谢谢楼主的指点了！！

楼主厉害，谢谢楼主的帖子！

版主很有见di啊，学习了

楼主的软件介绍很让人收益，但对R的评价不正确。R在一个壳或者说一套语法标准上，通过各种包实现相应专题的计算，而这些包所有人都可以查看修改源代码供自己特别的使用，自己也可以贡献新的包，这样一来就特别方便科学研究过程中实现各种新算法，新理论。这种共享智力资源的模式在linux世界里非常普遍，例如做符号计算用的Reduce程序。这种形式的程序在创新性研究中效率非常高，对使用者的素质要求自然也比较高，至少有能力改动别人的代码才能最大化的发挥其威力。在工业应用上，一般需要的是比较成熟满足工业标准的算法，SAS之类的商业软件可能是必要的选择，出了问题也有人维护以及负责，尽管很多问题R软件的成熟包也能处理的很好。“R很难保证各种方法的可靠性”其实应该是“R最能保证各种方法的可靠性”，因为算法的源代码都给你了阿，感觉别人的算法那里不可靠，就改一下，改动后解决了自己的问题，而且又为自由社区作出了新贡献。

寫得真是太好了

matlab是什么都可以做的软件

太强了，不知道哪所高校的学生，本科就这样强。

说的有道理，比喻很差劲

开始学习SAS   XD！

take a look

从你回复看得出来，你对r很有研究，但对于R不在于它在什么机器上运行，也不在于其他人的贡献，一个软件核心是正确有效的处理我们想处理的东西，这是本质。每套软件都声称自己是什么？修改代码，我不需要做样的工作，我说过我是统计人，而不是程序员。我也提供过R包，为R做过贡献。你说的我理解，但是我还是保持自己观点。你可以修改它的代码，就好比wiki你可以修改，但是我在写论文的时候不能引用你，而且我也不能相信你，我最好还需要读论文去理解，去引用。从速度、正确性各个方面看我坚持SAS, 也不仅仅是他的统计分析功能，还有他的数据管理以及和hadoop,hive等连接。可靠性不是你修改就改变的，我告诉你一个最简单R中的pearson相关系数结果是错的，连最简单的东西都是错的。这是我当时写一个r包的时候发现的，但是最后我自己写程序解决的。这个是我和我的师兄弟反复验证的。

支持楼主

入门好贴

matlab 调教起来也很容易，n次开发都没问题啊。关键还是上手容易，sas门槛较高

以上软件都用过，本人也是统计学出生，软件只是工具，重要的是思维，如果是应用为主，建议IBM的modele， 如果专业数据挖掘工程师，SAS是必选，当然统计学和计算机是基础课程，少不了的

以上软件都用过，本人也是统计学出生，软件只是工具，重要的是思维，如果是应用为主，建议IBM的modele， 如果专业数据挖掘工程师，SAS是必选，当然统计学和计算机是基础课程，少不了的

版主您好：
    能看出来您是从事数据挖掘工作的。我数学本科毕业，我一直从事于BI领域，对数据挖掘以外的东西比较熟悉，ETL 仓库建模，报表开发。但我想从事数据挖掘相关工作，有sas基础。我想问一下，是不是需要考研什么的？（将学历不讲究能力有些俗气，但是现实中需要这些，见谅）还有就是就目前来讲我应该着手准备哪些东西去一家不错的挖掘公司？

嗯，好精辟

还不懂SAS

恩，一定就是这样~

感谢

多谢楼主

好吧。。。

很多是没有到时候，现在有多少公司真的用数据挖掘，其实不多，大家连数据的商业价值都没有看到，至少在国内。数据挖掘读什么研究生估计很难读出来，关键还是实践

版主强人啊