大数据时代BI王者之剑——SAS企业挖掘系统

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EM没用过，不过我觉着，其中算法的核心大多是proc的一些东西吧。
公司一直用的正版IBM SPSS Modeler(前身就是SPSS clementine)，
不得不说其简洁性的操作，对SAS产生了极大的冲击；
里面的提供的算法也不少，但用了这么久，对其中一些算法的效率存在很大的质疑，
前阵子，对一个一百多万的数据，进行了logistic回归，苦等了8个多小时，却一直没结果；
无奈之下，停了模型，换成SAS操作，也就15分钟的事情；
再者SVM，帮助说明中称其十分适合大数据量，结果又一次华丽丽的让我失望了；
感觉效率高的，也就是决策树，判别分析，几个聚类算法也较快，
BP神经网络和bayesian网络算是一般吧，
其余的也就不敢恭维了；
最后不得不吐槽的是：help文档，没有任何算法的说明，与SAS，matlab的help文档相差甚远

SAS挖掘系统，还真没接触过，感谢楼主带俺开了眼界，谢谢。

呵呵，支持

sas henqiangda a

呀呀呀呀，sas威武

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