对《SAS编程与数据挖掘商业案例》书评

数据挖掘我不懂。但我可以理解写书之艰辛，写一本好书更是如此。写一本书受惠的是作者（虽然盗版之猖獗使得作者的利益大大受损），但更是广大的读者。书没有读过，所以也没有感想和评论。不知作者何时出版英文版本？争取一睹为快。读中文的统计书，没有一本书读起来觉得清晰透彻的。不是偏见，只是个人陋识。即使关于logistic模型，Paul Alison出过一本入门的SAS书。我感觉写的很好。文字清晰，有个人见解。虽然不全对，但是智者见智，读了总受益。
有点符合爱梦的观点：用logistic来做数据挖掘，有点不前沿。数据挖掘贵在精细，logistic模型不免失之粗疏。我多年以前学过数据挖掘的课程，导师从未提及logistic model。相反，让我们抛开具体的模型，通过观察多方位的图形来发现某些pattern。当然，即使如此之谆谆教诲，我也没有学到哪怕半点的本事，惭愧啊。

不好意思,刚从美国回来,看到这么多热心和有技术含量的回帖,真的对我是一种鞭策,前辈Jingju11的指点,后起之秀爱萌的主见,还有Crackman等很多热心人的建言,让我更感到写好一本书的艰难. 我也考虑到书中出现的很多算法都比较传统,但是毕竟是自己开发的代码,而不是leverage现有的算法包,另外也考虑到商业当中的实际应用而不是做研究之用,所以数据挖掘部分写的不是很难.还有,囿于SAS本身在数据挖掘方面的局限性,尽管它能处理大数据,但是对于超维度的数据,还是需要C++等开发语言并结合硬件的支持(Hadoop技术).
技术浩如烟海,本书实为沧海之一粟,能让读者从中学到他们该学到的东西,也算是不浪费这400页的纸张.
再次感谢各位!

刚从当当网买一本！对我来说，感觉还是挺好的！

好！我刚刚接触数据挖掘和sas，看了大家的评论，决定买一本看看

书没有好坏之分，只要没有错误，不误人子弟，能解决一些人的实际问题，对这部分人来说就是好书啊

再多唠叨几句，算是提醒一下正在学习SAS的同学们：

千万不要因为自己能写一些复杂的SAS程序而沾沾自喜，并进而陶醉其中，编程是要掌握的，
但是做为一个专业的数据分析人员，你最大的价值不是会“写程序”，程序只是一种“工具”，
你最大的价值在于知道：什么时候，什么场景，应该使用何种工具（方法）。

如果你不能区分这两者的区别，那么有一天，你会发现一个并不怎么会写SAS程序的人做了你的
Leader，然后告诉你某个项目该用什么模型，要你自己去编程实现，而且。。。他还拿着比
你高得多的工资。。。

技术很重要，但是眼光更重要。眼光决定了你的高度和视野。

nkwilling 发表于 2010-10-9 10:39
不好意思,刚从美国回来,看到这么多热心和有技术含量的回帖,真的对我是一种鞭策,前辈Jingju11的指点,后起之秀爱萌的主见,还有Crackman等很多热心人的建言,让我更感到写好一本书的艰难. 我也考虑到书中出现的很多算法都比较传统,但是毕竟是自己开发的代码,而不是leverage现有的算法包,另外也考虑到商业当中的实际应用而不是做研究之用,所以数据挖掘部分写的不是很难.还有,囿于SAS本身在数据挖掘方面的局限性,尽管它能处理大数据,但是对于超维度的数据,还是需要C++等开发语言并结合硬件的支持(Hadoop技术).
技术浩如烟海,本书实为沧海之一粟,能让读者从中学到他们该学到的东西,也算是不浪费这400页的纸张.
再次感谢各位!

对于SAS本身对数据挖掘具有局限这个说法，我是不同意的。因为我做数据挖掘完全是依赖SAS，从神经网络到SVM，从一般的分类到限制性分类我都用SAS代码处理，从数据挖掘到文本挖掘和网络挖掘，所以SAS本身在数据挖掘没有局限性

sparc10 发表于 2010-10-10 21:42
再多唠叨几句，算是提醒一下正在学习SAS的同学们：

千万不要因为自己能写一些复杂的SAS程序而沾沾自喜，并进而陶醉其中，编程是要掌握的，
但是做为一个专业的数据分析人员，你最大的价值不是会“写程序”，程序只是一种“工具”，
你最大的价值在于知道：什么时候，什么场景，应该使用何种工具（方法）。

如果你不能区分这两者的区别，那么有一天，你会发现一个并不怎么会写SAS程序的人做了你的
Leader，然后告诉你某个项目该用什么模型，要你自己去编程实现，而且。。。他还拿着比
你高得多的工资。。。

技术很重要，但是眼光更重要。眼光决定了你的高度和视野。

完全同意您的观点，如果您看过我的其他帖子也许就明白了。

能不能下啊

由于医学的专业原因！ logistic回归的却用的很多啊！ 5# crackman