从比较三星、苹果、HTC的智能手机,iOS、Android、Windows的移动操作系统到比较即将选举的选举候选人,或者选择世界杯队长,比较和讨论丰富了我们的生活。如果你喜欢讨论,你所要的就是在一个充满激情的群体中抛出一个相关问题,然后看着它爆炸式地发展!这个过程的美妙之处在于,社区里的每个人都是一个知识渊博的人。
导读:关于三种数据科学工具Python、R和SAS,本文从8个角度进行比较分析并在文末提供记分卡,以便你随时调整权重,快速做出选择。
大家都知道,Python 和 SAS 是两个很常用的数据挖掘工具。Python 开源、免费、有丰富的三方库,一般在互联网公司广泛使用。而SAS需付费,且费用较高,一般互联网公司无法承担,更多的是在银行等传统金融机构中使用,不过这两年由于Python太火,原本使用SAS的也开始逐渐转向Python了。
关于三种数据科学工具Python、R和SAS,本文从8个角度进行比较分析并在文末提供记分卡,以便你随时调整权重,快速做出选择。
前几天(上周日),我在分答上回答了一个问题,问题是: Python,R,SPSS,SQL这类软件哪个最适合初学者入门以及进阶学习的顺序(以就业为导向) 语音中我从“职能方向”和“行业方向”聊了一下自己
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统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》,神书,不解释 1.2《实用多元统计分析》,从线性代数的角度详细讲解算法,例子简单,国外课程教材 1.3《统计学习方法》,李航著,统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶!数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学:从数据到结论》 1.6《数据挖掘:概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
小编最近在潜心研究外部数据导入SAS,深感Excel的导入的不便利,想实现程序控制将Excel改为CSV在通过CSV导入SAS。想着想着,就想到用外部语言来实现文件的另存为的功能,开始呢,想用Excel中的VAB来实现,后来呢觉得SAS执行Excel里面Macro不太方便~因此就想用Python来实现。
首先,咳咳,还是日常的开篇抱歉:由于最近大猫沉迷于Ingress无法自拔,所以原定于本期的data.table教程延后一期,咱们继续上次的系列《SAS or R:谁更适合你》,大猫来和小伙伴聊聊“开源”这件事。
安装setuptools,因为pip依赖setuptools,所以这一步必须先执行(安装使用root用户)
很久很久以前,有人问小编:SAS如何实现发邮件的功能,小编尴尬的反问道:SAS居然还能发邮件?是的,SAS可以实现发邮件的功能。以前觉得这个功能好鸡肋,现在小编变赖了,想将一切都交个SAS去实现半自动化乃至全自动化。在运行完SAS程序后,自动将产生的结果发给指定的人。
上一篇总结了一些入门的知识内容,本文结合个人经验,总结编程软件方面的内容,对各种软件在量化上的应用做一个对比,供参考。首先我的观点是,没有最好的软件,只有最适用的领域,先明确自己想做的是什么,再选择最合适的软件。这不是一篇广告文,也不是百度复制粘贴的结果。
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
前几天BAT齐聚深圳,机器学习、人工智能成了热门话题。有人问我,机器学习这么逆天,怎么不用来学习学习“自己”(指机器学习本身)呢? 别急,今天介绍两个研究,都是分析“自己”的: 一个是对招聘网站上数据分析工具出现的数量进行统计分析,得出数据分析软件的热门排名; 一个是对54000篇关于机器学习的论文的摘要进行文本分析,得出机器学习领域中排名前10 的研究主题 1. Python的热度已经远超R和SAS 《R for SAS and SPSS Users》的作者Bob Muenchun,近日在他的个人
大家好!新一期的大猫课堂又和大家见面啦。这次开篇先和大家说两件事:首先是感谢各位老板的打赏(好多天饭钱T_T)。大猫一开始只是对打赏这个功能很好奇,于是自己先打赏了自己一次,想看看微信后台是如何运行的。没想到后来竟然有好多老板跟着也打赏了大猫,大猫简直惊讶得合不拢嘴——只能在心里一遍遍感谢各位恩主……
Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一,是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
前言·数说君的话 在统计软件里,SAS算是一哥了,虽然R免费开源有各种统计函数、python功能多各方面比较平衡,但是、但是——SAS贵啊!正版的SAS一年要上百万,不是土豪用不起啊! 大家可以在前程无忧上分别搜索一下SAS、R和Python,对比一下,招SAS的公司都是大型药厂、外企、金融机构特别是银行...相比之下,R在学术界用的较多,Python在初创或者创新公司用的比较多。从这里看钱途,SAS是足以称为“高大上”的! 其实,凭良心地、以数说君自己的感受来说,SAS做统计分析确实是太方便了!SAS的
2005年,国际电信联盟的一份报告中描绘了“物联网”时代的图景:当司机出现操作失误时汽车会自动报警;公文包会提醒主人忘带了什么东西;衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。 这么美好的图景里面,我们——学过统计、用R用SAS跑模型、努力学习Python(【统计师的Python日记】已经更新到第6天了→第6天:数据合并)、平凡又伟大、美丽又善良的数据分析师,主要参与哪个环节? 不是部署报警器,也不是研发智能洗衣机,本质上就是跟你白天刚刚做的工作:整理、分析、建模、预测。本着学习的态度,数说君收集了一些资料
今天分享的案例来自CDA数据分析师就业班第三期远程组学员的毕业答辩,学员代表钱小菲分享了他们的数据报告。 他们以网站运营优化为案例,内容涉及: 对给出的数据进行探索,发现用户浏览网页的行为习惯 归纳这类分析的文献,包括算法、商业应用案例、评估效果等方面 制定推荐策略和实施方案,如何降低长尾网页的数量 制定检验模型运行效果的策略 具体内容可戳下方视频: 视频内容 经过就业班三个月的学习,钱小菲同学也总结了自己的学习心得,可供大家参考。 其实最开始的时候我基本上没怎么实际接触数据分析,包括统计学的很多知
本文是【统计师的Python日记】第9天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗,着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗,一些常见的数据处理技巧,如分列、去除空白等被我一一攻破 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Pyt
4月底,我带着自己水的一篇文章,从深圳奔赴美帝西雅图参加了一个制药行业软件用户组2018年年会(PharmaSUG 2018)。听了一些报告,收获不少。在众多报告中,有一篇题目为Why SAS Programmers Should Learn Python Too的报告有点意思。不过在我看来,文章中的例子并没有很好地体现出Python的强大,因为那几个例子用Linux Shell脚本实现也很简单。不可否认,如果你想选择一种语言来入门编程,那么Python绝对是首选!但是对于SAS程序猿/媛来说,我觉得现阶段没有太多必要去学Python,因为行业的原因,Python对SAS程序猿/媛日常的编程工作几乎没有什么用。除非你和我一样,喜欢折腾代码,或者你想转行业做深度码农,那Python是必须掌握的语言,因为Python有各种强大的库。下面就让我们来感受下python-docx库的强大之处吧!
从事数据分析要学那些语言呢?其实小编跟跟学员还有已经从事数据分析行业的人接触下来,给我的感觉是对于这个初级的数据分析师来,一般前二年做差不多都是老大让你做的是处理临时需求为主,如果小明给我做个报表,给市场部那边拉一些流量情况,所以主要前两年可能如果精通SQL与EXCEL再会点SPSS就差不多了,2年以后,老大会把一些:经营性分析需求与竞品分析给你,这里你可能你要需求统计软件,3年以后会让你做一些会员营销及其它的数据挖掘,这里一般说来如果是互联网行业可能R语言是最为流行。因为R语言是开源的,所以互联网企业很多
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边,分别代表药物使用者和这些使用者之间的联系。
数据分析过程中,需要对获取到的数据进行分析,往往第一步就是导入数据。导入数据有很多方式,不同的数据文件需要用到不同的导入方式,相同的文件也会有几种不同的导入方式。下面总结几种常用的文件导入方法。
本系列【基础篇】已经完全完结了,方便大家阅读学习,我们合并在成一个专辑,目录如下: 1. SAS软件入门 2. 读取数据 3. 描述数据 4. ODS的使用 5. 开发数据(一) 6. 开发数据(二) 7. SAS宏初步 8. 相关、回归等基本统计 ---- 前言·数说君的话 在统计软件里,SAS算是一哥了,虽然R免费开源有各种统计函数、python功能多各方面比较平衡,但是、但是——SAS贵啊!正版的SAS一年要上百万,不是土豪用不起啊! 大家可以在前程无忧上分别搜索一下SAS、R和Python,对比一
如果想用SAS发邮件,还是需要在邮箱中配置一下的,比如开启SMTP,这个就需要登录网页版邮箱去开启,其实本来打算用网易邮箱为例,不过最近登录网易邮箱进行设置我一直点不动...所以就以新浪、搜狐、QQ邮箱为例...
(致各位挚爱的数粉,因近期小编忙于处理其他急事,未能及时回复给大家资料链接,且微信公众号目前已经限制必须在48小时内回复,否则公众号后台消息发不出去,导致现在仍有很多朋友为收到资料下载链接,小编表示诚挚道歉——已按要求转发或点赞的朋友如果超过48小时以上未收到资料下载链接的,需要再次回复截图给小编,给大家带来不便敬请谅解,谢谢~) 互联网行业可能R语言是最为流行。因为R语言是开源的,所以互联网企业很多在手还有一些通迅行业的咨询公司,不过上手还是需要长期的学习; SPSS界面友好型,不过企业用正版也要很大一些
项目介绍:一直想写一份适合经济学等社科背景、学术科研向的 Python 教程。因为学经济学的多少会对 Stata 有所了解,有一些写代码命令的经历,这份教程应该:
计量经济学也有很多小的门类,请对号入座。 有很多软件,Stata, Matlab, R, Sas是相对来说用的比较多的。 如果是做应用计量(特别是横截面数据、面板数据),Stata是不二之选,因为不管是管理数据还是跑回归,实在太太太方便了。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有,而且其中的绝大多数都是用stata做的。而且最大的优点是,简单! 如果做应用的时间序列,Eviews似乎是一个不错的选择。但是我一般不做这方面,也不是很有发言权。 如果做理论计量,stata eview
推荐系统根据用户的历史行为分析用户的兴趣,再根据兴趣为用户推荐项目。然而,在推荐系统运作过程中,新用户与新项目会源源不断地出现。由于这部分用户与项目没有历史评分信息,系统无法有效推断新用户的兴趣与新项目的受欢迎度,这种涉及新用户和新项目推荐的问题成为冷启动推荐问题。
大概是自带了亲和属性,经常会有很多机会听到身边同事、朋友,甚至一些仅有数面之缘的人分享他们对于职业的看法和困惑。前不久,身边相熟的妹子,非常困惑地问我,为什么学了那么多软件,还是做不好数据分析? 这样的问题,不是第一次听到。我经历过那种痛苦而纠结的过程。今天老师说SPSS常用,明天发现金融行业SAS才是王道。回头翻翻网络,原来R已经铺天盖地。正当痛苦地一遍遍写代码时,发现朋友圈已经在刷“life is short,you need python”。我们拼命追赶,却永远赶不上前辈们的脚步。到最后,疲惫不堪。
越来越多的管理者意识到数据分析对经济发展、企业运营的重要意义。在古代,得琅琊阁者得天下;现在,得大数据者得天下。
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边,代表药物、使用者之间的联系。
随着数据科学领域的招聘信息越来越多,范围也越来越广.Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息,全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异,以及所赋予的工作职责。 最主要分为以下几
1. 数据收集:本地数据或者网络数据的采集获取. 2. 数据处理:数据的规整,按照某种格式进行整合存储。 3. 数据分析:使用相关工具对数据进行统计计算,得出分析结果。 4. 数据展现:数据可视化,使
了解 Python 集合: 它们是什么,如何创建它们,何时使用它们,什么是内置函数,以及它们与集合论操作的关系
转自:DataCastle数据城堡(DataCastle2016) 随着数据科学领域的招聘信息越来越多,范围也越来越广。Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息,全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异,以及所赋予的工作职责。 最主要分为以下几个职位:数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理。下面通过信息图区分每个职位的角色介绍、必备语言技能。 1、 数据科学家 角色/任务 清洗,管理和组织(大)数据 必备语言 R,SAS
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随着大数据信息化时代的到来,数据分析是各行各业都绕不开的一个话题,企业在发展过程中积累了大量的数据,对这些数据进行专业的分析,能够促进企业更好更精准的发展,能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律,够帮助管理者进行判断和决策,以便采取适当策略与行动。
导读:作者wrchow是浙江大学计算机硕士,通过自己的努力终于拿到了心仪的offer(搜狗Web数据挖掘助理研究员),实现了从事互联网数据挖掘的梦想。他对数据挖掘这个行业的兴趣,以及为了进入这个行业所做的准备和努力,非常值得想进入这一行业的在校生或朋友们参考。 由于本科专业是生物信息(可以理解为生物统计学或者与基因数据相关的数据挖掘学科),所以那时已经开始接触数据挖掘,对统计也算有一定的基础。记得大二的时候,我便开始学用matlab,然后玩弄SVM,神经网络之类的机器学习算法做一些分析和实验。现在想
作者是浙江大学计算机硕士,通过自己的努力终于拿到了心仪的offer(搜狗Web数据挖掘助理研究员),实现了从事互联网数据挖掘的梦 想。他对数据挖掘这个行业的兴趣,以及为了进入这个行业所做的准备和努力,非常值得想进入这一行业的在校生或朋友们参考。
CDA字幕组 编译整理 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 数据科学家是21世纪最性感的职业,那么该如何成为一名数据科学家呢?HackerEarth的主题演讲中就回答了这一系列的问题。 HackerEarth的主题演讲围绕如何成为一名数据科学家解答了一系列问题。在这里我们把内容分成上下两篇,如何成为一名数据科学家之学习篇和面试篇。今天先给大家带来学习篇的内容。 在本篇中Jesse steinweg - woods向大家讲解了为什么现在是成为数据科学家的最佳时机;如何迈出成为数据科学家的第一步
我感觉这是一个有趣的话题,可能每个人在SAS里面写的第一个程序已经不记得了~不过很多人都见过(学过C/Python/Java/C++/C#....等任何一门编程的人):“Hello World!”,
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按要求转载自网路冷眼 作者 | Robbie Allen 机器学习(Machine Learning)有不少有用的流程图和机器学习算法表。 这里只包括所发现的最全面的速查表。 神经网络架构(NeuralNetwork Architectures) 来源:http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ Microsoft Azure算法流程图(Microsoft AzureAlgorithm Flowchart) 来源:https://docs.micro
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