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以前一直用SAS，最近开始用R，边学边用。跟大家一起分享一下参考书籍
1. data ming-2011-Ian H. Witten
2. data mining with R- learning with case studies
3. R and Data mining -learning by examples and cases
4. Text-ming - in -R-刘思喆
5.刘思喆：R语言环境下的文本挖掘
6.肖嘉敏：网络用户浏览路径分析
7.张翔：短文本分类器与电商品类数据挖掘
8.周春英：ebay试验分析、评估与R
R books.zip (17.98 MB)

2016-1-27 21:39:18 上传

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关键词：Data Mining ning Mini Data Min 书籍 ；R；Data ming

还是SAS好，R太恶心了

Crsky7 发表于 2016-1-27 22:24
还是SAS好，R太恶心了

乱说！SAS好在哪里？R恶心在哪里？

ermutuxia 发表于 2016-1-27 22:34
乱说！SAS好在哪里？R恶心在哪里？

SAS好看快R难看慢

以外表论好坏的都是门外汉

Crsky7 发表于 2016-1-27 22:24
还是SAS好，R太恶心了

SAS我都用了快十年了，R累积使用时间不到1个月，目前的感受是自己SAS效率比R高好几倍,特别是在数据清洗，整理方面。
SAS对数据的导入，查看，整理都比较方便，R就不是那么友好。各种格式转起来也很麻烦。如果不是R studio看个数据集都好别扭。
code的角度，R是短小精悍，每一句都要认真写，认真看，sas就比较冗余，但是读起来就比较容易
最关键的还是一个动辄十几万，一个免费。公司用就没办法，不是每个公司都愿意买的。。。。

tonic_zlj 发表于 2016-1-28 20:43
SAS我都用了快十年了，R累积使用时间不到1个月，目前的感受是自己SAS效率比R高好几倍,特别是在数据清洗， ...

[handshake]其实SAS这种头重脚轻的语言结构是最适合业界的，业界80%时间都在清洗数据，只要清洗完数据，建模过程都是高度标准化的。而在数据清洗这块，SAS比R方便太多。对于做应用的人来说，SAS语言不够灵活不是问题，既然模型都是现成的，直接调用proc step看结果就行，省下了自己编写算法的麻烦，而且自己编还有可能编错。SAS各模块基本已经覆盖统计领域的绝大多数算法，相信以后还会加入更前沿的算法，比如deep learning、SVM、LSH等等

R和SAS各有特点，不能一棒子否定一个

多谢楼主分享，，。

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