显著”。 尽管,实际上有一半以上Teradata受访者说在他们组织里,“数据驱动”文化没有被普遍地认可,还是出现了这些进展。 建设数据驱动型文化挑战 对于许多组织来说,最大障碍之一是知道如何利用他们数据进行最好地实践以达到所业务成果。但是,只有当一家公司已经具有雄厚战略,知道从哪里开始,那么实践才是可能事。 但是这正是贯穿着挑战地方,因为任何一个组织,在开始跟随新事物时,有可能在新事物发挥用前犯。 因此,组织需要有一个正确战略,理解如何实践和减少,同时数据驱动型文化也理解在将大数据转化成行动时,失败是在所难免

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    对话Teradata云销售总监:上云不是唯一策略,但是目前最好策略

    其实就算将信息多处备份,写下来纸张可能会被焚毁,电脑可能会被黑,DVD可能会法读取。威胁处不在,从简单一盆水到复杂网络攻击,都有可能让我们记录化为乌有。 2019年10月21,银泰商业送走了最后一台服务器,从此银泰百货实现了100%“云化”。虽然云储存已经不是新鲜词,但是大部分云储存还只是用于备份。 上云真有必要吗?有哪些需要考虑问题? 所以,现在客户们关心得最多方面反而是价格。 在Brain与客户接触,他总结道,“很多时候,企业对于上云并没有那么熟悉,甚至法真正回答出来上云理由。 有公司需要是低延迟,有则需要优先考虑成本,Teradata“云”销售总监Brain认为,“我们应该为企业提供最合理有数据储存策略,而不只是单一云储存。 Scott Brown,Teradata 首席营收官(CRO)在演讲 未来云储存会越来越普及,人们要求和待也会不断上升。对于想要投身其间大学生们,Brain建议“多从客户而非云储存角度出发”。

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    数据分析助力:信银行零售业务新突破

    随着数据成为银行客户经营根本,金融数据和非金融数据可以更好地了解和把握客户真实需求,所以信银行需要实现业务部门和技术部门缝衔接,部署能够在一线业务体现出数据价值分析系统,同时提高分析系统和模型产出率 现在信银行已经完全基于数据进行客户营销和管理,而Teradata在其数据使用上提供了有支撑。 Teradata Aster可以通过SQL方式快速建模,形成图形化方式展现,尤其在社交网络等数据量较大情况下有着很好果。 Teradata EPIC奖是表彰数据和分析项目建设成就至高荣誉,而这些获奖企业实践经验将对全球用户具有巨大示范应。 Teradata EPIC奖评审委员在对信银行获奖陈述表示: “信银行零售部门需要增强整个客户旅程及客户生命周客户管理与交互体验。

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    Teradata面向大华区推出Think Big业务,融合开源提供大数据咨询服务

    ,大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布,旗下Think Big公司正式进军大华区市场,面向客户提供开源数据分析咨询服务,融合优秀数据仓库方案,帮助各种规模企业建立和发展适合技术架构 Teradata天睿公司大华区首席执行官辛儿伦(Aaron Hsin) 对此,Teradata天睿公司大华区首席执行官辛儿伦(Aaron Hsin)表示:“在过去五年,企业和政府单位许多数据和信息不是以结构化形态存储 但现在,Teradata基于自身研究和开发,同时融合优秀开源技术,已经做到论数据是什么形态以及何种格式,都有办法协助客户做有数据分析。” 针对企业面对各种技术选择时困惑,到底是选择开源解决方案,还是继续现有技术,Rick Farnell强调必须从具体业务场景和需求出发,避免大数据征途上典型区,例如多数客户都愿意采用最新开源数据, 今天,在大华区正式推出Think Big全面服务,这不仅体现了公司对高速发展华区市场重视,而且反映出客户对Teradata以及Think Big服务和能力高度认可。”

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    数据分析工具--R语言各种优点

    由于开源R软件在内存运行,它法处理庞大、多样化数据,因而限制了它能够处理信息量。此外,由于R软件采用单线程设计,它法并行运行,因此会显著增加处理时间。 许多解决方案提供商尝试了多种方法来解决这些不足,但时至今,他们仅取得了部分成功。Teradata? 企业级R Teradata Aster R库允许分析函数在数据库所有数据上并行运行,有克服了这些挑战。该库简单易用,采用了类似于R语言语法,并打包了可立即运行预构建并行算法。 在基础之上,R分析师将能够显著提高工作率。 如果编程人员未能在库发现他们所需预构建R函数,他们可以充分利用并行构造器,使用在开源 R程序包提供算法,创建自己并行版本。 简化发现过程 分析师将能够从Teradata Aster R获益匪浅,需再仅仅使用可装入内存样本数据进行分析。

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    【学习】R语言各种优点

    由于开源R软件在内存运行,它法处理庞大、多样化数据,因而限制了它能够处理信息量。此外,由于R软件采用单线程设计,它法并行运行,因此会显著增加处理时间。 许多解决方案提供商尝试了多种方法来解决这些不足,但时至今,他们仅取得了部分成功。 企业级R Teradata Aster R库允许分析函数在数据库所有数据上并行运行,有克服了这些挑战。该库简单易用,采用了类似于R语言语法,并打包了可立即运行预构建并行算法。 在基础之上,R分析师将能够显著提高工作率。 如果编程人员未能在库发现他们所需预构建R函数,他们可以充分利用并行构造器,使用在开源 R程序包提供算法,创建自己并行版本。 简化发现过程 分析师将能够从Teradata Aster R获益匪浅,需再仅仅使用可装入内存样本数据进行分析。

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    【学习】七天搞定SAS(一):数据导入、数据结构

    SAS数据类型 ? 首先,sas编程大概就两块:Data和PROC,这个倒是蛮清晰划分。然后目前关注data部分。 SAS数据类型还真只有两种:数字和文本。那么看来就要存成文本型了。 ,其第一个是文本型。 再不规则话,比如有: image.png 那么接下来就是: image.png 就是说,name是一个长度为16字符;age是长度为3、小数点数字;+1跳过空列;type是长度为 1文本;date是MMDDYY长度为10;score1-5是长度为4,小数部分为1位数字。 SAS读取excel数据 image.png 如果需要SAS永久存着这些数据,则需要先指定libname: image.png 后就可以直接调用啦: image.png SAS 读取Teradata

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    业界 | Teradata全球调研:四分之三企业分析项目数据科学家“缺货”

    大数据文摘出品 记者:魏子敏 当地时间10月15,2018 Teradata全球用户大会在美国拉斯维加斯举行。来自15个国家3000多位数据人参与了本次峰会。 大会第一Teradata发布了针对“企业数据分析”2018年调研结果。 调研结果显示,多数被访问高级管理人员对数据分析投资结果不满意:他们认为相关投资并未带来他们成果。 2) 用户法获取所有所需数据:79%受访者表示,他们需要获得更多企业数据,才能高完成任务。 3) 优秀数据科学家缺乏成为发展瓶颈:仅25%受访者表示,其全球企业内业务决策者需数据科学家,也具备从分析能力获取并使用智能化技术技能。 过于复杂分析技术 近年来,数据采集、存储和分析技术呈爆炸性增长趋势,但其复杂度也显著提升,经常导致技术法有使用。

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    使用logon trigger完成动态session跟踪(r4笔记第29天)

    得到是一个ORA,但是志只有简单几行。 因为在倒数第二步已经把新建表删除了。再次查看肯定会报ORA-00942: table or view does not exist。 sys下执行,如果在其它dba账户下执行还是有权限限制,在生成递归sql时候就有问题了,生成不会有明细调试信息,只会包含这些和警告。 ora,我们假设最后一步逻辑很复杂,我们还不能直观分析出到底是哪出了。 ,很可能把重要信息也给过滤掉了。

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    黑箱难题仍在阻碍深度学习普及

    “LIME是一种高工具,赋予机器学习从业人员以信任感,可以加入到他们工具组合,”里贝罗、辛格和格斯特林教授在2016年发表于电脑资讯网站奥莱利(O’Reilly)文章写道。 目前,DataRobot正在与Immuta合作,旨在寻找并削减机器学习偏差,这方面工作终将有所成,但任重道远。 “连使用这些模型公司都不信任它们,”他在近合作伙伴会议上说。 他说,开始使用深度学习公司有办法对付这种不确定性,包括加入人类干预,用规则加以限定,他说。 LIME框架设计旨在提高可理解性,使各类不透明算法生成预测更易于解释。这包括传统机器学习技术,比如随机森林与支持向量机(SVM),以及当今益流行神经网络技术。 “LIME是一种高工具,赋予机器学习从业人员以信任感,可以加入到他们工具组合,”里贝罗、辛格和格斯特林教授在2016年发表于电脑资讯网站奥莱利(O’Reilly)文章写道。

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    Teradata天睿公司推出全新技术产品敏捷分析工厂

    敏捷分析工厂是一套端到端程序,帮助客户在分析旅程克服他们面对重重困难,包括法将分析及数据科学用例投入使用、法解决数据治理问题及法创建可重复分析过程。 AnalyticOps Accelerator将项目从概念设计到投入生产从数月缩短到几周时间,大幅缩减项目投入市场成本与时间,并提升质量、治理、可扩展性与可审核性。 敏捷分析工厂还依托了Teradata Velocity服务组合业务实践与专利技术。 Velocity是Teradata天睿公司全球服务组合重要服务,从提供分析策略咨询服务到分析路线图设计,到各种分析生态系统架构规划与实施,再到分析环境优化与管理,论企业处于分析旅程哪个阶段,都能确保实现最高业务价值 Teradata天睿公司助力全球最富创新精神企业应对最复杂分析问题,赢得企业普遍信任。在此过程积累丰富经验也正是造就敏捷分析工厂基石。”

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    赌你认识一半!国际公司大数据收入排行

    对于正在转型戴尔来说,收购EMC绝对是迈克尔·戴尔一步好棋。毫疑问,存储在向企业级转型戴尔宏图占有重要位置,而大数据存在绝对离不开卓越存储技术。 纪秉盟(SAP大华区总裁)表示:企业不能固守于过去成功,过去企业成功在未来不一定继续有。企业要打造数据驱动企业文化,因为在数字化世界当,企业动作、速度变得越来越快。 您可能觉得Teradata这个公司有点陌生,但对于啤酒与尿片案例一定很熟悉。虽然这个故事真实性有待商榷,但有消息表示,这个故事确是从Teradata一位经理口传出。 在今年11月12,甲骨文与腾讯云签署合作谅解备忘录,宣布共同为国企业提供甲骨文企业及云计算服务。也意味着,“姗姗来迟”甲骨文云终于在腾讯云依托下落地国。 据悉,该主要是由算法漏洞造成,事件发生后,谷歌迅速进行了更改。

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    大数据那些事(30):Presto之坑和萝卜傻子和骗子故事

    有关这个东西体系架构有很多东西分析了,基本上是一个分布式内存计算引擎,主要支持是hash实现。我就不展开说了。只是其有一点还是值得提一提,BlinkDB作者之一曾经被他们做过咨询。 于是Presto就取代了在开发interactive HIVE上线了。再后来Facebook老HIVE团队,创业去创业,去startup去startup,也就散了。 后来被开源社区接管了Cassandra过。 我们都知道一个萝卜一个坑概念。 很不幸是我对Teradata这个公司感官大致等同于傻子了。到我公司里面来面试论是前公司还是现公司,但凡我面过Teradata人,不管是哪国人,简历都很牛。但是面试时候都是一塌糊涂。 这不,eBay作为忠实客户都挪去Hadoop了,Walmart也挪去Hadoop了。它们赶潮流做法就是买买买。大概在2008年到201X年间有家著名骗子startup叫做Aster Data。

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    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery,PayPal经验有哪些可借鉴之处?

    自动化框架不断轮询本地基础架构更改,并在创建新工件时在 BigQuery 创建等项。 负载、模式和表标识 为了确定负载范围,该团队检查了我们存储库所有笔记本、Tableau 仪表板和 UC4 志。 干运行和湿运行 干运行,指是没有数据执行,可以确保变换查询没有语法。如果干运行成功,我们会将数据加载到表并要求用户进行湿运行。湿运行是一次性执行,用来测试结果集是否全部正确。 我们邀请这些团队参与我们设计讨论、审查工作项目、审查积压工作、寻求帮助并在遇到问题时共同解决。这还帮助 Google Cloud Platform 针对我们用例尽早启用特性,并快速响应我们。 用户需要项目约定方面上手帮助(与 Teradata 相比,这对他们来说是新概念);在一些帮助下,他们很快就提高了工作率。

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