31 3月 11 SAS资讯 from 新浪微博-2011-03-31

微博的信息量好大啊！ 两个星期内有很多SAS相关信息，这些信息具有实时性，反应最新，最快的信息。

尽管如此，微博信息量巨大，并且杂而乱，因此这里将定时整理微博上的信息，使之更有条理和清晰，便于大家阅读。

当然，大家也可以加我的新浪微博。

1. //@SAS杨旭:回复 @康涅狄格州xieliang:应该是GRID，具体细节没有透露。 //@康涅狄格州xieliang:SAS GRID吧。我们公司正在考虑SAS GRID。如果用混合模型算一个全国市场的SPATIAL ANALYSIS，没GRID根本不行。//@SAS杨旭: 2000个变量，400G的数据，25秒计算完成，SAS进入高铁时代。 [03/31/2011 21:42:10]

 

 

2. //@ICTCLAS张华平博士:最近有家大的用户单位评测了几家比较火的聚类系统，聚类效果好的速度每秒大约3-5篇，每秒100篇左右的聚类结果没人看得懂；博主比较得意的是，我们的速度能达到1000篇/秒，效果还很好。具体算法有独到的地方，没有采用任何学术常用的方法，创新在于先快速计算出关键的主题词。//@ICTCLAS张华平博士: 下午访问北京市政府某机构，探讨信息公开的挖掘分析，可以用文本聚类的方法提取民众关注的热点。同时，也了解到经常引起误解的环节，比如一些单位的财务需要归并到上级单位公开，并非不公开；三公之类的开销并没有直接对应的财务支出项目。建议政府顺应纳税人的呼声，公开让老百姓能看懂的信息。 [03/30/2011 20:10:03]

 

 

3. 为什么SAS软件有很多功能没有公布在文档中，即所谓 “undocumented features”，这些features确实好用，很多SASor以熟知此为豪。比如http://sinaurl.cn/hBbGyS，你可以google http://sinaurl.cn/hBbGUL。为什么SAS公司不把它们纳入正式文档呢？点击这里：http://sinaurl.cn/hBbGyK， 看看SAS公司Chris Hemedinger为你解释这些“Undocumented features: there’s a reason they are not documented”。虽然他好像也没完全搞清楚，但是他的意见值得参考。 [03/30/2011 18:17:56]

 

4. Mark //@刘万祥ExcelPro:记下 //@数据挖掘与数据分析:原来在MR行业的时候记得一线城市一般是400或300，二线是200 //@张艳echozhang:昨天做的调研样本量稍少些，呵呵//@数据挖掘与数据分析: 1、最小的样本量为什么不能小于30？传说是这样的：当样本容量n较小时，t分布的方差大于1；当n增大到大于或等于30时，t分布的方差就趋近于1，t分布也就趋近于标准正态分布。2、为什么调研的样本量最小是384？在允许误差为5％、置信水平为95％的情况下，简单随机抽样需要的样本为384[围观][03/29/2011 23:31:17]

 

5. 全部都好用。 //@数学文化:回复@善衡科技:看来是统计圈的内行写的 //@善衡科技:除了与James Cooley合作的FFT算法，John W. Tukey还发明了很多著名的统计方法，如Tukey’s Test、Jackknife, Projection Pursuit(与Friedman合作), Explorative Data Analysis，我们现在常用的Box-plot也是Tukey提出的！//@数学文化: 约翰·图克(Tukey)，著名统计学家，快速傅立叶变换发展者之一。软件(Software)、比特（bit）两个重要词汇的创造者。他30年代获布朗大学化学学士和硕士，后改读普林斯顿大学数学获博士。73年获得美国国家科学奖，贡献：在数学和统计学理论方面进行了深入的研究，并为统计学在多学科应用做出了突出贡献 [03/29/2011 09:09:51]



6. 我们都爱傅立叶变换。//@数学文化: 世纪算法之8：快速傅立叶变换。这是我最推崇的算法了。65年，IBM的Cooley和贝尔实验室的Tukey推出了快速傅立叶变换。快速傅立叶算法是离散傅立叶算法（这可是数字信号处理的基石）的一种快速算法，其时间复杂度仅为O(Nlog(N))；比时间效率更为重要的是，此快速算法非常容易用硬件实现，因此应用极广泛 [03/28/2011 11:50:16]

 

7. Assetlink是什么东东？ SAS将与Assetlink的领先营销资源管理解决方案合而为一个整合的营销管理平台，使营销人员在计划、创建和优化营销项目时更加容易。SAS收购Assetlink助营销人员更高效开展营销。http://sinaurl.cn/h1uYSG [03/25/2011 19:53:54]

 

8. 分享自 @微盘 ( http://t.cn/h4wrjF )//@郑来轶: 通过@微盘 分享了一个文件, “SAS链接ORACLE数据库说明文档.PDF”, 欢迎大家下载分享！http://t.cn/h1QVuO [03/24/2011 21:16:55]



9. //@康涅狄格州xieliang:对数据和业务都懂得才吃香。光懂数据的是一辈子工程师；光懂业务在数据说话的时代会发现越来越不懂业务//@时事周刊: 人民日报刊登重庆市委宣传部长何事忠的言论：重庆实行“唱读讲传”活动以来，干部群众信仰马克思主义的比例比上年提高了15.4个百分点，达到68.5%，比全国同期调查高出26.2个百分点。我用小学生的数学水平计算了一下100-（68.5-26.2），人民日报竟然告诉大家：全国不信仰马克思主义的是57.7%，真的吗？ [03/22/2011 11:27:34]

 

10. //@张栋_机器学习:(3) 我认为社区最核心的不仅仅是 “Rank”, 不像搜索仅仅是在整理无序的海量互联网网页； 我认为社区的其中一个核心是 “传播”， 研究信息如何传播，信息如何更有效地传播 …//@张栋_机器学习: (1) 有人问我 Facebook 的 People Rank 和 Google 的 Page Rank：你可以想象互联网是一张图，每个节点是一个网页，网页和网页的链接是 HyperLink; PageRank 通过这个图 可以算出每个节点（网页）的重要性排序；你也可以想象 Facebook 也是一张图，每个节点是一个人, 人和人的关系是图的边。 [03/22/2011 09:34:35]

 

11. 标哥说过：“迭代就是力量。”//@数学文化: 有网友问：“现在计算机算矩阵已经实现自动化了，逆矩阵也可以计算机运算了，还有必要迭代吗？” 答案是：绝对要！实际应用中n*n矩阵的阶次n是成千上万的，甚至要几百万几千万；而计算速度和精度一直是工程师和数学家们追求的目标。目前再快的计算机直接算百万阶矩阵的逆无论从精度和速度上都不现实。 [03/22/2011 09:32:58]

 

12. 真的太老了，现在都是SNS，推特微博了。Ps：FACEBOOK的网络流量超google，里面的数据是个宝藏，但是墙内的人们来说是个遗憾。 //@aqua_tian:这本书讲的如何? 现在缺失新案例…[哈哈] //@SAS中文论坛:实在是土的要死的老掉牙故事，还是帮着转发一下吧。//@SEM在中国: 这是沃尔玛【数据挖掘与分析】经典案例：一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品。但是沃尔玛一年内数据挖掘的结果显示，在居民区中尿布卖得好的店面啤酒也卖得很好。原因其实很简单，一般太太让先生下楼买尿布的时候，先生们一般都会犒劳自己两听啤酒。因此啤酒和尿布一起购买的机会是最多的。[03/21/2011 23:00:59]

 

13. SAS是很好数据挖掘工具，哈哈 //@张栋_机器学习:金融就是数据！ 互联网就是数据！机器学习就是数据挖掘机！//@i美股: 《创业家》：谁是金融数据王？ http://sinaurl.cn/htYmL5 万得资讯作为金融信息产业链条上获得授权的信息服务商，如果想获取高昂利润，要做两件事：第一，尽可能降低信息获取成本；第二，尽可能通过各种手段将信息二次加工，更好地服务用户，甚至让用户离不开它，贩卖出高价。 [03/21/2011 20:45:07]

 

14. 这个函数很少有人能够想到，但是需要用的时候，感觉非常好。//@SAS中文论坛: 在SAS中用choosen()函数简化多条件if语句判断 if i=1 then j=2; else if i=2 then j=8; else if i=3 then j=13; ……. data ex; input i ; j=choosen(i,2,8,13,14,40,45,80,100,1); cards; 1 8 5 1 6 8 ; run; proc print;run; http://sinaurl.cn/hGMnoU [03/20/2011 21:24:23]

 

15. 中国的SASor也可以去美国参加SAS group全球论坛里，见胡江堂的博客记录：http://sinaurl.cn/IDXAV6，希望以后能继续看到他的美国之行的感想。他提交的paper见：Work Smarter Rather than Harder-Tools for Growing up A SAS® Programmerhttp://sinaurl.cn/ID66Cr，学习下，然后想想自己可以参加吗 ？ [03/19/2011 23:13:10]

 

16. //@波波头一头:或许你刚关注过前段时间的推荐系统高峰论坛并且跃跃欲试，或许你每个周末都要收看非诚勿扰并且忍不住想去点个鸳鸯谱，也或许你已经对传说中的Netflix大奖欣羡多时可惜迟迟没有行动，不管怎样，现在可以把你的才华展示出来了，小小一些努力，真的可能改变世界。//@统计之都: #第一届大学生数据挖掘邀请赛#已经开放注册，竞赛主页已发布:http://sinaurl.cn/IDMiYN 请帮忙广而告之 [03/18/2011 20:28:35]

 

17. 很炫，精彩 ！ BI展示的时尚感好强啊。//@张磊IDMer: //@张磊IDMer :SAS的Mobile BI，支持在iphone、ipad、Andriod、Blackberry等移动终端上使用各种商业智能和分析的成果。而根据Gartner的报告，到2013年，1/3的BI应用会在移动终端上使用。下面是SAS Mobile BI的一些界面展示：[原微博] [原文地址：http://sinaurl.cn/htoB70 ] [03/18/2011 14:06:15]

 

18. 做BI看仪表盘啊。 //@犇仔犇:ipad我能理解，可在iphone里面用SAS作甚啊？看个report还是做个挖掘？//@SAS中文论坛: //@sxlion :以后可以在iphone和ipad里面运行SAS了 [good] 据Infoworld报道，SAS表示，将联合移动BI供应商Mellmo公司把分析应用程序植入iPhone和iPad。该项合作将进一步促使苹果公司和企业软件供应商之间的合作，特别是BI供应商。。。http://sinaurl.cn/htBrfX [原文地址：http://sinaurl.cn/hGGGFv ] [03/18/2011 12:31:05]

 

19. //@小蚊子乐园:高级分析方法不一定是最好，能有效能够解决问题才是最好//@数据挖掘与数据分析: 1、许多分析方法对数据的要求很高，如样本分布不符合要求，样本量不足、数据格式等都会导致结果偏差甚至是完全错误；2、可使用不同的研究方法对同一问题进行解释，来互相验证结论；3、结果使用通俗易懂的语言或图表进行描述；4、高级分析方法不一定是最好，能有效能够解决问题才是最好；5、洞察力！[03/17/2011 22:48:52]



20. 感觉最近数据分析越来越火了，一些传统行业和新兴行业都开始招聘相关的人才了。//@aqua_tian:[哈哈] //这么快..//@SAS中文论坛: 扬讯科技专做第三方手机软件应用的一家公司，目前正在招一名数据分析与挖掘相关的牛人 www.me-tech.com.cn 主要是基于手机应用软件（目前好像是非智能机，逐步在做智能机的应用软件）的用户行为分析以及产品开拓推广方面的，有点像app store的性质 http://sinaurl.cn/htaYbI [03/17/2011 22:24:54]

 

21. 给力的招聘啊，哈哈 //@shiyiming:转//@SAS中文论坛: 招聘 Marketing Analysis Manager, Customer Lifecycle Value http://sinaurl.cn/htXOkb [03/17/2011 22:19:32]

 

22. //@小蚊子乐园:支持，好丰厚的奖励呀！//@统计之都: 首届全国大学生数据挖掘邀请赛 （http://sinaurl.cn/hcwSu9），一等奖10000奖金，挑战自我，实战应用；快来试试身手吧~ [03/17/2011 09:20:43]

 

23. //@沈浩老师:转发//@数学文化: 第一届诺贝尔经济奖奖给计量经济学(econometrics)的创始人弗里希和丁伯根．奖励他们“把经济学发展成为用数学来描述、用计量来决定的科学的先驱者．借助于成熟的理论和统计分析，创立了经济政策和计划的理论基础”。弗里希不仅提出计量经济学的概念，还创办了计量经济学会和《计量经济学》杂志。[03/16/2011 12:20:01]

 

24. 挺风趣好玩的，把BI的概念拍成这样，时尚易懂。 //@康涅狄格州xieliang:回复@车品觉: BI的任务就是大规模深入分析高维数据，建立起可解释，可执行的客户行为模型，再帮助业务伙伴有针对性地设计细化的营销策略和客服系统，为高层提供战略性的建议//@康涅狄格州xieliang:回复@车品觉: BI的任务就是大规模深入分析高维数据，建立起可解释，可执行的客户行为模型，再帮助业务伙伴有针对性地设计细化的营销策略和客服系统，为高层提供战略性的建议 //@车品觉:支付宝BI 欢迎各路数据爱好者加入, Join the Winning Team。有兴趣者私信我。//@支付宝: 【Q到爆[欢欢] 支付宝数据视频】不看后悔死你~~ 广告要都拍成这样，播30分钟都愿意看 支付宝数据视频 [03/16/2011 09:39:34]