之所以下定决定学SAS，是因为周围的人都在用SAS。为了和同事的沟通更有效率，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，所以还是集中搞定吧。七天应该是个不错的时间段。 大致分配如下： 1. 熟悉SAS的数据结构，如基本的向量，数据集，数组；熟悉基本的数据类型，如文本，数字。 2. 那么看来日期就要存成文本型了。变量名称后面加$代表文本型。 SAS的数据读入 手动输入这种就不考虑了，先是怎么从本地文件读入。 再不规则的话，比如有日期型的： 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、无小数点的数字；+1跳过空列；type是长度为1的文本；date是MMDDYY长度为10的日期；score1-5是长度为4，小数部分为1位的数字。
电信大数据变现带来的跨界效应 从左至右：Teradata天睿公司大中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、媒体及娱乐业卓越中心主管Daniel Rodríguez Sierra 在Teradata天睿公司大中华区通信及公共行业总经理吴传宇看来，中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的效益。 中国运营商需要认识到数据变现是一个长尾效应，想要最短时间获取价值，带来的很可能是致命错误。 回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！ 专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
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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，如造成投资误导概不负责 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的功能，作为一名缺钱缺的慌的小小助理工程师，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% 每天的涨跌负荷正态分布 第一步，推测每天涨幅的期望值 我们从基金信息中可以看到，这个基金这一年涨幅为 先根据不同的日涨幅期望值分别生成每天的涨跌百分比，然后计算对应的年终本利和。 我们可以根据涨幅的期望画出一条日涨幅期望与年终本利和的关系图来： ? 日涨幅期望与年终本利和的关系 按照我们之前讲过的拟合之后通过函数值反算自变量的方法，可以得到8.19%的年涨幅对应的日涨幅期望值约为0.00032，即0.32‰。 以上收益率计算仅为1000次实验的均值，并无代表性，从散点图中可以看出，收益有非常大的偶然性 出乎我意料的是日定投的波动性竟然比周定投和双周定投还高，几乎达到月定投的水平 作者：dalalaa 来源：
这一立场反映了公司目前在大数据上的投资水平，90%的受访者报告说投资水平在“中高”规模之间，同时三分之一的受访者表示他们的投资是“非常显著”的。 尽管，实际上有一半以上Teradata的受访者说在他们的组织里，“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的挑战 对于许多组织来说，最大的障碍之一是知道如何利用他们的数据进行最好地实践以达到所期望的业务成果。但是，只有当一家公司已经具有雄厚的战略，知道从哪里开始，那么实践才是可能的事。 但是这正是贯穿着挑战的地方，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效用前犯错误。 因此，组织需要有一个正确的战略，理解如何实践和减少错误，同时数据驱动型文化也理解在将大数据转化成行动时，失败是在所难免的。
其实就算将信息多处备份，写下来的纸张可能会被焚毁，电脑可能会被黑，DVD可能会无法读取。威胁无处不在，从简单的一盆水到复杂的网络攻击，都有可能让我们的记录化为乌有。 2019年10月21日，银泰商业送走了最后一台服务器，从此银泰百货实现了100%的“云化”。虽然云储存已经不是新鲜词，但是大部分的云储存还只是用于备份。 上云真的有必要吗？有哪些需要考虑的问题？ 所以，现在客户们关心得最多的方面反而是价格。 在Brain与客户的接触中，他总结道，“很多时候，企业对于上云并没有那么熟悉，甚至无法真正回答出来上云的理由。 有的公司需要的是低延迟，有的则需要优先考虑成本，Teradata的“云”销售总监Brain认为，“我们应该为企业提供最合理有效的数据储存策略，而不只是单一的云储存。 Scott Brown，Teradata 首席营收官(CRO)在演讲 未来云储存会越来越普及，人们的要求和期待也会不断上升。对于想要投身其间的大学生们，Brain建议“多从客户而非云储存的角度出发”。
随着数据成为银行客户经营的根本，金融数据和非金融数据可以更好地了解和把握客户的真实需求，所以中信银行需要实现业务部门和技术部门的无缝衔接，部署能够在一线业务中体现出数据价值的分析系统，同时提高分析系统和模型的产出效率 现在中信银行已经完全基于数据进行客户营销和管理，而Teradata在其数据的使用上提供了有效的支撑。 Teradata Aster可以通过SQL方式快速建模，形成图形化方式的展现，尤其在社交网络等数据量较大的情况下有着很好的效果。 Teradata EPIC奖是表彰数据和分析项目建设成就的至高荣誉，而这些获奖企业的实践经验将对全球用户具有巨大的示范效应。 Teradata EPIC奖评审委员在对中信银行的获奖陈述中表示： “中信银行零售部门需要增强整个客户旅程及客户生命周期中的客户管理与交互体验。
近日，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公司正式进军大中华区市场，面向客户提供开源数据分析的咨询服务，融合优秀的数据仓库方案，帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构 Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦（Aaron Hsin） 对此，Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦（Aaron Hsin）表示：“在过去五年，企业和政府单位的许多数据和信息不是以结构化的形态存储的 但现在，Teradata基于自身的研究和开发，同时融合优秀的开源技术，已经做到无论数据是什么形态以及何种格式，都有办法协助客户做有效的数据分析。” 针对企业面对各种技术选择时的困惑，到底是选择开源解决方案，还是继续现有技术，Rick Farnell强调必须从具体的业务场景和需求出发，避免大数据征途上的典型误区，例如多数客户都愿意采用最新的开源数据， 今天，在大中华区正式推出Think Big的全面服务，这不仅体现了公司对高速发展的大中华区市场的重视，而且反映出客户对Teradata以及Think Big服务和能力的高度认可。”
由于开源R软件在内存中运行，它无法处理庞大、多样化的数据，因而限制了它能够处理的信息量。此外，由于R软件采用单线程设计，它无法并行运行，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，但时至今日，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中的所有数据上并行运行，有效克服了这些挑战。该库简单易用，采用了类似于R语言的语法，并打包了可立即运行的预构建并行算法。 在基础之上，R分析师将能够显著提高工作效率。 如果编程人员未能在库中发现他们所需的预构建R函数，他们可以充分利用并行构造器，使用在开源 R程序包中提供的算法，创建自己的并行版本。 简化发现过程 分析师将能够从Teradata Aster R中获益匪浅，无需再仅仅使用可装入内存的样本数据进行分析。
由于开源R软件在内存中运行，它无法处理庞大、多样化的数据，因而限制了它能够处理的信息量。此外，由于R软件采用单线程设计，它无法并行运行，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，但时至今日，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中的所有数据上并行运行，有效克服了这些挑战。该库简单易用，采用了类似于R语言的语法，并打包了可立即运行的预构建并行算法。 在基础之上，R分析师将能够显著提高工作效率。 如果编程人员未能在库中发现他们所需的预构建R函数，他们可以充分利用并行构造器，使用在开源 R程序包中提供的算法，创建自己的并行版本。 简化发现过程 分析师将能够从Teradata Aster R中获益匪浅，无需再仅仅使用可装入内存的样本数据进行分析。
SAS的数据类型 ? 首先，sas的编程大概就两块：Data和PROC，这个倒是蛮清晰的划分。然后目前关注data部分。 SAS的数据类型还真的只有两种：数字和文本。那么看来日期就要存成文本型了。 ，其中第一个是文本型。 再不规则的话，比如有日期型的： image.png 那么接下来就是： image.png 就是说，name是一个长度为16的字符；age是长度为3、无小数点的数字；+1跳过空列；type是长度为 1的文本；date是MMDDYY长度为10的日期；score1-5是长度为4，小数部分为1位的数字。 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 后期就可以直接调用啦： image.png SAS 读取Teradata
大数据文摘出品 记者：魏子敏 当地时间10月15日，2018 Teradata全球用户大会在美国拉斯维加斯举行。来自15个国家的3000多位数据人参与了本次峰会。 大会第一日，Teradata发布了针对“企业数据分析”的2018年调研结果。 调研结果显示，多数被访问的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期望的成果。 2) 用户无法获取所有所需数据：79%的受访者表示，他们需要获得更多企业数据，才能高效完成任务。 3) 优秀数据科学家缺乏成为发展瓶颈：仅25%的受访者表示，其全球企业内的业务决策者无需数据科学家，也具备从分析能力中获取并使用智能化技术的技能。 过于复杂的分析技术 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，经常导致技术无法有效使用。
得到的错误是一个ORA的错误，但是日志只有简单的几行。 因为在倒数第二步中已经把新建的表删除了。再次查看肯定会报ORA-00942: table or view does not exist的错误。 sys下执行，如果在其它dba账户下执行还是有权限的限制，在生成递归sql的时候就有问题了，生成的日志中不会有明细的调试信息，只会包含这些错误和警告。 ora错误,我们假设最后一步的逻辑很复杂，我们还不能直观的分析出到底是哪出了错。 ，很可能把重要的错误信息也给过滤掉了。
“LIME是一种高效的工具，赋予机器学习从业人员以信任感，可以加入到他们的工具组合中，”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）的文章中写道。 目前，DataRobot正在与Immuta合作，旨在寻找并削减机器学习中的偏差，这方面的工作终将有所成效，但任重道远。 “连使用这些模型的公司都不信任它们，”他在近期的合作伙伴会议上说。 他说，开始使用深度学习的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框架的设计旨在提高可理解性，使各类不透明算法生成的预测更易于解释。这包括传统的机器学习技术，比如随机森林与支持向量机（SVM），以及当今日益流行的神经网络技术。 “LIME是一种高效的工具，赋予机器学习从业人员以信任感，可以加入到他们的工具组合中，”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）的文章中写道。
敏捷分析工厂是一套端到端程序，帮助客户在分析旅程中克服他们面对的重重困难，包括无法将分析及数据科学用例投入使用、无法解决数据治理问题及无法创建可重复的分析过程。 AnalyticOps Accelerator将项目从概念设计到投入生产的周期从数月缩短到几周时间，大幅缩减项目投入市场的成本与时间，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服务组合中的业务实践与专利技术。 Velocity是Teradata天睿公司全球服务组合中的重要服务，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，无论企业处于分析旅程的哪个阶段，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的企业应对最复杂的分析问题，赢得企业普遍信任。在此过程中积累的丰富经验也正是造就敏捷分析工厂的基石。”
对于正在转型的戴尔来说，收购EMC绝对是迈克尔·戴尔的一步好棋。毫无疑问，存储在向企业级转型的戴尔宏图中占有重要位置，而大数据的存在绝对离不开卓越的存储技术。 纪秉盟(SAP大中华区总裁)表示：企业不能固守于过去的成功，过去企业的成功在未来不一定继续有效。企业要打造数据驱动的企业文化，因为在数字化的世界当中，企业的动作、速度变得越来越快。 您可能觉得Teradata这个公司有点陌生，但对于啤酒与尿片的案例一定很熟悉。虽然这个故事的真实性有待商榷，但有消息表示，这个故事的确是从Teradata的一位经理口中传出。 在今年11月12日，甲骨文与腾讯云签署合作谅解备忘录，宣布共同为中国企业提供甲骨文企业及云计算服务。也意味着，“姗姗来迟”的甲骨文云终于在腾讯云的依托下落地中国。 据悉，该错误主要是由算法漏洞造成的，事件发生后，谷歌迅速进行了更改。
有关这个东西的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，主要支持的是hash的实现。我就不展开说了。只是其中有一点还是值得提一提的，BlinkDB的作者之一曾经被他们做过咨询。 于是Presto就取代了在开发中的interactive HIVE上线了。再后来Facebook老的HIVE团队，创业的去创业，去startup的去startup，也就散了。 后来被开源社区接管了Cassandra过的不错。 我们都知道一个萝卜一个坑的概念。 很不幸的是我对Teradata这个公司的感官大致等同于傻子了。到我公司里面来面试的，无论是前公司还是现公司，但凡我面过Teradata的人，不管是哪国人，简历都很牛。但是面试的时候都是一塌糊涂。 这不，eBay作为忠实的客户都挪去Hadoop了，Walmart也挪去Hadoop了。它们赶潮流的做法就是买买买。大概在2008年到201X年期间有家著名的骗子startup叫做Aster Data。
自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。 负载、模式和表标识 为了确定负载的范围，该团队检查了我们存储库中的所有笔记本、Tableau 仪表板和 UC4 日志。 干运行和湿运行 干运行，指的是没有数据的执行，可以确保变换的查询没有语法错误。如果干运行成功，我们会将数据加载到表中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的设计讨论、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 针对我们的用例尽早启用特性，并快速响应我们的错误。 用户需要项目约定方面的上手帮助（与 Teradata 相比，这对他们来说是新的概念）；在一些帮助下，他们很快就提高了工作效率。
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