SAS资源资讯 第 22 期微博汇
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新型数据分析公司。//@大数据: Birst是一家来自旧金山的创业公司,专为中小企业提供商业智能和数据分析解决方案。去年一年,Birst公司的收入增长了一倍,用户数量增长40%。目前公司的企业客户有上千个,服务人数超过10万人。该公司已经获得2600万美元D轮融资。#第二届大数据论坛# 官网 http://t.cn/aK044E 参会 http://t.cn/aokDZE
[05/03/2012 18:26:14]
SASor招聘
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- SAS招聘: //@邵丹萌: #招聘#求,数据挖掘数据分析顾问一枚,要求有建模 SAS或SPSS经验,最好有电信或银行行业经验其他也行,客户沟通能力强,有意者请私信尽快联系我哈! PS: Base beijing – 原文地址:http://t.cn/zOehfCW [06/01/2012 16:24:45]
- 转发微博//@icecream不吃iceream: 【招聘】@ 成都, 外资银行热招 Senior Decision Model Delivery Manager,要求:5+年retail credit 风险建模经验;SAS coding skills;fluent english~~ 欢迎北上广及海外人士积极加入,详情请联系:QQ 1845033302;MSN:lancy.zhu@msn.cn~~~ [06/01/2012 06:37:21]
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会议交流信息
- 会议信息: 第二届大数据论坛 时间:7月12日,地点:中国北京 电话:86-10-57738580 详细见:http://t.cn/aK044E//@大数据: 很多人认为大数据是指非结构化的数据。其实这是一个“谎言”。事实上,全球产生的数据中85%以上的确是非结构化的数据。但企业主要处理的还是结构化的数据。大多数厂商的非结构化数据分析工具也是转换成结构化数据之后再进行处理。#第二届大数据论坛# 官网 http://t.cn/aK044E 参会 http://t.cn/aokDZE
[05/03/2012 18:34:59]
- 第二届中国推荐系统大会 免费参加 //@wrchow-周巍然: 转发微博//@淘心泉: 我刚刚参加了一个很棒的活动:’第二届中国推荐系统大会-TopGeek和GTUG联合主办’ http://t.cn/zOTT9r6
[05/02/2012 18:53:42]
- 转发微博//@统计之都: #R语言会议#[话筒] 第五届中国R会议北京会场日程已经敲定,手册也已经做好,详情参见:http://t.cn/zOlsNHv 下载地址: http://t.cn/zO3odRp
[05/22/2012 12:13:12]
SAS编程练习,技巧
- SAS新手必看, 老手可参考。//@SAS中文论坛: 教你如何创建SAS样例数据。运行你的SAS软件,然后进入Help -> Learning SAS Programming。然后系统会出现一个对话窗口,点确定,系统自动帮你生成了所有的Sample Data。还有另外一种方法,是有一个SAS源程序,运行它后就会自动给你声称所有你需要的Sample Data。希望有所帮助。 http://t.cn/zOQLgQO [05/06/2012 11:31:10]
- 回复@kuhasu: 以牺牲较小的准确率代价换取高的运算速度,高 [good]。 现在的问题是,这个可以通过设置选项来选择自己需要的么 ? //@kuhasu:采用新算法的确可以让效率提高二十倍以上,而模型准确率只牺牲5个点不到。 //@爱美丽高: 除了第二条看到一点资料http://t.cn/zO8NAhd,其他的都还没找到答案,还在继续摸索中。//@爱美丽高: 这些天一直在做高性能分析代码的开发和调试,运行的结果跟期望值之间有些偏差,有时甚至是很大的偏差,一直在思考以下几个问题: 1.高性能分析时代,数据从业人员面临哪些挑战,思维方式和开发模式应该有哪些转变? 2.高性能分析时代可能的误区有哪些? 3.高性能分析时代的最佳实践是什么? [05/09/2012 20:07:26]
- SASlist 原创精选SAS代码 —— 矩阵转置技巧。//@sxlion: SAS转置大法列表:有时候数据分析的时候,总是需要把数据颠来倒去,从不同的角度分析N遍,SAS不但提供彪悍的统计分析程序,还提供了整理数据的辅助语句,每次都能把数据整理有条有理的。众所周知,SAS在清洗整理数据方面(ETL)的能 http://t.cn/zOn9KUd [05/16/2012 11:10:56]
- 据我所知,SASor的专业背景非常广泛:英语,社会学,计算机,化学,数学,统计,农学,物理,生物,食品,营销,机械…也许大学里面学过相关的统计课程早忘了,虽然不妨碍你使用SAS,但是如果能多了解一下统计知识,就能正确的解读SAS结果,也不会被媒体上随处可见的数字“陷阱”,“骗局”所迷惑。 [05/19/2012 12:04:10]
- 看来这个问题,还是有很多场合下会遇到的。 //@pz住在秋天: 前几天还被问到这个操作 只不过不是在sas里。。。 //@SAS中文论坛:转发微博//@sxlion: SAS编程玩转数据 —— 数据集变换, 你有更好,更通用的代码么 ? @SAS中文论坛 http://t.cn/zOnWxb3
[05/18/2012 17:25:28]
- SAS编程玩转数据 —— 数据集变换, 你有更好,更通用的代码么 ? @SAS中文论坛 http://t.cn/zOnWxb3
[05/18/2012 16:36:56]
- //@SAS中文论坛: 你还在为批量重命名变量发愁吗?数据集里变量太多,没有规律,如何重命名着实让人烦。先来个SAS简单的例子。以sashelp.class 数据集为例,给某些变量加些前缀或后缀。here is a simple example code developed by webgu. http://t.cn/zOmM8Wp
[05/17/2012 23:20:09]
- SAS编程练习//@SAS中文论坛: #SAS编程练习#有下列数据:名称 等级 单价 基价 差价 平均 最高。1、将等级的空白格按照上面的等级填充。2、平均的计算,是按照不同的名称(如茶叶,茉莉茶),计算差价的平均值。再填充。3、最高的填充,是将差价中比平均最大的数,填入。http://t.cn/zOu7h4Q
[05/19/2012 12:14:09]
- 用SAS的translate() 函数2011遍即可。 //@数学文化:#周末数学题# 这个有一点难度//@善科题库: 高中#函数# 一个将字符串“ABCDEFG”变成字符串“CDABFGE”的置换定义为一次运算, 则从字符 “一行白鹭上青天”开始, 经过 2011 次运算后得到的字符串是什么? 难度系数: ★★★ [ 解答见 http://t.cn/zOrw1Bp ] @数学文化 @凤凰数学 [05/26/2012 17:59:24]
- 关于SAS数据抽样的过程的好文,其中SAS9.3提供了 PROC HPSAMPLE的高性能抽样语句。//@爱美丽高: 数据汇总提速的姐妹篇:如何提速 SAS 数据抽样的过程? http://t.cn/zOg7Nsi – 原文地址:http://t.cn/zOg2QET [05/30/2012 20:40:10]
- 好文转:如何提速 SAS 数据汇总的过程? //@爱美丽高: 面对 SAS 的各种高性能分析方法,如何选择合适的技术加速 SAS 数据汇总的过程,请阅读本文:如何提速 SAS 数据汇总的过程? http://t.cn/zOdIX7o – 原文地址:http://t.cn/zOd6W2f [05/29/2012 11:37:13]
SAS资讯
- SAS官方会议信息://@SAS公司JMP事业部: 【会议信息】近期JMP中国区将举办两次会议:一、本月24日(周四)的网络课程,届时将探讨《IC行业中的质量改进:如何利用JMP进行变异源分析》 二、 6月14日的 北京 SAS公司 JMP 临床试验统计方法seminar ,届时SAS老板亲临现场!//@SAS公司JMP事业部: BBF and SAS/JMP Seminar : Statistical Approach for Data Analysis of Clinical Trials, in Beijing on Jun.14th; Dr. John Sall, co-founder and Executive Vice President of SAS Inc. will present in person. Click here for details and registration information: http://t.cn/zOmhcdY
[05/18/2012 09:25:54]
- //@张磊IDMer:作为SASor,这个要转一下!我现在最希望的是让五大行都能充分利用SAS的强大分析能力,让大数据分析在多个业务条线都发挥作用。金融业在SAS的客户中占据最大的比重,也正是这些客户多年的实践造就了SAS的不断发展。//@大数据: 中国工商银行是世界最大银行之一,拥有2.2亿用户和6亿个账户,每日处理多达2亿个交易。 在数据规模上很少有公司可与之匹敌,中国工商银行依靠的是SAS的软件工具。作为大数据领先公司,SAS将在#第二届大数据论坛#发布精彩演讲并进行展览展示 官网 http://t.cn/aK044E 参会 http://t.cn/aokDZE
[05/30/2012 23:27:18]
- SAS台湾公司举办第一届SAS校园资料挖掘竞赛 http://t.cn/zODLDbu 最高奖金为20万台币 参赛对象为台湾大专院校本科生、研究生, 并且SAS公司提供免费软件使用和课程培训。 羡慕嫉妒恨啊 。。。 [06/03/2012 22:32:32]
- 转发微博//@大数据: 企业如果想让数据为我所用,就应该多维度地分析数据。所谓的“社会化营销”的概念,背后其实就是利用数据追踪人、研究人、理解人,而这就需要更好地把握研究数据的方法。关注7月13日#第二届大数据论坛# 官网 http://t.cn/aK044E 参会 http://t.cn/aokDZE
[05/17/2012 23:21:32]
- SAS状告WPS语言失败 : 欧洲法院裁定编程语言不受版权法保护 欧洲法院表示,尽管WPL以了解其功能为目的使用和研究了SAS的软件,但“没有证据表明WPL曾接触或复制SAS产品的源代码” 。 来源: http://t.cn/zOTdHrd [05/15/2012 16:18:41]
- 刚刚完成的SAS全球2012论坛 会议论文集 链接地址:http://t.cn/zO8wU4U [05/08/2012 15:15:07]
- 国内专门开了认证培训中心,看来需求旺盛啊。//@张磊IDMer: 对SAS认证有兴趣的朋友可以点击:http://t.cn/zOeGljb//@SAS中国培训中心: 为了给您提供更贴心、专业的服务,SAS中国认证中心网站(www.sascertificate.com)现已正式上线,并进入运行阶段。SAS中国认证强大的师资力量、前瞻性的培训理念和高品质的学员服务造就了SAS中国认证中心在商业分析软件培训领域的旗舰品牌地位。经过三十多年的运作,SAS培训因其提供的全面的和最新的培训而被公认为业界的领先者。
[06/02/2012 08:59:03]
- 回复@张磊IDMer:顶,你好久没出现了。在北京的TX可以去围观下,时间为5月23,24号。//@张磊IDMer:前几天的Rehearsal中,SAS R&D的同事做的Demo很给力[鼓掌] 在开放日上,我会讲两个主题:企业级模型管理(EMM)和欺诈管理(FM)。//@sxlion:北京 5.22-5.23日 SAS北京研发中心 开放日 。//@刘政-SAS: SAS北京研发2012年Expo开幕。20个创新型的demo闪亮展现。明天和后天是面向客户的SAS研发开放日,我们将向客户展现6个方面的解决方案,High Performance Analytics/Visual Analytics,Text mining,Social Media Analytics,Model Management,Customer Intelligence,Fraud Management。 [05/22/2012 12:08:09]
- 北京 5.22-5.23日 SAS北京研发中心 开放日 。//@刘政-SAS: SAS北京研发2012年Expo开幕。20个创新型的demo闪亮展现。明天和后天是面向客户的SAS研发开放日,我们将向客户展现6个方面的解决方案,High Performance Analytics/Visual Analytics,Text mining,Social Media Analytics,Model Management,Customer Intelligence,Fraud Management。 [05/22/2012 11:09:45]
数据分析、挖掘
- 转发微博//@中国统计网: #中统文摘#:[贝叶斯案例二]:垃圾邮件是一种令人头痛的顽症,困扰着所有的互联网用户。2002年,Paul Graham提出使用”贝叶斯推断”过滤垃圾邮件。1000封垃圾邮件可以过滤掉995封,且没有一个误判,他是如何做到的? 详请,请查看中国统计网>>http://t.cn/zOYMbyA
[05/23/2012 14:36:17]
- //@长腿阿大: 机器学习的关键不在分类器,而在与特征向量的选择。而选择特征向量,靠的就是人的prior knowledge。相同的方法,对不同的领域也许就有不同的结果。//@张栋_机器学习: 很多人认为 机器学习 是学术界发文章,纸上谈兵的东西。我深深理解:因为我以前也是这样认为的!但是我后来慢慢理解到:机器学习不是僵硬的模型,而是要基于 human sense,通过 “数据” 把人的 Prior Knowledge 加入进去, 机器才能有效的学习 … 这个问题可以深入讨论,更多要 case by case … [05/18/2012 08:57:46]
- 微博数据分析参考。//@爱美丽高: 分享hhshnsq的博文:新浪微博短链分析 推荐给@头条博客 http://t.cn/zOOdffj (分享自 @头条博客)
[05/04/2012 09:36:47]
- //@真正的圈总: 很多头头不懂,其实呼叫中心是追踪客户行为绝佳的窗口。我用文本挖掘客服对话记录就发现作交叉销售和retention的机会//@大数据: 呼叫中心应该算企业中最败家的部门,他们所丢弃的有用数据不计其数。HfS研究公司Tony指出“如此海量的宝贵信息一直令其它关键业务部门羡慕不已,尤其是财务、会计以及商业纠纷人员,他们希望自己也能拥有这么多第一手资料。”关注#第二届大数据论坛# 官网 http://t.cn/aK044E 参会 http://t.cn/aokDZE
[05/16/2012 07:26:00]
- 转发微博//@SAS公司JMP事业部: 在成本分析方面,PPG的六西格玛黑带们得出一个结论:肥胖是影响工人健康补偿金和疾病治疗费用支付频率和数量的关键因素之一。PPG全球工业企业医疗主管Alberto Colombi提出:“我们需要采取可行办法帮助员工减轻体重,这将可以帮助我们在治疗心血管疾病和支付工人补偿金方面,都拥有成本优势。”
[05/03/2012 12:09:45]
- //@王小川_Matlab: 一个被转发600次的干货贴,再次分享给大家。//@王小川_Matlab: 【数学建模算法全收录(结合MATLAB实例)】绝对的干货,一般人我不告诉他,下载地址:http://t.cn/zOZIbJJ
[05/05/2012 09:21:09]
- 学习。//@数据化管理: 【大数据分析的5个方面】①可视化分析:直观展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。②数据挖掘算法:可视化是给人看的,挖掘是给机器看的。③预测性分析:做出一些预测性的判断。④语义引擎:非结构化数据的多样性带来了数据分析新挑战。⑤数据质量和数据管理http://t.cn/zOiJyUe
[05/06/2012 11:55:42]
- //@沈浩老师: 幂律和帕累托都解释了看到数背后一定是人的社会不平等机制,不存在平均mean的代表,正态思考会产生被代表(平均)的感觉! //@宜宾罗鸿://@数据挖掘与数据分析:很棒,预见长尾log一下[嘻嘻]//@演绎生动Excel图表: 【长尾理论】长尾实际是统计学中幂律和帕累托分布特征的一个口语化表达。长尾理论的观点是:只要产品的储存和流通渠道足够大,需求不旺的小众产品所共同占据的市场份额甚至超过热销产品所占份额。其被认为是B2C的理论基础和实践基础,也是B2C扩张的重要准则,Netflix和Amazon都是此理论的典型案例。
[05/06/2012 11:32:52]
- 只要能解释得通就行,参照 @沈浩老师: 尝试解释:1)统计软件一般默认是0.05, 2)置信度95%是社会科学和社会统计普遍遵循的规则0.05,3)选择0.05或0.01是权衡原则,4)理论上可以任意设定,但如果不是0.05你要解释为什么5)正态分布两个标准差1.96约等于2,恰好0.05,6)数据挖掘一般与假设检验无关//@京东付德刚: #数据挖掘#请教:假设检验中,为啥置信水平一般都设为0.05或0.01呢?@梁斌penny [05/06/2012 11:24:03]
- 可以周户购买行为,挖掘寻找类似的生活事件来促销,比如结婚,怀孕,生孩子,上学,买房子装饰装修等等一些连续消费事件,当然需要结合地区风俗,消费习惯等。//@abbo:同意创新哥的观点,深挖产品属性来描述用户比挖掘用户行为来推测购买产品要靠谱.//@innovate511 我觉得也可以先由日常经验和市场调研//@数据挖掘与数据分析: 美国第三大零售商塔吉特,通过分析所有女性客户购买记录,“猜出”哪些是孕妇。其发现女性客户会在怀孕四个月左右,大量购买无香味乳液。由此挖掘出25项与怀孕高度相关的商品,制作“怀孕预测”指数。推算出预产期后,就能抢先一步,将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户。这种分析技术称为“数据挖掘”。 [05/30/2012 23:38:31]
- 推荐 @科学松鼠会 的科普文章 @cloudly 第八期:别让数字吓到你 http://t.cn/zOETidV 这个比老外的《统计数据的真相》,《谁说图表不会说谎》 (中文翻译版)轻松愉快很多倍,非常感性,值得一读。//@sxlion: 据我所知,SASor的专业背景非常广泛:英语,社会学,计算机,化学,数学,统计,农学,物理,生物,食品,营销,机械…也许大学里面学过相关的统计课程早忘了,虽然不妨碍你使用SAS,但是如果能多了解一下统计知识,就能正确的解读SAS结果,也不会被媒体上随处可见的数字“陷阱”,“骗局”所迷惑。 [05/19/2012 12:08:30]
- 好文,不能绝对。//@SAS中文论坛: 当我们需要对两个统计模型进行比较和选择的时候,通常会使用AIC或是BIC等统计测量,然后选择BIC较低的那个模型。然而,即便用AIC或是BIC,我们还是无法知道一个模型是否在统计上显著的优于另一个模型。对喜欢用AIC或BIC进行模型比较的,可以看一下。http://t.cn/zOr0P3X by weisui
[05/27/2012 17:25:59]
- //@SAS杨旭: 我在组会上曾说过我们的核心竞争力不在于分类器的算法有多强大,而在于用这个分类器的人,因此语言分析师团队才是我们项目成功的关健。 //@小蚊子乐园:[good]正如常说的,数据分析关键在想法与思路,工具是其次! //@sxlion:顶,这个比喻好!//@Yan80s: 做分析有SAS,好比摄影有了个好镜头,但是照片好不好还在乎镜头后面那颗头,分析师对问题的洞察力以及专研很重要。 [05/19/2012 22:01:52]
- 转发微博//@SAS中文论坛: Decision Stump及其SAS的应用 :DS是一种极其简单但又十分有效的机器学习算法。它在机理上与决策树算法十分接近,但在结构上却简单许多,形状上像只有两个分支的树丫。尽管相对简单,DS却被成功地运用到数据挖掘的多个方面。首先作为一个弱分类模型weak classifier…..by wensui http://t.cn/zOuUJrR
[05/19/2012 18:17:24]
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