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17 10月 12 SASor界吐槽若干


没事就爱在微博上搜“SAS”关键词,据不完全统计,发现与SAS有关的95%微博都是SASor对SAS的各种吐槽。精选其中一部分,分享各种欢乐 ! SASlist.net

纯文字版

1, 学SAS才发现,智商是硬伤。

点评:我看别人学SAS,也有同样的发现。 by oloolo

 

2,  一天一夜,只为下个SAS。。。  by 寒月里

点评:你值得拥有!  You  deserve it !

 

3,  sas课实在太难,大家都拿着手机对着屏幕拍照,希望能捕捉到老师写的代码,此起彼伏的咔嚓咔嚓声,让我有种置身发布会现场的错觉。 by 暴君小邹

点评:SAS耍的就是大牌。 http://SASlist.net

 

4, 这里是SAS课,台上老师突然问:“现在是2013年对吧?” “…….”  数統的都是些神。 by 朱珣碧是强大的变形金刚微博达人

点评:你的老师肯定是用的盗版软件! http://SASlist.net

 

5, 妹的SAS,我电脑和你有仇!为毛同一个安装文件,同一道程序,就我的不行! 是我太爱你了嘛?!!  by chenyA玲

点评: 论坛月经贴,微博日经贴。 http://SASlist.net

 

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21 2月 12 Goodnight对免费软件说不 翻译


前几天oloolo在微薄上推荐一篇文章:SAS CEO Jim Goodnight: Not The Retiring Type,我觉得这篇与我年前一篇SAS评论文章SAS离免费有多远? 有一定的关联性。前一篇告诉你SAS使用者现在所困惑的问题,这篇文章则表明SAS官方的观点以及其未来所要关注问题。因此把这篇文章翻译成中文,这样可以增加新手对SAS客观认识,少浪费一点时间来选择统计软件——选择SAS,没错 !

SAS公司CEO——Jim Goodnight先生:永不退休

这一年里,有一些知名的CEO离开了科技工业界。有些人的去向是可预知的,像Sam Palmisano将会今年年底离任IBM的CEO职位,下放担任公司主席;而有些人是令人惋惜的,像Steve Jobs的离世;还有一些人是不体面的,像惠普的Leo Apotheker短期任职的结束。然而,SAS公司的共同创办人兼现任CEO Jim Goodnight先生,今年68岁,仍一如既往并坚定地致力于SAS公司的成功。如同以往,Jim Goodnight从来都直言不讳,保持一直以来的智慧,也不担心被视为保守派。

云计算?“我认为它被过分炒作了。” 近期在他曼哈顿的办公室接受采访时,他说道,“在1970年时,买一台计算机需要花费300万美元,当时计算时间共享是很有意义的,而在今天,计算机是大宗商品,谁都可以买得起。” 他提到因特尔Westmere芯片的计算性能和廉价性,并详述了核心个数、线程,以及能同时进行并行计算。 当然,像IBM甲骨文微软等公司加入亚马逊的公共云竞争中,难道那样的处理能力不是足够便宜和满足需求么? “你可以花500美元买一台服务器,放到你桌上,不是一样么?”Goodnight回应道。

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06 1月 12 SAS资讯 from 新浪微博 – 2012-01-04

SAS微薄资讯17期
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除了招聘继续给力,本期SAS资讯中高性能计算讨论和SAS软件中一个问题debug探讨也同样精彩;另外张栋老师的“机器学习在互联网应用 10 大挑战”系列在此汇总了一下,希望对你有帮助。
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本期招聘
  1. @英创人才上海国际部: 500强日化公司,数理统计高级研究员,张江高科技园区,月薪7-9k。要求:统计学、生物统计专业;熟练应用SAS或SPSS;流利的英文听写能力,本科1-2年工作经验或硕士应届毕业生,有临床或日化行业经验优先。简历发送到tongqt@yingchuang.com – 原文地址:http://t.cn/SidGFC [01/04/2012 21:10:54]
  2. 本期SAS招聘://@张磊IDMer: //@赵炳岳: 北京在招聘SAS或者SPSS的开发工程师,要求:1、本科或硕士学历,统计学、计算机、数学与应用数学等相关专业;2. 熟练SAS编程和使用SAS相关数据挖掘工具,如SAS EM、SAS EG和SAS EMM工具等,并能完成分析报告的编写;3. 熟悉主流数据库 – 原文地址:http://t.cn/SViipp [12/19/2011 21:13:50]
  3. #SAS招聘#美国500强日化公司,数理统计高级研究员,张江高科技园区,月薪7-9k。要求:统计学、生物统计专业;独立制定统计计划,熟练应用SAS或SPSS;流利的英文听写能力,良好的团队合作精神;本科1-2年工作经验,或者应届硕士,有临床试验或日化行业经验优先。有意者简历发送至tongqt@yingchuang.com [12/17/2011 12:39:04]
  4. 帮转 //@郑来轶: #招聘信息#公司:淘宝商城,地点:杭州,岗位:数据库营销类,待遇:有肉有米//@勾践XO: 招聘了招聘了。有志于在电子商务B2C数据库营销领域里一展抱负的兄弟姐妹们,进来看看。http://t.cn/SVcjzo @车品觉 @数据挖掘与数据分析 @小蚊子乐园 @郑来轶 @徐梁君 @徐达S @ZJUER-刘建斌 @沈浩老师 @商业分析-数据挖掘 @数据化管理 @susantl @P夏夏 @自己_木吒 @网店那些事儿 帮我转一转啊。 [12/19/2011 16:48:30]
  5. 回复@零对冲:恩啊, 基本上这类职位都在北上广杭等地,其他地方基本没有。经济商业的发展水平决定的。 //@零对冲:南京类似职位为什么这么少? //@sxlion:招聘 //@小蚊子乐园: #微招聘#数据分析师,广州同样招聘,有兴趣者简历发至xiaowenzi22@qq.com//@数据挖掘与数据分析: #微招聘#【触发条件】:三年及三年以上互联网数据挖掘经验,懂SQL,掌握一种数据挖掘工具(SPSS、SAS、R等),会玩office系列工具;【催化剂】1、营销及业务分析优先考虑;2、内部火速推荐,流程短,效果佳!【base】:北京 【Email】cwdengkai@360buy.com @小蚊子乐园 @数据化管理 @郑来轶 @森可诚  [12/07/2011 15:56:26]
已完成会议活动 (更多…)

17 7月 11 关注SAS9.3的十个理由 by Alison Bolen


SAS9.3于美国时间2011年7月12日星期二(大陆时间可能是7.13)正式发布了。

SAS公司美女员工Alison Bolen综合她的同事意见,给出10个关注新版本SAS9.3的利用。大家都知道,SAS语法从诞生到现在,都是向上兼容的,也就是你80年代的代码,现在还能跑,如果功能够用的话,作为一个SAS程序员,你可以几十年不用充电学习新语法,还能够靠SAS编程谋生,这在IT界简直是不可想象的。

其实每一个SAS版本的更新,都会有新的功能出现,比如这里有几个版本SAS函数的变化。SAS9被不管是稳定性,还是功能上,都被认为是SAS发展上重要的里程碑之一。但是随着现在新一轮的IT发展高潮,SAS9.1,9.2和9.3版本之间都有很大的变动,毕竟需求发展太快了,Goodnight可不能坐以待毙。

下面是AB给出的十个理由,原文(英文)出处见:http://blogs.sas.com/sascom/index.php?/archives/1076-Top-ten-reasons-you-should-care-about-SAS-9.3.html  (美时间2011年7.12日发布)。 (更多…)

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01 7月 11 SAS和R:一对奇怪的情侣 翻译


原文见:http://t.cn/a99M7Y?u=1832339132

待完成

SAS and R

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12 5月 11 一篇SAS评论引发的思考 by sxlion


在2009年初,江堂的一篇博文“R与SAS之争:一个导读”描述了国外一家主流媒体纽约时报的一篇报道Data Analysts Captivated by R’s Power引起国外SAS社区和R社区的粉丝们的大讨论。报社记者写报道嘛,肯定会找些社会矛盾点,专业称“焦点”来引起不同人群的注意。为了达到吸引眼球的效果,适当的添油加醋(专业称“润色”)也未尝不可。当然,也不能否定记者的对社会趋势发展的职业敏感性。就这样一场偶然或必然的口水战拉开了。然而,那时并没有引起国内的R粉和SAS粉们注意。

而在2010年4月胡江堂的另一篇在统计之都的博文Think SAS(一)则为了突出SAS,把其他统计软件进行了对比。尽管是客观的对比,不过放在R粉汇集到地方,难免争议。尽管江堂表示了担心,但是还是不可避免地引起广大中文社区的SAS粉和R粉们的罕见的大PK。同为统计分析软件,毕竟R作为后起的免费工具,还是受到很多人的拥护的,并且R作为开源软件允许个人自由发布R包所带来的成就感吸引了很多学院派的亲睐。显然R粉的优越感天然的要强于SAS粉,毕竟大多用盗版SAS的总不如正大光明用R的有底气。

最近(2011年5月)dapangmao在SAS圈子一篇关于SAS软件的评论”SAS, 一个华丽时代的结束(原创by dapangmao)” (经作者同意,转载如下)引起了众多SASor们的讨论,这篇文章很多转载,并且在微博上也很受关注。从正文和众多跟贴来看, SAS软件发展似乎不能跟上目前这个时代快速发展的潮流, 很多SAS粉们纷纷表示出一种担忧, 当然更多的是出于自身职场的考虑。而R粉们则表现出一种旁观的心态,可能缺乏对SAS的了解,更有可能的是他们走的是学术研究的那条学院派道路,和工业界的职场派没有利益冲突。

这次SAS粉们集体唱衰,并不代表SAS处于弱势,只是表达对SAS软件发展较慢而不能有所作为的一种无力感。因为在商业上,纯R无法和SAS较量(在这个时代,个人始终不是团队的对手),即使是可能对SAS造成威胁的R商业版本Revolution, 现在还处于襁褓中,它以后将遇到和SAS同样要面临的商业化所带来的问题。http://saslist.net/

另外,这三篇评论都是SASor作者主导的,说明SAS粉们对SAS软件及公司的思考,也说明SAS粉一般对SAS和R软件都熟悉的。从跟贴看来,R阵营还不够SAS阵营成熟,至少在自我反思方面还不够。面对网络信息的海量暴增和各种新型的商业需求,也许有更新型的数据分析软件来满足数据分析人员的需求。

在这里我们没必要通过比较SAS与R之间的优劣来选择他们中的任意一个,因为这些优劣总是暂时的。因此,我们不如祛噪取精,从正文和回复中了解这两种软件具体在各个细节方面上的长处,以便以后灵活运用。对于数据分析人员来说,他们只是工具的一种。与其花时间犹豫该学那种软件,不如都修炼一番,以便日后业务处理上能够随心所欲,不受工具之困。
 
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04 10月 10 SAS语言管窥 SAS_Dream 2004


这个文章最早见于2004年的sasor论坛,现在读来,仍然感觉经典。

尽管SAS经过这么多年发展,并且现在版本更新越来快,新模块和新功能如雨后春笋般冒出来,但是经典的文章仍值得再读一遍,哪怕是你读过很多遍。前一文转载了SAS的零碎印象一文,这两文每次读来都感到自己见识局限。因此,“精通“一词不管用于形容一个人的SAS技术,还是用来作为书名,值得谨慎考虑,再此,重读一些这些经典文章来提醒自己。因此,本博虽崇尚原创,并且网上的转载无数到连作者和出处都变更无数或者干脆没有,但是这里仍推荐大家重读一次经典。          saslist.net

另外,我很迷惑一点,为什么时隔五六年,还没有超过这两篇的关于SAS的中文评论出现,是没有像SAS_DREAM这样的技术高手,还是技术高手很忙?

附:

SAS语言管窥

由 SAS_Dream » 2004-3月-28 00:15

感觉SAS语言体系是庞杂多于宏大。因为很多可以称得上宏大的语系例如微软系或者现在的Java系,多是先有一个比较周全的架构,通过有序的新生、继承和变异,逐渐扩展膨胀的,语言元素之间有比较规范的关联。而SAS的语系虽有局部的架构,但就全局而言,主要是自发形成,也就是20多年的堆积和承袭。其实这也自然,SAS的应用领域靠近最终用户,模式千变万化,很难现有周全架构,只要有可行解就行了,而很多有组织的语系比较靠近系统底层,实际范畴比较集中,比较容易研究出架构。

因此,SASOR们的武艺和兵器往往是门派繁多,千变万化,但是很难有那种18般兵刃样样精通的武林宗师(如果那位知道有,麻烦通知一下,我们好沐浴焚香去拜)。

粗浅的印象是,SAS语系可以大致如下划分:

国语:Base语系

这是SASOR们不分阶级不分贫富都可以讲的话,里面就包含了常说的Data Step,Proc Step和Macro。SAS的基础语言元素主要是在这里演进而来。这个语言可以说是七十和八十年代面向过程处理语言的扛鼎之作,甚至还带有浓郁的非结构化色彩;难得的是SAS公司作为偏重技术的私人公司,二十多年以继承发展而非不断否定的方式打造Base,使得一些二十多岁“高龄”的函数和过程历久弥新,在如今面向对象的强势群体中仍以面向过程的独特魅力占有一席之地。

Data Step为处理与数据存储引擎的交互提供了规范,可以处理大量复杂的数据操作和变量操作,Data Step的底层是用C语言开发的。而Proc Step的出现则具有两重含义,一是将一些常用的过程组合归整为固定的过程调用,在语言书写上或处理效率上起到提升作用;二是确定了今后很多SAS模块语言的规范,比如PROC 的调用格式,CLASS, VAR, BY等语句,被广泛地应用在统计模块(如Proc Reg),数据访问模块(如Proc DBLoad),多维模块(Proc MDDB),数据共享模块(如Proc Server)以及很多GUI驱动的模块的shell命令(如EM中的Proc Neural)。Proc Step用Data Step和C语言结合开发而成。

Macro是Base中增强程序流程控制的语言机制。Macro并不是函数封装的概念,它的核心思路是文本替换,同操作系统shell脚本的机制相似。因此,macro的执行是依据macro定义首先进行文本替换,得出最终程序语句后再解释执行。所以在内存分配中,并不像其它语言中那样形成函数调用堆栈。所以在Macro开发中,不能像函数调用那样实现调用现场退栈式的参数传递。虽然这种机制不像函数调用那样带来更多的编程灵活性,但是由于文本替换不涉及复杂的内存分配管理,所以即使用很复杂的macro,替换的效率也很高,同时出现内存管理错误的概率也较小。由于Macro的设计含有大量的非结构性元素,所以编程的流程管理要多加注意,否则很容易造成程序可读性差的现象(事实上,看到%就想吐的现象是普遍存在的)。

Base中有一个过程值得单独加以考察,就是Proc SQL。事实上,它实现了对SQL的兼容,给很多熟悉SQL的编程者多了一个选择。截至V8系列,Proc SQL使用的SQL是基于SQL92标准的SAS SQL超集,有很多SAS特点的语法。关于同样的处理是使用SQL还是Data / Proc Step效率高的问题可以另行讨论,简单的说,从设计思路上,SQL是基于集合的语言,而SAS是基于记录的语言;SAS的开发在SQL和Data / Proc Step上并不是协调一致的,在V6的SAS中,很多SQL操作明显比Data / Proc Step低效,在V8中,SQL有了明显改善,有些情况下会超过Data / Proc Step,但是也需具体情况具体分析,随着数据量的增长,Proc SQL不如Data / Proc Step内存管理稳定的现象会渐渐明显,效率会有较大差距;在V9开发中,SQL的势力进一步增强,提升幅度也会比以前大。

Base语言的技能和思路是SAS的基本功,也是进入至高境界的重要途径。对于初入江湖的少侠,Base语言像马步冲拳非连不可,而到了“手中无剑,心中有剑”境界的大侠,也往往只用SAS摆平一切,代码思路之惊艳让人叹为观止。

官方语言:分析语系

分析语系是以PROC STEP架构扩展一些分析模块的语言,包括STAT,OR,QC,ETS,Insight和EM的shell过程,还有用于算法扩展的IML等。

分析语言有些贵族,因为需要有相应的背景特别是统计背景的人才能讲好。换句话说,SAS的贵族气质,主要也是靠分析语言表达。

经典统计语言STAT是名门望族的常用语,每个过程都是多年的功力积累,所以即便是极为常见的过程,也是在性能、精度特别是边界条件处理上表现出众,任何一个竞争对手,如果有机会去看到STAT开发组的豪华阵容和深厚积淀,都应该知道想要技术上超越STAT要承受的压力。

经济时间序列语言ETS也是在一个专门领域练透内功的产物,支持的算法种类和可定制性十分突出。

QC和OR语言是在专门学科应用领域的力作,尤其QC,是大型分析套件中,位置十分突出,不过这个领域里竞争对手的研究也很深入,做到关键功能不逊于SAS的也有。

Insight的语言主体是PROC Insight,可以以后台批量方式完成Insight操作。

EM的语言是针对EM中的各个处理节点,提供相应的PROC集合,例如PROC DMDB来生成数据挖掘数据库,PROC TREE实现决策树,PROC NEURAL实现神经元网络,等等;这种语言扩展有很重要的意义,很多厂家在炒“in database mining”的概念,实质上就是可以用一些挖掘语言直接对数据库进行挖掘操作,而EM语言与SAS数据引擎和其它SAS语言本身就是浑然天成,优势独到。

IML是针对矩阵定义和运算的语言扩展,有些另类,但是用好了可以写出很多复杂的算法。并不是所有的人都能或者都需要学好分析语言,而且把所有分析语言都精通和熟练也非易事,但是结合实际问题和统计知识,多理解一些对于思路的发展益处多多。其实数据库领域本身是非常适合统计知识的应用的,经常为数据库管理所累的设计开发者,借助SAS实地操练一些统计知识,会发现另外一片天地,比如数据库的查询命中率优化和结果数估算,数据量推算,数据仓库里的数据质量评估和提升,数据库厂家的很多方法知识含量少得可怜,用上SAS的分析语言,往往是迎刃而解。

形体语言:Graph

SAS Graph的强项不在于免编程的易用性,而在编程语句的完备。真正掌握了Graph编程会获得极大的自由,尤其是会熟练运用Annotate之后。有两大类方向上可以施展Graph功力,一是统计分析,当年SAS的数据挖掘大师Will Potts(现在在Data-miners,与Gordon Linoff等大师共事)讲解神经元网络的时候,就是自如运用Graph语句观看效果,辅助分析,熟稔程度令人叹为观止;一是应用展示,Graph对于图形种类的支持、定制的变化、比例的调配、边界条件的处理以及大数据量绘图的优化处理上均有不俗表现,很多时候Graph结果会给应用展示增添耀眼的亮点。

Graph技能出色的SASOR,像是轻功超卓的大侠,挥洒之间,偶像感十足。

时尚语言:SCL(AF)

SCL隶属于AF模块,是SAS语言中具有面向对象特征的开发语言。它的主创人之一据说是在SAS总部的一位台湾设计师,而且是OOP里还算开始比较早的开发语言。SAS一度想利用SCL与业界的流行开发语言体系接轨,其间加大投入,但是由于这个领域自身变幻莫测,SAS又不是领头羊,因而SCL在最近版本中具有极强的“时尚色彩”,所谓“时尚”,就是容易张扬也容易过气。SCL的名字也经历着变化,原先叫Screen Control Language,老老实实地想做GUI,后来叫SAS Component Language,俨然一副改天换地挑大梁的架势。而现在,Java在研发中的呼声很高,SCL的前景就很微妙,因为新派的Java系开发者对SCL和Base知道得相对较少,而传统的了解Base的SCL开发者转型Java也并非易事,SCL逐渐从前台退到后台,甚至重点集中到了通信接口层。因此,SCL是否会就此过气,很多人在怀疑中… ….

个人的观点是,SCL还是一套很漂亮的开发语言,自己建立了一套变量规范和流控体系,特别是OOP的体系,虽然C或者Java的熟手会看着怪怪的,但是实用性和效率上还是有自己的特点。SCL中的最重要的数据结构是SCL List,这是一种类似于Java数组的树形数据结构,这是一个兼顾灵活性和处理效率的设计,整个对象体系在这个结构上做文章,核心思路简明精炼;同时在与SAS数据引擎的交互上有突出的便利性。

至于SCL中的一些可视控件,也就是众多的FRAME元素,虽然在某些方面有特点,但总体上是乏善可陈。

SCL的使用主要集中在应用开发特别是一些前端开发上,但是AF,以及利用AF开发的EIS等模块都有些前景未卜,到底如何投入精力去掌握SCL,是个值得思考的问题。

劳工号子:引擎类语言MDDB和SPDS

这里没有丝毫贬义,因为使用多维引擎MDDB或者并行引擎SPDS的开发者,多是责任多于成就感,劳累多于飘逸的苦行者。

SAS MDDB是SAS用于多维处理的模块,现在有更时髦的名字SAS OLAP Server,后台的核心语言元素是Proc MDDB,这是个处理多维存储的功能强大的过程,想充分发挥SAS多维引擎优势的开发者,不妨着力修炼一下这个过程步。

SPDS是SAS用于并行处理的数据引擎,其实是SAS的数据引擎宗师Ami自创的一套独立的并行数据库,和Base SAS特点迥异。Base SAS对于SPDS的处理就像连接Oracle等外部数据库,Base语法用于SPDS很大程度是为了程序书写形式的兼容,而要想真正发挥SPDS的并行优势,需要掌握一套基于SPDS的SQL,和SQL Pass Through的连接语法。SPDS的名气不是很大,但在有经验的设计师调配之下,它发挥的性能是惊人的。

但是这两个语言的问题是,当劳工渐渐转变为白领以后,劳工号子就可能变了… …OLAP和SPDS是SAS V9和以后版本表面封装的重点,语法变化和依附性变化都会很大,所以旧船票是否能登上明天的客船还是一个谜… …

外地语言 Connect / Share和外语Access

Connect和Share是本地SAS调用远程SAS进程的通讯机制,SAS的C/S架构使用对等主机的概念,SAS主机之间可以通过Connect语言中的Rsubmit块、Proc Upload/Proc Download等语言元素互相提交任务,反馈结果。Share语言的主体是Proc Server,通过这个过程,将SAS数据和计算共享给远程SAS主机或是ODBC,JDBC接口。

ACCESS模块的功能是使SAS可以和很多异构数据库进行双向透明的交互。V8以后的ACCESS可以通过Base语言中Libname的扩展节省编程语句的复杂度,但是在必要的时候,仍可以通过ACCESS、DBLoad等过程来处理灵活复杂的要求。

其它边远地区的方言

还有很多模块可以通过Proc Step扩展或SAS函数的形式拓展SAS语系的范围。这里不再赘述。

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09 9月 10 关于SAS的零碎印象 SAS_Dream 2004-03-26


SAS_Dream大侠的《关于SAS的零碎印象》,可谓是给我们启蒙SAS的盘古般的大作。大作2004-03-26 17:26首发于sasor.feoh.net,虽然很多人用SAS很多年,但是读了这篇之后,才渐渐识得SAS的庐山真面目。尽管这篇文章已经问世六载,我也看了很多遍,每次读来都倍感有收获,因此仍完整地转载于此,以饲读者。

关于SAS的零碎印象

注:SAS_Dream于 2004-03-26 17:26发表 在论坛sasor.feoh.net

不管你以何种方式接触SAS,不管你接触SAS已经多久,“SAS是什么”,始终是一个几乎无法回答的问题。

不同应用领域的人使用的SAS特性差异,可以大到像不同公司的产品。所以,SAS交流大会,经常听到的惊呼是“啊,SAS还可以这样做”,而发出这样惊呼的人,不乏很多资深者。

因此有种说法是“SAS博大精深”,可是事实上似乎不是SAS本身而是SAS涉足的领域博大精深。去考察一下SAS产品和方案模块的各个细分市场,几乎每个都是竞争对手强悍,业内知识浩繁;再去考察SAS的各种成功案例,主要的成分往往都是使用者的智慧积累而非产品功能,与同业软件并无大异,很多时候案例的吸引力是决策分析领域相对于其它领域的吸引力,不是产品本身的吸引力。其实,公平的说法好像应该是,使用SAS的人,往往是愿意在决策分析方向上不断思考的人,他们会通过SAS产品,在决策分析领域进行深入实践,最终形成一个博大精深的气候。

很多情况下,SAS用户所做的事情已经让SAS厂家感到非常惊异,所以说“SASOR博大精深”仿佛更贴切些。

从SAS发展的功能范围,时间跨度和地域差异上去思考一下,也许可以离“SAS是什么”的回答更近一些。

SAS的功能范围,大致上是从专业统计分析到企业级应用,从工具销售到解决方案销售逐渐演进的。从90年代初开始,也就是SAS V6系列的产品起,SAS加大了企业应用类模块的开发和推广,主要是数据存储管理,复杂报表工具,大型分析套件,前端应用开发工具,企业应用系统管理工具,还有针对性更强的特定应用套件,2000年以后,更是把专业咨询服务作为发展重点,所谓的解决方案,就是定制的系列产品线+特定内容的咨询服务的收费组合。十几年的发展,按照现在国内软件企业的流行说法,已经形成了“几横几纵”的格局,横指的就是从数据管理,分析建模到前端展现各个环节的工具层,纵指的是金融、电信等行业和细分行业的针对性方案,组合了各种工具和服务。这种变化带来了积极的影响,但是也同样也遭遇了更多的强劲对手,更遭遇到了企业级应用领域的诸多难题,客观的讲,SAS在这些问题的解决上并不明显比对手好。到目前为止SAS在企业应用领域的声誉并没有超过在专业统计分析领域的声誉,即便是革新时期声名鹊起的代表作Enterprise Miner,在很大程度上也是借助了经典统计算法的扎实基础。所以,很多关于“SAS好还是不好”的争论,放在不同的应用层面,结论会大有不同。

个人看法是,SAS具备“两强一有”的特点,就是分析强,处理强,企业级应用的大体功能环节都有。SAS的分析功能,综合考虑其深度和广度,至今还是业界最高地位,其它产品如S-Plus,SPSS等,综合比较很难占到上风,当然,反过来说SAS的优势也不是绝对的;

处理功能说起来有点像一滩浑水,因为处理的范畴很大,但是通常讲,把数据从原始状态转换成适合于各种分析的状态,不考虑回滚、事务等特征,SAS在语言功能上的丰富性是有优势的,它的分析对手尤其是强调免编程的对手,在这方面功能不免捉襟见肘,它的处理对手尤其是数据库系的对手,在针对分析的变换上也是心有余而力不足,其实在很多情况下,这个优势比分析优势还大,只不过这个领域比较模糊,不容易形成明确印象罢了;至于说到企业级的应用,不论从数据仓库工具,OLAP工具,报表工具,到风险管理方案,市场营销分析方案,大大小小SAS还都有,和其它厂家一样,这年头也是言必称CRM,数据仓库和Java。就是这“两强一有”,让SAS在决策分析领域有独特的地位。

关于“SAS是不是好用”的问题,一种说法是“SAS是架钢琴”,上手不容易,但是可以玩到至高境界,而其它竞争对手如S-Plus和SPSS则像“电子琴”,上手容易,想玩儿的很深很灵活比较难;的确,SAS的学习曲线初期是比较长,不仅对用户,甚至对工程师内部学习都是这样,而真正事倍功半的境界需要较长的积累;不过现在的事实是,SAS和竞争对手都在向“合成器”这个方向上使力,做成傻瓜加专家都适用,“演奏”都可以登得厅堂的产品,所以SAS开始发力前端,甚至Java架构不离口,但是在这方面,毕竟是晚生后辈,而其它竞争对手也是全力以赴,或加强后端,或收购合并,像SPSS收购了ISL的Clementine,在数据挖掘上从易用性到功能上对SAS形成了极大冲击,要知道ISL是业界最早以产品化思路研发数据挖掘的公司之一,功能设计上的功力也非同一般;目前,SAS这架钢琴的学习曲线尚未明显缩短,而以Clementine、QuadStone为代表的产品在功能深度上的迫近却是咄咄逼人,SAS的排位也因此变得微妙。

另一种解决易用性的方法是加入向导服务,也就是,“SAS的人教你弹钢琴”,是SAS卖服务的思路,存在的问题是:“造钢琴和保养钢琴的知识不代表能弹好琴,或者教好琴”,很多决策分析应用服务的成熟性和重用性都相对不高,连达到ERP的规范级别都难,要想用好不仅仅是看懂语法那么简单,“钢琴教师”需要懂产品,懂行业,可以举一反三,还要有传授知识的方法,这些往往靠多年的专业服务经验积累。SAS的服务经验多来自参与项目人员的自发经验积累,水平高低往往看各人的造化,以商务模式有组织的发展专业服务,SAS公司自身也需要一个积累学习的过程,并不像商务宣传口号那般简单;所以,在很多场合下,“SAS是不是好用”,还要看用户自身的水准,以及与产品服务的沟通。

从公司发展的时间阶段来说,SAS公司的策略也如其它厂家一样,在各个阶段有明显变化,特别是从2000年以后,SAS在推广策略上进入了大转型阶段,从公司CI,到产品组织,都不断地变化着。这一点从SAS网站上可以明显看出。很多时候,SAS在新版本的更新中,不是在开发新的功能,而是重新拆分和合并模块组合,改变宣传口径,有些换汤不换药的感觉,同时,在过渡期,也造成了相应的混乱;常有的情形是,看到一个神奇的名称,仔细一打听原来是几个老模块改了个名字,或者是,老用户突然在新版本找不到自己熟悉的模块调用了;V9很多变化是这种重组的结果,相对来说算是一个总结,但是这种架构是否稳定到下一版本,也很难说。所以考察SAS方案,不仅要听其言,还要观其形,更要摸摸它的模块……

对于SAS功能和发展方向的转型,各个地域消化并不均衡,有些时候,不同SAS分公司的对于SAS的推广,也让人有天壤之别的感觉。比如历来SAS有北美和欧洲两大强势阵营的划分,北美阵营以工具销售为主,强调软件的通用功能和强壮性,而希望用户及推广伙伴去开发针对性应用,欧洲阵营重视开发有针对性的应用,强调根据具体应用特点自己主动进行二次开发,认为对用户的适用性比软件的绝对性能重要,结果经常是欧洲开发了一些应用,反响比较好的,拿回北美总部去做引擎整合。因此,看欧洲和北美的客户案例,感觉不一样。再看亚太区,日本是传统的统计分析工具式的销售仍占主导,单纯的Base 或加上STAT的组合销量很旺,用户的应用是扎实稳健,但是技术的发展有些滞后;台湾是在V6的时候重点推广了QC和针对性OLAP应用,一时成为亚太的亮点;韩国则是骤然加速,在电信流失分析和制造行业管理分析上成为领头羊;说到中国,则像现在很多领域的发展一样,有的方面很前卫,有的方面又滞后得多,有极强的动态性。所以,如果有机会去亚太转转,不同人讲的SAS故事会让你想“这是一家公司的产品吗”……

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