SAS公司联合创始人兼CEO Jim Goodnight SAS公司成立40年来一直保持增长态势，名字却很朴实，SAS即Statistical Analysis System的缩写，代表专注于数据统计
作者 CDA 数据分析师 市面上做数据分析的工具非常多，可谓是百花齐放百家争鸣，那么有什么理由让我们选择学习 SAS 呢？ 第一个理由，常用，名气大。这就好像同样是五百强企业，你说微软，大家会“哇！好厉害”，星星眼崇拜ing。然后你说某某集团（名字隐去，免得拉仇恨），大家会“恩？是民企么？”，瞬间自豪感就受到了挫败。SAS毫无疑问是数据分析届的巨无霸。 第二个理由，持续性强。SAS这个软件，本身其实是包罗万象的。现在大家喜欢说我会用SAS，其实都是托大了。就好像说我会R一样。SAS有很多模块，我们平时
image.png ▲Sas公司大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent 专注数据分析近40年的SAS公司，在大数据时代更加如鱼得水。2013财年SAS全球营收达30.2亿美元，中国市场实现整体营收增长37%，新增软件收入增长51%，成为亚太区增长速度最快的市场。 在近日举办的第二届SAS中国用户大会上，SAS公司的高管、专家和用户不止一次提到Value(价值)才是大数据的精髓，这也正是SAS多年潜心研究 的领域。SAS公司大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent
SAS数据分析软件是一款基于Windows平台的商业数据分析软件，它能够实现从数据收集、处理、建模到结果展示的一整套数据分析流程。该软件的优越性能和数据安全性得到了广泛的认可和应用。这篇论文将探讨SAS数据分析软件的独特竞争力和使用方法，并使用实际案例进行说明。
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。
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
大数据面临150万的人才缺口，谁来填补？
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
（图为：剑网3 玩家Cosplay） 文|周学春，一个在银行做挖掘的博士，微信公众号：比格堆塔 心态不够平静，晚上在小区里面逛了一圈又一圈、一圈又一圈、一圈又一圈。 最近看了《再次出发》，大意是讲两个失意的音乐人重振旗鼓再次出发，挺不错。但是，总觉得在电影院里面看剧情片，节奏太慢受不了，个人偏好。倒是里面所有的音乐都很好听。它会给你平静、简单、自然、祥和、空灵和穿透的感觉。适合写这篇文章的时候循环播放。 大数据是什么？其实我也不太清楚。但是人们常常用四个关键词去刻画和描述它。即Volume、Variet
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。
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、
常国珍，CDA数据分析师SAS讲师。会计学博士、社会学硕士，毕业于北京大学人口所，目前就读于北大光华管理学院，SAS公司数据挖掘与统计分析课程讲师。曾就职于方正国际金融事业部和长江商学院投资者研究中心。主持过商业银行数据挖掘平台建设、商业银行信用评分模型的构建与固化等商业项目。参与构建的股票量化投资模型被某大型基金公司采纳，并于2013年九月正式发行。 查看阅读原文点击下载常国珍-数据分析的过往与现状-白皮书发布 1、回复“数据分析师”查看数
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随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
数据挖掘：从现有的大量数据中，攫取不明显、之前未知、可能有用的知识 ——William Frawley & Gregory Piatetsky Shapiro 市面上做数据挖掘的工具非常多，可谓是百花齐放百家争鸣，那么有什么理由让我们选择学习SAS 呢？ 第一个理由，常用，名气大。这就好像同样是五百强企业，你说微软，大家会“哇！好厉害”，星星眼崇拜ing。然后你说某某集团（名字隐去，免得拉仇恨），大家会“恩？是民企么？”，瞬间自豪感就受到了挫败。SAS毫无疑问是数据分析届的巨无霸。 第二个理由，持续性强。S
内容来源：2017年11月4日，Pivotal Greenplum Madlib研发工程师梅靖怡在“Greenplum和机器 学习客户研讨会”进行《Machine Learning on Greenplum—MADlib简介与应用实例》演讲分享。IT 大咖说作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：4809 |6分钟阅读 摘要 Apache MADlib是Pivotal与UCBerkeley合作的一个开源机器学习库，提供了精确的数据并行实现、统计和机器学习方法对结构化和非结构化数据进行
大数据文摘作品 记者：魏子敏 “如果把神经网络的层数从10增加到50，输出结果可以更好一点吗？……再高一点呢？” 美国丹佛市当地时间4月8日晚，在SAS 2018全球论坛（SAS Global Forum 2018）的开幕演讲中，年近八旬的SAS创始人兼CEO Jim Goodnight，与SAS年轻的数据科学家Jonathan一起，合力上演了一幕程序员的办公室日常噩梦： 焦急等待结果的挑剔老板，和尝试各种模型来输出更好结果的绝望程序员。 SAS创始人兼CEO Jim Goodnight在SAS 2018
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。
近几年来，随着人工智能、大数据的兴起。数据分析师、数据挖掘工程师几乎成了高薪职位的代名词，不过很多人并不太清楚数据分析师的岗位职责和能力要求。今天我们就来聊一聊，企业数据分析师、数据挖掘工程师到底需要哪些能力储备？
从今天起，小C会开始每天推送一篇数据分析在各个行业的应用。大家有好的文章也欢迎推荐给我们。共同学习，一起进步。 1 “失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们
“失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们通过不断发散又不断汇聚信息的机制，成就了无数个体思维的综合而成的群体智慧进而造就统一的群体活动。 网络已经深入到我们
摘要 Apache MADlib是Pivotal与UCBerkeley合作的一个开源机器学习库，提供了精确的数据并行实现、统计和机器学习方法对结构化和非结构化数据进行分析。MADlib提供了丰富的分析模型，包括回归分析，决策树，随机森林，贝叶斯分类，向量机，风险模型，KMEAN聚集，文本挖掘，数据校验等。MADlib支持Greenplum,PostgreSQL 以及 Apache HAWQ, In-Database Analytics的特性使其大大扩展了数据库的分析功能，充分利用MPP架构使其能够快速处理海
文 | KUNAL JAIN 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有，转载请留言申请授权 每当我参加数据分析相关论坛或者在与学生交流的时候，经常会被问到两个问题：“我是一名在校生（或者其他），并且希望未来从事数据分析相关工作，我需要如何做？”或者“我希望在商业分析领域开启自己的职业生涯/转换自己的职业，为了实现这个目标，我需要如何做？”后来，我收到了通过在邮箱/社交媒体/评论里面与上述问题相似的多个提问。为了确保这些问题能被以一种最佳的方式解决。我认为最好通过写一篇相关的文章，从而
“技术公司有一条‘熬不过30年’的铁律。”92年图灵奖获得者Butler Lampson曾如此评价技术浪潮下昙花一现的商业红利。
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
（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
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。
2013年从985院校化学专业硕士毕业，进入化工厂成为实验员。2016年经过数月自学，转行成为互联网公司数据分析师。现在知名互联网金融公司，负责信用评分产品的建模工作。
大数据和人工智能已然成为了这个时代的主题曲，与此同时，焦虑感也开始在行业中蔓延，从初创公司到行业巨头，都急切地想要跟上这股越炒越热的浪潮。
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不知不觉，CDA协会的活动都火到美帝了！来听听来自两位美国的专家是怎么看待数据分析应用的吧。 日前，CDA协会会员们在波士顿举办了一期沙龙活动，邀请来自Pfizer Inc.（辉瑞公司）和Verisk
作者是浙江大学计算机硕士，通过自己的努力终于拿到了心仪的offer（搜狗Web数据挖掘助理研究员），实现了从事互联网数据挖掘的梦 想。他对数据挖掘这个行业的兴趣，以及为了进入这个行业所做的准备和努力，非常值得想进入这一行业的在校生或朋友们参考。
导读：作者wrchow是浙江大学计算机硕士，通过自己的努力终于拿到了心仪的offer（搜狗Web数据挖掘助理研究员），实现了从事互联网数据挖掘的梦想。他对数据挖掘这个行业的兴趣，以及为了进入这个行业所做的准备和努力，非常值得想进入这一行业的在校生或朋友们参考。 由于本科专业是生物信息(可以理解为生物统计学或者与基因数据相关的数据挖掘学科)，所以那时已经开始接触数据挖掘，对统计也算有一定的基础。记得大二的时候，我便开始学用matlab，然后玩弄SVM，神经网络之类的机器学习算法做一些分析和实验。现在想
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
EViews是一款专业的计量经济学软件，广泛应用于金融、经济学、商业等领域。该软件以其强大的数据处理和分析能力、丰富的统计方法和模型库以及简单易用的界面设计，为用户提供全面、高效的计量分析解决方案。
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。
“AI平台”这个概念，也是最近两年才逐渐流行起来。在2015年之前，与AI平台概念比较相近的是数据建模工具，如比较著名的SAS跟SPSS等。2016年以来，伴随AlphaGO引领着AI概念的广泛传播，AI平台逐步在国内流行起来。国外在定义AI的概念时，主要根据其两大用途进行划分，一是通过机器学习的能力进行数据分析，一般称之为机器学习平台（Machine Learning Platform）或者数据科学平台（Data Science Platform），另外则是通过NLP或者CV接口提供通用AI识别能力，通常称之为AI智能接口。而国内在定义AI平台时，最初只是将“通过云端方式提供深度学习算法或者深度学习模型”称为AI平台。随着深度学习热度的褪去，这个市场由于没有足够的落地场景而冷却，AI平台也随之将数据科学平台的能力与深度学习算法能力逐步结合起来。2018年以来，数据中台及AI平台的概念逐渐兴起，也有不少人将AI平台的概念融入中台，称之为AI中台。
作者：核子可乐 编译 编辑：王玉圆 摘自：IT168 在今天的商务环境当中，企业正越来越多地向高级分析机制伸出求助之手，希望借此从规模更庞大且各类愈发繁杂的数据中汇总出指导性意见，进而找到可行模式、异常情况与可预测结果。 “我们的研究结果清晰地表明，高级分析正在迅速成为企业运营与决策制定流程中的组成部分，而且其影响范围几乎涵盖了所有产业门类，”研究企业Hurwitz & Associates公司COO兼首席分析师Marcia Kaufman与高级分析师Daniel Kirsch在最近发布的《高级分析：20
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 结合目前了解的信息和我的个人情况，从技术上我将数据分析和数据挖掘的从业分为两块：一是掌握基本统计知识，会用excel、spass、sas、matlab、r等基本软件，从事数据的简单分析和挖掘；二是主要侧重于计算机专业的技能，如数据库、机器学习，掌握sql、Oracle、 Clementine、c、c++、java、Linux、Unix、PHP、Hadoop、MapReduceHBase、Hypertable等，具有一定的理论和技术深度的综合分析和挖掘。 一般而言，前者适合
📷 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
本文翻译自一篇博客文章，作者是一名软件工程师，他描述了在五年时间内学习数据科学的经历和心得，他的学习途径包括了自学（书籍、博客、小项目），课程学习，教学讨论，会议交流和工作实践。 一、入门 1）自学
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
在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解过程中，发现数据挖掘本身包含很多
作者：CDA 数据分析师 基于数据的科学决策正成为趋势，国内外主要公司都在建立用数据说话、洞察、优化与创新的管理机制。如何利用数据、让数据切实产生价值是每一位数据从业人员应该深入学习并不断实现的目标。今天很有幸采访到了《大数据与机器学习:实践方法与行业案例》的作者陈春宝老师，告诉我们大数据究竟应该如何更接地气儿。 嘉宾介绍 陈春宝 📷 上海交通大学工业工程博士，经济学硕士。在银行、信用卡、医药与电信等行业拥有近十年数据挖掘分析与 SAS 建模经验，现就职于商业银行，在数据挖掘、机器学习
前几天，我在「大数据分析和人工智能」公众号主理人邓凯的朋友圈，看到下面这张图片：
我们将过去10天里播报的大数据新闻，浓缩成17条精选资讯，您只要在20分钟就可以读完，了解下这个行业的变化吧~ 1. 数说× “各行各业都在装备大数据” 2. 数说内参 ”大数据行业内的【技术、人才、资本】最新动向“ 3.数说笔记 ”算法、模型、学科、语言“ ---- 洞察商机、行业前沿，聊天面试、约会饭局，坚持订阅数说工作室的【十日大数据参考】，让你 不至out，反得永潮 数说工作室 | 大数据 云计算 高逼格 ---- 十日大数据精选 | 20151123-20151202 一、数说× “各行各业都
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 编译|丁雪 校对|姚佳灵 席雄芬 尽管本文中提到了在研究中使用的不同方法，许多方法得出了相同的结论。更为深入地洞察顾客及其需求是优先考虑的事，在如何优化销售周期及精简客户服务上获得更精确的信息也是经常要考虑的。最成功的大数据应用案例为我们展示了企业是如何突破限制变得更加关注和响应顾客的需求。 以下给出的是最近的展望与预测综述： wikibon预计大数据市场从2011年到2026年将获得17%年复合增长率，将在2026年达到8
文|英途途友玉器贷副总裁王金伟 2015年8月，英途邀请平安、宜信、玖富、景林等互联网金融领先公司到硅谷进行考察。一周时间，对话了近20家网贷、众筹、金融服务、移动支付和金融大数据等领域的创新企业，如LendingClub、Prosper、Sofi、Better Finance、Funding Circle、ZestFinance、Bitpay等。 与其他平台相比，Monja的定位在专注于机构投资者和投资分析方面，与我们在之前提到过的更加专注于交易的Orchard形成很好的互补，因此不排除作为Orch
本文翻译自一篇博客文章，作者是一名软件工程师，他描述了在五年时间内学习数据科学的经历和心得，他的学习途径包括了自学（书籍、博客、小项目），课程学习，教学讨论，会议交流和工作实践。 一、入门 1）自学（2 - 4个月） 自学是起步的关键。两年前，我和几个同事组成了一个研究小组，讨论统计202课程的学习材料。这让我感觉很兴奋，并由此开始数据分析的学习研究。研究小组有5名成员，但最后只有2个人选择去更深入地研究这个领域（数据科学并不适合每一个人）。 学习基本的统计知识：统计202课程是非常合适的入门资料
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