下载了 谢谢

<p>谢谢！</p>

SAS 印象中对 中文的支持好象是不太好，LZ 的 SAS 对中文的支持看来是相当的完美，能否拿出为让我等分享一下呀？！羡慕ing!

謝謝﹐我正在研究這個 topic, 有用<br/>

[em02][em02]xiexiel

怎么下不了呢

哎，我也要看看这样的程序了
好好学sas，会用到的比较多的

模型没错，但解释的不透彻，因为首先因子分析是要找出少数的、不同变量之间相关性较低、不可观测的公因子，更重要的是每个公因子在你分析对象上的实际意义，而你知识说出了每个因子代表的是什么，即便最后结论也说反了，这个研究目的是怎样准确定位买房者，通过他们的提问和关心的问题来确定适合哪类楼盘。
例如；
PRICE      0.89482  0.06252    0.30260     均价
PLACE      0.80495   0.29050    0.11903     位置
COST       0.71279   -0.10933    0.25751     物业费
GREEN     -0.57165    0.19842    0.46322     绿化率
AREA      -0.13945    0.83821    -0.07467    总占地
PARTM     -0.18526    0.82939    0.04870     总套数
TYPE       0.11976    0.12837    0.76157     户型
FITMENT    0.25189   -0.25554    0.45557     原装修
CAR        0.24602   -0.27879    0.42987     车位
ESTAB      0.31141   -0.21214    0.31917     配套设施
STATE     -0.04508   -0.00385    -0.48602    物业状态
因子1：说明了房屋价格和生活成本
因子2：说明了楼盘的规模
因子3：说明了居住设施及改造成本
这类楼盘是属于经济型住房，对这方面关注的多的可以定位在这类楼盘上
同理
甲类的，对位置关注少，估计是有车的，讲究环境的，应该是中上收入的。。。。。。
后面的也是这样的分析，建模的目的是要从有限的数据中最充分的挖掘出向要的信息，就像时间序列一样，把序列的信息提到只剩白噪声为止

其实怎么说那，数据挖掘或者统计学有很多标准，而你们只是从一个标准来看，
真正在做数据挖掘的时候需要考虑多个标准的

爱萌
你说的没错，我是就他（她）论文内容而讲的，对象不同，目的不同自然标准不同

老大数据表呢？

下载了，谢谢楼主分享！！！

让更多的了解大师

顶我的帖子了

谢谢啦~

楼主说详细点好了……