楼主: zhoujianxun
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[原创博文] 是否有必要学sas?sas能否学会?请教高人指点! [推广有奖]

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zhoujianxun 发表于 2010-3-4 15:33:28
不知道R软件怎么样,据说是统计领域专用的软件,以前接触了一下。
但是不知道这个软件用好了,将来的市场怎么样,是不是被认可。

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bobguy 发表于 2010-3-5 09:06:51
peijiamei 发表于 2010-3-4 11:51
SAS比较复杂,能做的东西很多,运算速度快。
主要是看你一般都做些什么分析,不同的统计软件特点不一样。
Actually,  SAS比较 '不' 复杂,能做的东西很多,运算速度 '不' 快 compared with C expecially for some SAS canned procedures。But using SAS to develop/deploy a 'thing' is really fast and faster.  That is my opinions.

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爱萌 发表于 2010-3-5 10:54:35
看你的背景, SAS对统计要求很高,
最恨对我说谎或欺骗我的人

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zhoujianxun 发表于 2010-3-30 14:04:33
经过多方走访、求教,现大致形成以下观点:
1、spss也好,clementine也好,都是商用软件,类似的这些软件基本上是针对非统计专业出身的人而设计的,当工作中有统计或数据分析需求、又对统计知理解不十分透彻时,这两个软件能解决大部分问题,而且操作简单、便于上手,理解起来不太困难。但专业性程度稍低,且功能等存在缺陷。
2、如果是统计专业出身,致力于投身统计和数据工作当中去的化,SAS是必学不可的,同时最好还要掌握R软件。然而,SAS的内容过于庞杂,并且对数理基础要求较高,所以使用起来需要花费一定时间熟悉。据说国际上对于研究成果普遍认可的就是开放性的R软件和SAS软件的输出结果。
3、最好的数据分析工作,应用的是专用的模块软件。比如联合分析有专门的ACA软件等等类似情况。此类应用也是统计这个大专业中的细分应用,可以派生很多分支。据我理解,这种应用是数据挖掘工作的高端领域,目前在一些有特定需求的公司有所应用,且各个公司的应用软件也各有不同。
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gzndxf 发表于 2010-3-30 14:14:43
同感,学习学习。

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tinyhuhu 发表于 2010-3-30 16:13:53
潜力贴。已阅。

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yangchunshan 发表于 2010-3-30 17:55:09
晕,我也想学

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zhangelieen 发表于 2010-3-30 20:40:15
目前在SAS的入门阶段,楼主可以参考下入门级的书。。。多实践就好了。。。

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zachmlm 学生认证  发表于 2010-3-30 20:58:58
我都是用过,谈谈我的个人体会。

SAS是大型专统计决策软件,说的很明显。主要用于庞大的复杂的问题,主要是从基础的编程做起,给于使用者更多的空间。可以结合嵌入式语言一起使用,做“一般方法”的数据处理其实有点大才小用,除非你有过千万的数据量。

Excel是办公软件。里面功能确实很强大,没有一个人敢说他学会了里面所有的东西。如果不是金融、电信、航天等专业领域的大型文体,基本它都可以胜任,但是给与使用的修改空间很小。不能有太多的调参设定。只能使用人家编好的宏或者模块。

SPSS应该是目前比较实用的软件,如果不是专门“非一般统计方法”做这方面服务,SPSS已经可以胜任所有工作。个人推荐多看看SPSS的技巧的方面的书,会从使用效率上有很大的提高。

R是专业学术统计软件(向量运算),针对的统计、数学的学术的研究,可以比作为“统计中的计算器”,用来使实现作者的自主性的使用目的。但是商业服务上的功能没有那么强大,R主要强调是计算的方法和结果,而不是使用的简便和精美的界面。
欢迎大家和我交流,分享知识和快乐。邮箱:jiangjun@mail.dhu.edu.cn

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gzjb 发表于 2010-3-30 22:47:46
soporaeternus 发表于 2010-3-4 12:02
1 EXCEL很强大,而且属于那种永远比你想象的还要来的强大的那种软件
2 方法无法实现主要原因有2个,学艺不精和工具不行。而我自己往往都是前者
Your are right. I know many financial institutions use EXCEL. You can develop using C and add in to Excel.

spss也有syntax和macro,如果会用,应该没有处理不了的问题。(Agree with this author)

R's style of writing codes is like C , it's free and mainly for research. It's Slow for doing iteration compared with C.

SAS is too powerful to comment. Your strong statistical background will help you do analysis.

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