KTRUNCATE 函数的语法可以参见以下链接，https://support.sas.com/documentation/cdl_alternate/zt/nlsref/64811/HTML/default/p0kslx8j9r3bw8n1niwz6h3k1mod.htm
可以考虑一下中文文本中存在空格的情况，如果分割部分存在空格，length是会直接忽略掉空格的长度的
比较运算符用于如果相同类型的对象是相等。所有的内建类型的是在比较操作中支持，返回布尔比较操作值True 或 False。
原文在这里：https://medium.com/@n83072/dynamic-time-warping-dtw-cef508e6dd2d
从比较三星、苹果、HTC的智能手机，iOS、Android、Windows的移动操作系统到比较即将选举的选举候选人，或者选择世界杯队长，比较和讨论丰富了我们的生活。如果你喜欢讨论，你所要的就是在一个充满激情的群体中抛出一个相关问题，然后看着它爆炸式地发展！这个过程的美妙之处在于，社区里的每个人都是一个知识渊博的人。
导读：关于三种数据科学工具Python、R和SAS，本文从8个角度进行比较分析并在文末提供记分卡，以便你随时调整权重，快速做出选择。
关于三种数据科学工具Python、R和SAS，本文从8个角度进行比较分析并在文末提供记分卡，以便你随时调整权重，快速做出选择。
大家都知道，Python 和 SAS 是两个很常用的数据挖掘工具。Python 开源、免费、有丰富的三方库，一般在互联网公司广泛使用。而SAS需付费，且费用较高，一般互联网公司无法承担，更多的是在银行等传统金融机构中使用，不过这两年由于Python太火，原本使用SAS的也开始逐渐转向Python了。
前几天（上周日），我在分答上回答了一个问题，问题是： Python，R，SPSS，SQL这类软件哪个最适合初学者入门以及进阶学习的顺序（以就业为导向） 语音中我从“职能方向”和“行业方向”聊了一下自己
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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
从Mac team转到SSOteam的时间差点儿相同也有一个多月的时间了，当时Bruce问我要不要转team的时候，我也有考虑过一段时间。纠结于各种原因。然后。自己最后还是转了。经过大半个月的适应，还是蛮喜欢SSOteam，这几周都一直在做培训，主要是学习Python和 TA的知识，都是关于自己主动化方面的。
个人平时比較喜欢看些新闻资讯，比方科技类的huxiu, 36kr，体育新闻等，对相关的APP也实用到，今日头条做的非常不错。周围非常多人在用。可是在用了一段时间之后发现非常多APP都有下面特点:
小编最近在潜心研究外部数据导入SAS，深感Excel的导入的不便利，想实现程序控制将Excel改为CSV在通过CSV导入SAS。想着想着，就想到用外部语言来实现文件的另存为的功能，开始呢，想用Excel中的VAB来实现，后来呢觉得SAS执行Excel里面Macro不太方便~因此就想用Python来实现。
首先，咳咳，还是日常的开篇抱歉：由于最近大猫沉迷于Ingress无法自拔，所以原定于本期的data.table教程延后一期，咱们继续上次的系列《SAS or R：谁更适合你》，大猫来和小伙伴聊聊“开源”这件事。
很久很久以前，有人问小编：SAS如何实现发邮件的功能，小编尴尬的反问道：SAS居然还能发邮件？是的，SAS可以实现发邮件的功能。以前觉得这个功能好鸡肋，现在小编变赖了，想将一切都交个SAS去实现半自动化乃至全自动化。在运行完SAS程序后，自动将产生的结果发给指定的人。
安装setuptools，因为pip依赖setuptools，所以这一步必须先执行（安装使用root用户）
上一篇总结了一些入门的知识内容，本文结合个人经验，总结编程软件方面的内容，对各种软件在量化上的应用做一个对比，供参考。首先我的观点是，没有最好的软件，只有最适用的领域，先明确自己想做的是什么，再选择最合适的软件。这不是一篇广告文，也不是百度复制粘贴的结果。
景观三元论问：盖茨比，你为何不用C++写代码？非要用ruby或者python这样的执行非常慢的语言呢？
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
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
大家好！新一期的大猫课堂又和大家见面啦。这次开篇先和大家说两件事：首先是感谢各位老板的打赏（好多天饭钱T_T）。大猫一开始只是对打赏这个功能很好奇，于是自己先打赏了自己一次，想看看微信后台是如何运行的。没想到后来竟然有好多老板跟着也打赏了大猫，大猫简直惊讶得合不拢嘴——只能在心里一遍遍感谢各位恩主……
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。
前言·数说君的话 在统计软件里，SAS算是一哥了，虽然R免费开源有各种统计函数、python功能多各方面比较平衡，但是、但是——SAS贵啊！正版的SAS一年要上百万，不是土豪用不起啊！ 大家可以在前程无忧上分别搜索一下SAS、R和Python，对比一下，招SAS的公司都是大型药厂、外企、金融机构特别是银行...相比之下，R在学术界用的较多，Python在初创或者创新公司用的比较多。从这里看钱途，SAS是足以称为“高大上”的！ 其实，凭良心地、以数说君自己的感受来说，SAS做统计分析确实是太方便了！SAS的
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
今天分享的案例来自CDA数据分析师就业班第三期远程组学员的毕业答辩，学员代表钱小菲分享了他们的数据报告。 他们以网站运营优化为案例，内容涉及： 对给出的数据进行探索，发现用户浏览网页的行为习惯 归纳这类分析的文献，包括算法、商业应用案例、评估效果等方面 制定推荐策略和实施方案，如何降低长尾网页的数量 制定检验模型运行效果的策略 具体内容可戳下方视频： 视频内容 经过就业班三个月的学习，钱小菲同学也总结了自己的学习心得，可供大家参考。 其实最开始的时候我基本上没怎么实际接触数据分析，包括统计学的很多知
本文是【统计师的Python日记】第9天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗，着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗，一些常见的数据处理技巧，如分列、去除空白等被我一一攻破 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Pyt
4月底，我带着自己水的一篇文章，从深圳奔赴美帝西雅图参加了一个制药行业软件用户组2018年年会（PharmaSUG 2018）。听了一些报告，收获不少。在众多报告中，有一篇题目为Why SAS Programmers Should Learn Python Too的报告有点意思。不过在我看来，文章中的例子并没有很好地体现出Python的强大，因为那几个例子用Linux Shell脚本实现也很简单。不可否认，如果你想选择一种语言来入门编程，那么Python绝对是首选！但是对于SAS程序猿/媛来说，我觉得现阶段没有太多必要去学Python，因为行业的原因，Python对SAS程序猿/媛日常的编程工作几乎没有什么用。除非你和我一样，喜欢折腾代码，或者你想转行业做深度码农，那Python是必须掌握的语言，因为Python有各种强大的库。下面就让我们来感受下python-docx库的强大之处吧！
strcmp函数是比較两个字符串的大小,返回比較的结果。一般形式是：
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
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，分别代表药物使用者和这些使用者之间的联系。
数据分析过程中，需要对获取到的数据进行分析，往往第一步就是导入数据。导入数据有很多方式，不同的数据文件需要用到不同的导入方式，相同的文件也会有几种不同的导入方式。下面总结几种常用的文件导入方法。
本系列【基础篇】已经完全完结了，方便大家阅读学习，我们合并在成一个专辑，目录如下： 1. SAS软件入门 2. 读取数据 3. 描述数据 4. ODS的使用 5. 开发数据（一） 6. 开发数据（二） 7. SAS宏初步 8. 相关、回归等基本统计 ---- 前言·数说君的话 在统计软件里，SAS算是一哥了，虽然R免费开源有各种统计函数、python功能多各方面比较平衡，但是、但是——SAS贵啊！正版的SAS一年要上百万，不是土豪用不起啊！ 大家可以在前程无忧上分别搜索一下SAS、R和Python，对比一
由于，常规的字典树深度为1000，并且有可能会有大量的指正空间浪费。
如果想用SAS发邮件，还是需要在邮箱中配置一下的，比如开启SMTP，这个就需要登录网页版邮箱去开启，其实本来打算用网易邮箱为例，不过最近登录网易邮箱进行设置我一直点不动...所以就以新浪、搜狐、QQ邮箱为例...
（致各位挚爱的数粉，因近期小编忙于处理其他急事，未能及时回复给大家资料链接，且微信公众号目前已经限制必须在48小时内回复，否则公众号后台消息发不出去，导致现在仍有很多朋友为收到资料下载链接，小编表示诚挚道歉——已按要求转发或点赞的朋友如果超过48小时以上未收到资料下载链接的，需要再次回复截图给小编，给大家带来不便敬请谅解，谢谢~） 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在手还有一些通迅行业的咨询公司，不过上手还是需要长期的学习； SPSS界面友好型，不过企业用正版也要很大一些
项目介绍：一直想写一份适合经济学等社科背景、学术科研向的 Python 教程。因为学经济学的多少会对 Stata 有所了解，有一些写代码命令的经历，这份教程应该：
计量经济学也有很多小的门类，请对号入座。 有很多软件，Stata, Matlab, R, Sas是相对来说用的比较多的。 如果是做应用计量（特别是横截面数据、面板数据），Stata是不二之选，因为不管是管理数据还是跑回归，实在太太太方便了。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有，而且其中的绝大多数都是用stata做的。而且最大的优点是，简单！ 如果做应用的时间序列，Eviews似乎是一个不错的选择。但是我一般不做这方面，也不是很有发言权。 如果做理论计量，stata eview
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。
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。
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。
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，代表药物、使用者之间的联系。
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
作为一个经验丰富的C/C++程序猿， 肯定亲手写过各种功能的代码， 比方封装过数据库訪问的类， 封装过网络通信的类，封装过日志操作的类， 封装过文件訪问的类， 封装过UI界面库等， 也在实际的项目中应用过， 可是回过头细致想想，事实上曾经自己写过的这些代码，仅仅能是在特定的项目或者特定的环境中使用， 对于自己来说， 在不同的项目中应用， 仅仅须要复制代码， 改改也就能够了， 由于自己写的代码自己非常熟悉。问题是， 你封装的这些库， 在给别人使用的时候， 别人用起来是否非常方便， 跨平台方面是不是也非常通用， 性能是不是足够的好， 是不是支持多线程， 功能是不是也足够强大，能够适用于各种不同的需求。假设你上面这些都做到了， 证明你在这个库上确实花费了一番功夫， 经过了持续的改进和优化。
最早接觸的仿真軟件應該是Matlab，10多年前用過的版本是6.5和7.0，那是Matlab的安裝包還不到1GB。用作控制理論的仿真工具，和Matlab6.5同期的編程軟件是VC6.0，還時常想起神奇的MFC，皆成往事。這麼多年過去，最常用的通訊依然如故，以串口和socket爲主，I2C SPI CAN也經常用到。
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
想知道MP3的频率、比特率、码率与音质的关系，是不是频率越高，码率越高，音质就越好。好像MP3大多数的频率都是44100HZ的。码率有128，192等等。
转自：DataCastle数据城堡（DataCastle2016） 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职位：数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理。下面通过信息图区分每个职位的角色介绍、必备语言技能。 1、 数据科学家 角色/任务 清洗，管理和组织（大）数据 必备语言 R,SAS
了解 Python 集合: 它们是什么，如何创建它们，何时使用它们，什么是内置函数，以及它们与集合论操作的关系
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