<p>logistic regression里面对categorical data的压缩吧。楼住提到的第三个问题核心应该就是categorical data reduction把email或者职业的几百个level压缩。。。</p><p>具体方法偶就不说了，学习过dm的应该都了解。</p>

<p>呵呵，生气了。</p><p>我又回去仔细看了下前面的帖子。</p><p>一开始：</p><p><strong>“因此，我希望大家能给我多提供一点信息，帮助我们了解哪些院系的教学有特色，这样我们就可以定向进行招聘，提高效率。</strong></p><p><strong>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 分享不仅可以给自己一个崭新的机会，同时，也为你的同学创造机会！否则受我的经验所限，就只能在我了解的范围内进行招聘，对其他院校的同学，似乎显得有些不公平”</strong></p><p>态度相当诚恳，而且看出来工作比较认真，这在年轻人里是比较少见的。</p><p><strong>“我觉得应届生还是谦虚一点好，谈能力还不是时候。</strong></p><p><strong>数据挖掘绝对不是了解几个数据挖掘算法就可以的。数据库/ETL/数据仓库/数据准备/变量选择/模型开发/部署和监控/业务规则，尤其是行业经验和异常处理，都是数据挖掘的必备条件，另外还要能有效跟非专业用户沟通，和IT沟通，和高管沟通，请问有几位同学具备这样的条件。”</strong></p><p>说的也很中肯，而且反映了实情。</p><p>所以我才提出我的一些看法，希望给你些参考，因为很多东西都是以前招人的时候犯过的错误。浪费了不少时间和资源。</p><p>分歧出现在这里</p><p><strong>“SAS在挖掘项目中根本不起决定性作用，但是掌握SAS的话上手比较快，不用我再花半年时间培养大家做SAS程序员。另外，SAS的重要性体现在数据清洗阶段，而不是建模阶段。”</strong></p><p>还有<strong>“可以跟我谈潜力，但不要开口就跟我谈能力”</strong>这种高高在上的口气我是比较反感。</p><p>但是，为了说明sas的作用，我在随后给出了证据来支持。其中一份是SAS Global Forum 2008(原SUGI),作者我想国人大概有些经验的都认识，起码听过他。如果说老美在这方面比中国先走，有些优势，我想没人会反对吧。商务智能在中国的发展，实际情况我想是有目共睹的，什么水平大家心里都有数。但是，你这时候却显得不怎么“谦虚”了：</p><p><strong>“hehe,实在忍不住看了楼上的PPT,发现这里真的是校园版的SAS论坛.SAS STAT/ETS提供多种回归过程, NLMIX只是其中一种,还有什么PDLREG, LSREG,MODEL,不一一列举,说实话,这些复杂的回归过程目前在企业的实际应用情况来看，根本就用不着.</strong></p><p><strong>大家别不信,SAS自己的挖掘工具 Enterprise Miner就收录两类回归过程,在其Regression节点,就是线性回归和Logistic回归,其余预测性模型也就是Nerual Network, Decision Tree,艰深晦涩的理论SAS自己都不推, 更不是目前企业应用的主流.</strong></p><p><strong>理论研究追求的是体系完整,象联列方程组一样试图用一个模型解决很多的问题.这是因为理论研究可获得的变量信息太少，为了不浪费协方差结构里信息,因此大多数理论面对的是信息缺乏的问题.但就企业实际应用而言,企业不需要复杂的模型,一个复杂的问题化为若干相对简单的问题,然后在用一个相对简单的模型去解决一个相对简单的问题.因为企业的数据库里有太多的变量可以用,要解决的是信息泛滥的问题.</strong></p><p><strong>看来国内的教学真的是太学院派了,离商业应用的差距真是太远了.<br/>”</strong>&nbsp;</p><p>本来这只不过是为了证明sas不仅仅在data cleaning方面有优势，还有建模也很厉害，可是在国内却有这样的误区，真不知道是因为什么。</p><p>还有，既然楼主的态度好，又为人谦虚，可是为什么又“<strong>发现这里真的是校园版的SAS论坛</strong>”“<strong>看来国内的教学真的是太学院派了,离商业应用的差距真是太远了” </strong>这表明这可能是自身真正的想法。还有ppt最后是有署名作者和公司的，所以我很奇怪怎么会有这样的言辞出来。而且我完全有理由怀疑你是没看，还是没看懂。因此我想说你菜还真是没冤枉你。其实搞过些sas，数据挖掘，或者有统计背景的英语能看懂的话已经很明白我的意思了。而且到这时候我还是在交流。你前后不符的言行着实另我很不舒服，前面是很好很谦虚，后面却很傲很无理（这也是为了这坛子里的各位教授和学生，说实话，不少人水平相当的可以！）。另外你如此贬低一个高级分析师（真正有能力的人），我得出的结论大家用脚丫子都能想出来，就股票而言，如果一个上市公司/银行的主要分析师的能力有问题的话，极有可能这个公司的业绩不会太好，这个是常识。不算过分的话。</p><p>可是，这时候你居然跟我端起架子来<strong>“kuhasu，就依你目前的水平和态度，白给我干我都不招。”</strong>可能前提假设成我是学生，处于招聘用人的被动地位，没有任何优势了。<strong>“如果做不到，或者琢磨不清楚，就少一些狂妄，多一份谦虚吧，少在我面前谈水平。”十分另人生气的腔调。</strong>看样子是想让我闭嘴。所以我报下身份难道是无理吗“客观地讲，我的职级比你高，报酬所得的话你应该比不了。：）不要以为在这里的都是学生。”至于你谈论项目的语气和措辞，“<strong>你要真想了解数据挖掘，去研究下Enterprise Miner吧，如果觉得你的SAS水平够牛，你也可以试试如何用Hash实现表链接，如何SAS代码实现Intergroup Grouping。如果你想了解模型，你可以去琢磨下如何把收入、年龄、职业、性别、手机号码、email地址这些不同性质，不同量纲的变量放到模型里去做二元logistic回归。如果做不到，或者琢磨不清楚，就少一些狂妄，多一份谦虚吧，少在我面前谈水平。还有就是如果你觉得SAS的BI产品够牛，你可以去了解了解汇丰、花旗、BOA,四大行，还有上规模的中小银行，电信，证券，看看他们是怎么用SAS的，怎么管理ETL的。如果你还觉得不服，你去了解下目前国内外银行监管炙手可热的BASEL 2项目，可以说是集数据分析和挖掘之大成，在所有的项目招标中，SAS中标的有几家。”</strong>看出来似乎你真的没太多经验.......至于这句<strong>“SAS是棵好树，但千万不要以为一颗大树就可以撑起一片天。而各位热爱SAS的朋友，也不要以为SAS是块宝就抱着不放，不小心就成了井底之蛙”，</strong>把所有人都一棒子打死，连我都没说过SAS百分百好，真是奇怪你好好看我的回复了没有？</p><p>还有，哪怕是sas base programming培训，也会都讲过EM其实就是base程序的一个GUI实现。所以实际上所有的EM功能都能用base实现是公认的事实。</p><p>其实根本就没有偏离SAS讨论的本质，你难道让所有后来看你帖子的人都认为sas只会数据清洗吗？亦或是建模只占一小部分（是指需要的时间还是重要性呢）？这样误导别人那还不如一开始就没人知道的好。</p><p>可能你的确会对“专业水平将会影响大家对我的团队的信心，从而影响我工作的完成。”比较担心，但是实际上我一直是本着交流的目的和思想。只不过你缺乏些耐心。那个report如果你仔细看了，看明白了，就不难明白我的意思。可是你却抛出那么一段话......所以你以后的工作怎么样，那是你的问题。而且这里的讨论仅仅是交流，跟其他的没有关系。有的时候并不是两个人，是代表两类人两种思想。论坛讨论的好处就是这样，没什么不好意思的，不用把个人看的太重。要是在网络你都不能心情愉快的交流发表自己的看法，那不是太郁闷了。而我并没有在招聘区你的帖子进行回复，相信你是可以了解我的意思了。</p><p>至于，你提的问题，第一个第三个没什么好说的。第二个，IGN的模拟问题</p><p>&nbsp;2.公布你用SAS base代码实现Enterprise Miner里的Interactive Grouping的算法和功能（我认为这点SAS Base实现起来很困难,如果要考虑灵活高效的话）-----------你说的一点儿都没错，因为以前有授权模块的使用问题，所以对ING模拟过。但是我是说EM的功能base都能做到，可没说一定灵活高效（可视化）---对于习惯于可视化操作的分析师来说，base很难达到这样，真正模拟的好的话那直接用那个node不就可以了。但是如果是用快速高效的话，base编出来的肯定是别的比不了。而且因为市场定位的关系。EM的认可度高些，但也有算法等缺陷，所以很多还是要base来实现。</p><p>你的激将法对我没什么用，我没心情做义工：）</p><p>要是几年前，我估计我肯定会大段代码和演示往上贴</p><p>最后，祝你身体健康、工作顺利！</p><p>另外对毕业生要说的是：他们那里还不错，毕业生一定要踏踏实实的先积累经验。</p>

<p>还有，提醒下现在想从事这类工作的同学们，在中国的社会，不是好就一定能拿分。</p><p>在决策层选择这一类的产品和服务时，考虑的不见得是东西的好坏，有不少的利益关系在里面。</p>

<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp; 呵呵，谢谢kuhasu的认可，说我们这里还不错，不过实事求是地说，我们还处于起步阶段，虽然个人能力都还过得去，但是整体的架构和体系还在一步一步地完善之中。所以有很多地方要跟大家沟通和交流。</p><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp; 同时也要感谢kuhasu的中肯的建议，也提醒我要不断地进步，去思考在不同的应用环境下，大家对工具的使用都会有差异，各有侧重，自己的经验不见得错，也不见得就是对，提倡求同存异，忌讳以偏概全。</p><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp; 也许争论的焦点就在SAS在数据挖掘过程中建模环节的作用，我再澄清一下，我的本意应该是这样。我认为数据清洗（当然不仅仅是工具的使用，还有大量的业务经验）的分量占到60-70%，而建模的比重不过10%。对于数据清洗，SAS的地位绝对无对手可撼动，没有别的工具可替代。但在建模环节，SAS同样也是最好的工具，但即便是最好，它也最多发挥10%的重用，而且并不是不可替代。因此从这个意义上说，我认为SAS的重要性更多体现在数据清洗阶段，而不是建摸阶段（尽管它是最好的建摸工具）。</p><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp; 但这10%同样不可缺少，往往对这10%的作用，建摸分析师要付出90%的积累和努力，这也是我为什么说数据挖掘艰辛的原因。</p><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 不过既然大家都这么热心，对于第一个问题，还请kuhasu给大家一点指点，我知道一点，写一段实例代码不会超过10行，只是我自己不是很确定我的程序写法是否正确，所以还请老兄多费费心，如果觉得实在是懒得写，我过两天整理下思路，贴上来，Kuhasu帮我解释下如何，也让关心本帖的朋友能有所受益，不知妥否？</p><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp; 最后也祝大家工作学习顺利，好好学习，天天进步，共同推动数据挖掘在中国的应用！</p>

[此贴子已经被作者于2008-3-16 10:43:25编辑过]

<div class="quote"><b>以下是引用<i>kuhasu</i>在2008-3-15 1:42:00的发言：</b><br/><p>还有，提醒下现在想从事这类工作的同学们，在中国的社会，不是好就一定能拿分。</p><p>在决策层选择这一类的产品和服务时，考虑的不见得是东西的好坏，有不少的利益关系在里面。</p></div><p>中国就是人情、关系网社会。</p><p>好学问就是好酒，评出味的人不多。比较好的就是自己评味，自己满足即可。</p><p>借用二刻《拍案惊奇》</p><p>日日杯深酒满&nbsp; 朝朝小圃花开</p><p>自歌自舞自开怀 且喜无拘无碍</p><p>青史几番春梦 红尘许多奇才</p><p>不须计较与安排</p><p>领取而今现在</p><p>看得出 二大高人都厉害</p><p></p>

<p>FYI</p><p></p><p></p><p>And if you just wanna merge datasets,try format statment,it can save u almost 80% of time u spend on sort and merge.</p><p>(when there is a small size dataset and a large size dataset).</p><p>Cheers!</p>

<p>共同推动数据挖掘在中国的应用！</p>

<p>呵呵，不错，赞一个。hash的定义和我掌握的一样，可是如何进行表连接呢，kuhasu兄提供的范例没有说明如何进行表连接，借花献佛，假如要合并A,B两个数据集，生成C</p><p>data&nbsp;C;<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;if _n_=1 then do;</p><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp; if 0 then set&nbsp;A;</p><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; declare hash h1(dataset: "work.A"); <br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp; h1.defineKey('n','id');&nbsp;&nbsp;&nbsp; h1.defineData('id','xxx'); <br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp; h1.defineDone();&nbsp;<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp; end;</p><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp; SET B;</p><p>findresult=h1.find();<br/>if findresult=0 then output;<br/>run;&nbsp; </p><p></p><p>有点搞不懂 if 0是什么意思，往高手指点。</p><p></p><p>另外，用format连接我知道怎么做，虽然省资源，但有个问题是如果连接需带入多个属性进来，则要建多个format，比较罗嗦，不能一步搞定，而且还可能不小心改变字段的类型和长度，慎用！</p>

[此贴子已经被作者于2008-3-16 10:44:15编辑过]

0点的钟声敲响了，夜猫还不少。

<p>小学生&nbsp; 学习中</p><p>二者的争论让我对SAS有了更深的了解 呵呵 </p><p>继续关注</p>

<p>楼主，你好。</p><p>我对这个职位比较感兴趣。已发简历到你邮箱。请查收。合则约见。期待你的答复。</p><p></p>

haodingyixia

<p>我认为学院的好坏学生的SAS水平不一定高。都知道学习SAS要有恒心，要不断的学习，光入门就要2、3个月，请问现在的大学生有几个有那么好的耐心，估计都是上课听下，下课运行下。就完事了。其实，关键的是要对SAS感兴趣，有不断学习的耐心。 其实，暨大伍老师也开SAS课，他早就对SAS有研究，特别应用在计量模型，我们同学当中也有很多学SAS的，也有用的不错的。 其他院校的情况不知道，就不加评论，但清华的朱老师的SAS水平应该相当可以:)个人观点。</p>

谢谢 macroshirs 朋友的信息,我想谁都不会只用成绩作为唯一的招聘标准.确实是坚持和恒心是非常重要的驱动力,同时,一个良好的氛围也能帮助人快速进步,所以,我非常希望了解哪些学校的SAS学习氛围比较好.谢谢大家关注<br/>

<p>高手真多，小弟大开眼界．</p>

wolfcrying, <br/><br/>关于 if 0 then set A;<br/><br/>是将 A dataset 中的变量先放入 PDV 中（这一步是在compilation 过程中实现的， 并不被执行）。 如果A中 变量不再 pdv 中，HASH 无法引用和定义该数据集中的变量。<br/><br/>刚学一招， 现学现卖<br/>

牛人好多

<div class="quote"><b>以下是引用<i>flyfishing</i>在2008-4-1 2:35:00的发言：</b><br/>wolfcrying, <br/><br/>关于 if 0 then set A;<br/><br/>是将 A dataset 中的变量先放入 PDV 中（这一步是在compilation 过程中实现的， 并不被执行）。 如果A中 变量不再 pdv 中，HASH 无法引用和定义该数据集中的变量。<br/><br/>刚学一招， 现学现卖<br/></div><p>正解，谢谢各位支持</p>

我是上海财经大学的学生，但不是统计学院的，但SAS课程对我们所有经济类专业都是必修课程，一般性操作还可以。但是有很多专业要学习SAS编程和数据挖掘的，如果楼主想要招专业人士，可以在上财统计系、金融学院和经济学院找到不少高手。我认为大部分重点高校的统计类专业和金融类专业这方面有特殊才能的人还是挺多的，楼主不妨在一些学校的实习论坛上招点实习生，估计能从实习队伍中找到您要的。

<p>Daprès moi, le plus important n'est pas la programmation. les analyses statistiques ne sont pas seulement les programmes. Dans les institutions statistiques &amp; économétrie etrangères, les cours concernant les programmations ne prennent pas une partie importante, mais tous les projets doivent realiser à l'aide des outils statistiques( SAS R MATLAB...). Donc, pendant une année de formation, on doit realiser en moyenne 10 projets sous SAS ou les autres logiciels, reallement, on n'utilise pas des programmes complexes, le plus important c'est la compérention prolematique et les stategie d'analyse...</p><p></p>

<p>在美国公司里硕士统计生可以拿到9万美金，属于top 5的收入！</p>

<p>i dont konw how's China's SAS level,</p><p>in USA, i know CSULB (Cal State Univ. Long Beach) have the best graduate program in Mathemtical Applied Statistics; this is the most practical graduate program over US; we got full trainnig on SAS, SPSS, MiniTAB, and Matlab. compare to other satatistics graduate program, CSULB focused&nbsp;on real world problems &amp; trainnin rather than theoretical statistics.</p><p>UC Riverside also really good on statistical consulting, i worked with their PHD students couple times, eventhougt i only have a Master degree at CSULB is&nbsp;pretty much equal to&nbsp;their PHD students (dont get me wrong, UCR is a really good school)...</p><p>well, i m talking about "mathemtical" statistics only.</p>

<p>to 51st floor</p><p>在美国公司里硕士统计生可以拿到9万美金，属于top 5的收入！</p><p>本文来自: 人大经济论坛(<a href="http://www.pinggu.org">http://www.pinggu.org</a>) 详细出处参考：<a href="http://www.pinggu.org/bbs/thread-294574-1-1.html&amp;star=6#201873">http://www.pinggu.org/bbs/thread-294574-1-1.html&amp;star=6#201873</a></p><p>Sorry, That's is so NOT TRUE... i wish i can make 90G a year... </p>

“态度也是一种能力”斑竹这句话很同意！

能力啊，哪那么容易出来的

以后不看小说了，只看本论坛，呵呵

<p>[转帖]关于怎样学习SAS编程技术-朱世武 </p><p>本课程的主要目的是培养动手能力，所以一定要花时间去操作SAS系统，运行《SAS编程技术与金融数据处理》一书中的例子。切记不能只听课看书，不操作。</p><p>1.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 关于习题</p><p>各章节所配习题的目的，基本上是为了同学们能够加深对相关章节内容的理解与熟练SAS软件的操作，因此这些作业很少有比较综合的（因为刚开始不可能作综合的练习，等学完第9章，SAS软件的基本框架都掌握后就可以综合且有创造的习题了），都比较基础，也比较简单。</p><p>更确切地说，这些习题只能叫复习题，是为了大家能够打下SAS程序扎实的基本功而设置，更多地为课外复习时所用。一些比较综合和需要发挥性思考的题目则要等掌握SAS的基本框架时才能作，这些课后习题能够帮助大家对SAS的程序有更深入的了解和掌握，也会对解决复杂问题起到很好的帮助作用。</p><p>2.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 关于例题</p><p>学习任何一种软件，最好参考资料是有大量能运行的例子。</p><p>SAS程序是比较灵活且技术性很强，需要循序渐进才能把它学好，所以我们刚开始学时只需要掌握其最基本的内容，如系统的基础知识、语句、函数等，不需要在一些很有技术性的语句上花太多时间去推敲。很多东西是系统预设好的语句，是无法推理的，也不需要去推理，初学的关键是通过运行书上的例子，来掌握基础的知识和语句，越牢固越好。初学者切记不要死扣复杂语句等，很多东西等有了基本框架后就很容易明白了。</p><p>由于SAS编程技术的特殊性，很多前几章的例题会涉及以后才讲的概念（这也是所有软件都存在的问题），这个时候不要着急去理解后面的概念，重要的是通过记忆和理解的结合，把当前讲的东西都理解好，巩固好。</p><p>学完第9章，就会掌握SAS编程的基本框架，这时所有的东西都能综合在一起，自己的编程技术也上一个大台阶，处理起问题来才会越来越得心应手。所以一开始学习的时候，切忌急躁，要有耐心，有了整体的框架后再来解决问题，才是最有效率的。</p><p>3.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 关于作业</p><p>严格来讲，本课程不会有很难的作业题，也考虑了同学们的时间而设置。而且，对基础掌握的越牢固，需要花费在作业上的时间就越少。所以，习题一定要自己做，尤其在一开始，一定要打好基础，这样才不会在考试的时候手忙脚乱理不出头绪。程序很容易复制，但思路是最核心的，思路要自己想，复制作业的危害到底有多大，相信同学们都能认识到，也相信大家会抱着对自己成绩和才学负责的态度来对待作业和考试。</p><p>4.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 关于学习</p><p>只要静下心，认真听讲，完成好每一次习题和课堂测验，好好看书，独立思考和作业，这门课就一定能学好。</p><p>基本语句原则上都需要掌握，但更重要的是要会查书和使用课本后面的附录，需要一点点灵活和主动学习的精神。一般而言，不常用的语句老师会在讲的时候指出来。只需牢记特别常用语句，许多语句只需要用熟，将来处理实际问题时能根据需要查询语句的用法即可。所以，同学们面对很多例题中的语句，首先不要有惧怕心理，耐心地去理解后，会发现其实都不难。</p><p>5.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 关于考试</p><p>期末测验采取选择题与简答题结合的方式，选择题一般与上机操作有关，2005年开始可能会增加面试。所以理解好课本中的例子，亲自上机操作，运行程序，掌握什么样的语句产生什么样的结果很重要，对于考试时在看似相似的答案中挑出正确的也是很有用处的。考试是为了督促大家学习，决不是为难同学们。</p><p>特别鼓励同学们逐渐用SAS软件来解决自己遇到的数据处理、金融计算、统计建模等实际问题。</p><p></p><p>朱世武老师采记记录_关于学习SAS</p><p><br/>1.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 为什么要学习SAS，用什么样的态度来学习SAS？</p><p>SAS是非常有用的软件工具，SAS为经济管理、社会科学、生物医学、质量控制、风险管理等领域的众多用户所采用，是公认的较完善、全面的软件包。目前还没有其它软件可以超越SAS对大型数据进行综合处理能力。SAS本身还提供了很多开发工具，这就使得我们可以用他灵活地来解决很多问题。SAS最具优势的模块是BASE，STAT, ETS, IML，和其他的开发模块。</p><p>你们一直想知道SAS在那些具体的工作中会有应用，我想这是一个对学习SAS的误区，SAS作为一个现代社会发展需要的数据处理与统计分析工具，在国外，掌握SAS技能可以找到很好的工作，也许可以作为一个职业。但对于我们金融系的学生，SAS绝不是一个具体的职业，只能是辅助我们工作的一个强有力工具。就像我现在问你，以后哪些工作中会较多的使用word一样，这是很难回答的，如果一定要回答的话就是你的数据处理、计算、统计分析方面的活都可以用SAS很方便的来解决。把SAS说成是学习金融专业的人的工具绝不过分，它真的很方便，尽管一开始学起来会比较难，一旦学好，它有无比的优势，如，一些东西如果用其他软件来算的话可能要一个月，修改一个数据再算一次又要一个月，可是用SAS可能就一上午的事，且保留的SAS程序更方便你以后的修改与计算。确实是，差距真的可以这么大的。这么一个高效的工具做为我们学金融的人一定是要学的。学金融的人只有理论是不够的，必须要能解决实际问题，但金融领域的实际问题哪些不和数据打交道？宋逢明教授说过：“中国金融界，目前，无论是学界还是实务部门，对于金融的理论与技术，会讲的人很多，会算的人很少”，说的就是这个，一些金融计算相当复杂，要想计算可能必须掌握一个合适的软件，如SAS。</p><p>必须要强调SAS只是工具，我们金融专业的学生，以后绝对不会去当程序员，去专门的搞SAS技术，首先，那需要其他一些关于计算机的专业知识，要下一番功夫的，再者，我们有自己金融专业的优势，当然要作金融的主流业务。我们学习SAS是要以为运用金融理论解决实际问题服务的，千万不能搞混了主次。</p><p>但SAS也不是那么容易就能学好的，开始学习时可能与金融无关，这是必然的。因为你们是从零学起，至于SAS应学到什么程度，我想我们现在上的课程内容加我给同学们的综合应该题就可以了。给同学们的复习题与SAS水平测验题只是为掌握SAS的基本概念和简单程序设计用的，有了这样的基础，一定好好考虑那些综合应用题，那些是老师多年解决实际问题中提炼出来的技巧，能增强同学们解决实际问题的技能。另外，必须强调，自己动手解决问题是极其重要的。如果自己认为不足的话，也可以再深入地学习，但太深了也没有必要，这个依个人而定吧。</p><p>同时，对于学生来讲学习SAS还有一个意义在于他能提供一个虚拟的理论与实践相结合的机会，你们学完一个理论后，建立一个模型，模拟一下，实现一下，看看到底是什么样子。这对于加深你们对金融理论的理解是很有帮助的。很多时候，我们解决实际问题也是这个思路，这也为你们以后工作积累经验。多年来，我一直有这样一个习惯：我读过的专著、教过的课程中几乎所有的模型与例子都会有SAS的实现程序，这不仅使我理解的更深刻，增强了我个方面的能力，同时，也为我带学生提供了很好的学习资料。现在不少和我作项目的学生都是通过阅读我以前项目的SAS程序等，很快进入状态的。</p><p>一些同学不愿意搞技术，只想着搞管理，实际上技术和管理是分不开的，至少我认为近期在中国还将是样。实际上搞技术的人才是最有资格搞管理的，他们进行了深入的研究，对问题有最深刻的认识，有金融产品设计的经验，有很强的业务水平。他们才知道问题在哪时，关键是什么。接下来如果具备一些适合管理的基本特质，干起管理来就得心应手了。而且搞技术的人收益率曲线是上跷的，时间越长价值越高，而现在一些与金融相关的职业真是的青春饭。</p><p>我带出了很多熟练掌握SAS编程的同学（包括自己带的研究生），其中的部分同学已经踏上了工作岗位，我常问他们的一个问题就是：我当初为什么让你们学SAS编程？</p><p><br/>2.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 会使用SAS对即将工作的同学来说会不会是很大的优势？</p><p>那是一定的，国外是很认这个的，如果有SAS的水平认证的话，对于想出国的同学或进入外国企业的同学来说是一个优势。尽管国内同在SAS还没有普及，但是有这样一个现象，就是越好的公司SAS用的越多，实力越强的机构用的越多。SAS的普及应该是一个大的趋势，学好了一定会有用的。</p><p>3.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 对于本科生您有什么一般性的建议吗？</p><p>我想各位同学要注意培养自己实实在在的能力，包括自己的理论水平和用理论解决实际问题的能力，当然使用一定的工具软件就是最好的例子。对于投行等部门不要太执着，那当中的一些工作是依靠公司名气的，对个人的要求和锻炼并不是最好的。再有大家不要急于求成，要耐心作实实在在的工作。时刻牢记清华的校训：行胜于言。要自己多想，多做。</p><p>本文来自: 人大经济论坛(<a href="http://www.pinggu.org">http://www.pinggu.org</a>) 详细出处参考：<a href="http://www.pinggu.org/bbs/b68i337890p3.html">http://www.pinggu.org/bbs/b68i337890p3.html</a></p>

<p>我已经看到你在这个网发了几篇了</p><p>其实，从国内的大学来说，没有一个SAS好的，因为这个东西需要靠个人</p><p>而且数据挖掘，这个没有专业，现在只有两个专业可以做：统计专业（华东师范大学等一批大学）和生物信息学（中科院等）这两个专业可以胜任这个数据挖掘的工作，其他都很难。</p>

<p>哈哈，天下若是老师能教我们一切，我们一辈子都在学校了，知识是靠自己的</p><p>SAS也一样，需要靠自己的，</p><p>这种把学校看的比天高的公司，何须在这里招聘</p>

<div class="quote"><b>以下是引用<i>gzc2002mba</i>在2008-7-27 13:14:00的发言：</b><br/><p>[转帖]关于怎样学习SAS编程技术-朱世武 </p><p>对于投行等部门不要太执着，那当中的一些工作是依靠公司名气的，对个人的要求和锻炼并不是最好的。再有大家不要急于求成，要耐心作实实在在的工作。时刻牢记清华的校训：行胜于言。要自己多想，多做。</p><p>本文来自: 人大经济论坛(<a href="http://www.pinggu.org/">http://www.pinggu.org</a>) 详细出处参考：<a href="http://www.pinggu.org/bbs/b68i337890p3.html">http://www.pinggu.org/bbs/b68i337890p3.html</a></p></div><p>朱先生这句话说的相当的中肯。</p>