spss clementine是做数据挖掘的。
和spss一样容易上手。

SAS上手比较难 特别是没有统计底子的
学会了当然很有用 看你是否有这个毅力了
没有什么是学不会的 嘿嘿

介绍EXCEL的资料太多了。除了一般的数据处理和分析外，还可以VBA编程，功能比较强大，另外也可以解决数学规划问题等。
EXCEL的确定就是不专业。它不是专业的数据分析软件，可以处理的数据量也是有限的。例如解决数学规划问题，变量太多了是不行的。但实际问题中，变量的确是很多的。
EXCEL的功能强大，很多功能是平时没想过的（对于一般应用者）。在具体应用中，随着问题的出现，不断解决问题，就会发现原来它还能干这些事呢。

1 EXCEL很强大，而且属于那种永远比你想象的还要来的强大的那种软件
2 方法无法实现主要原因有2个，学艺不精和工具不行。而我自己往往都是前者

不知道R软件怎么样，据说是统计领域专用的软件，以前接触了一下。
但是不知道这个软件用好了，将来的市场怎么样，是不是被认可。

Actually,  SAS比较 '不' 复杂，能做的东西很多，运算速度 '不' 快 compared with C expecially for some SAS canned procedures。But using SAS to develop/deploy a 'thing' is really fast and faster.  That is my opinions.

看你的背景, SAS对统计要求很高,

经过多方走访、求教，现大致形成以下观点：
1、spss也好，clementine也好，都是商用软件，类似的这些软件基本上是针对非统计专业出身的人而设计的，当工作中有统计或数据分析需求、又对统计知理解不十分透彻时，这两个软件能解决大部分问题，而且操作简单、便于上手，理解起来不太困难。但专业性程度稍低，且功能等存在缺陷。
2、如果是统计专业出身，致力于投身统计和数据工作当中去的化，SAS是必学不可的，同时最好还要掌握R软件。然而，SAS的内容过于庞杂，并且对数理基础要求较高，所以使用起来需要花费一定时间熟悉。据说国际上对于研究成果普遍认可的就是开放性的R软件和SAS软件的输出结果。
3、最好的数据分析工作，应用的是专用的模块软件。比如联合分析有专门的ACA软件等等类似情况。此类应用也是统计这个大专业中的细分应用，可以派生很多分支。据我理解，这种应用是数据挖掘工作的高端领域，目前在一些有特定需求的公司有所应用，且各个公司的应用软件也各有不同。

同感，学习学习。

潜力贴。已阅。

晕，我也想学

目前在SAS的入门阶段，楼主可以参考下入门级的书。。。多实践就好了。。。

我都是用过，谈谈我的个人体会。

SAS是大型专统计决策软件，说的很明显。主要用于庞大的复杂的问题，主要是从基础的编程做起，给于使用者更多的空间。可以结合嵌入式语言一起使用，做“一般方法”的数据处理其实有点大才小用，除非你有过千万的数据量。

Excel是办公软件。里面功能确实很强大，没有一个人敢说他学会了里面所有的东西。如果不是金融、电信、航天等专业领域的大型文体，基本它都可以胜任，但是给与使用的修改空间很小。不能有太多的调参设定。只能使用人家编好的宏或者模块。

SPSS应该是目前比较实用的软件，如果不是专门“非一般统计方法”做这方面服务，SPSS已经可以胜任所有工作。个人推荐多看看SPSS的技巧的方面的书，会从使用效率上有很大的提高。

R是专业学术统计软件（向量运算），针对的统计、数学的学术的研究，可以比作为“统计中的计算器”，用来使实现作者的自主性的使用目的。但是商业服务上的功能没有那么强大，R主要强调是计算的方法和结果，而不是使用的简便和精美的界面。

Your are right. I know many financial institutions use EXCEL. You can develop using C and add in to Excel.

spss也有syntax和macro，如果会用，应该没有处理不了的问题。(Agree with this author)

R's style of writing codes is like C , it's free and mainly for research. It's Slow for doing iteration compared with C.

SAS is too powerful to comment. Your strong statistical background will help you do analysis.

没有什么学不会的，努力学吧！

其实对于使用软件来说，我们应该知道软件是一个工具
最关键还是你的目的和想法，如果说你做统计分析，数据分析，这些我觉得统计知识肯定是基础而且是必须，不然你只会管理数据，处理数据，但是不会分析数据和解读结果
SPSS很傻瓜，基础的操作我觉得很简单，但是在选择统计分析方法以及解读结果的时候如果你不具有基础的统计分析知识的话（当然不是说什么均值，方差这些基础的数学知识，包括你多水平、多元统计、属性数据分析模型等等），那么只能说你是一个程序员，而不是数据分析师。SYNTAX MACRO这些是数据分析的一个效率工具，可以很快实现你的数据管理和处理功能，如果不懂统计模型和方法，你这些会的越多，离题越远，因为你的统计方法选择就是错误，更不用去解读结果
SAS我个人觉得很不错，因为SAS确实很强大， 很多人会基础的SAS，就是SAS/BASE模块(AF MACRO SQL)，那么SAS/STAT模块，大家熟悉多少，这个才是SAS最初的灵魂。SAS/IML也可以进行数学计算以及研究一些最新的算法，当然这个是不是被R边缘化大家可以去思考。SAS/EM数据挖掘，也是数据挖掘业界一个很牛的工具。
所以我觉得无论是做什么行业，最好都要懂点数理统计知识，以前哈佛大学的校长在毕业生典礼的讲话就提出了毕业生具备的最基础的一个技能就是要有数理统计知识。
软件是实现我们的数理统计想法的一个工具，SPSS随着被IBM的收购，其实已经开始走向快速发展，现在可以嵌入R插件和PY，SAS越来越强大， 随着与.NET 这些微软的变成语言结合，我想未来SAS的发展越来越大。
SAS学起来，确实很辛苦，但是一旦你学会了，我觉得你学SPSS R是一件很简单的事情。
记得以前的大牛说，编程其实很简单，首先看一本书（入门书），然后狂做1000道题，当你编程代码行超过10万行的时候，你就是牛人。

软件是工具，数理统计知识也是工具
灵魂是人的想法本身
我一直觉得更多工具的运用都是在验证而少发现

23# soporaeternus
对
说的很对
广义上说都是工具，因为都是用来解决问题的
但是数理知识相对统计软件来说是想法，统计软件是工具
这个是我的意思

只要你的智商达到100以上，就可以学SAS了。BASE部分可以自学，也可以参加一些培训，其他如STAT模块要有数理统计背景才可以学会。

一贴引来多少牛人啊

22楼说得深有同感
程序员和数据分析师的区别

我不是牛人，但是接触的软件多了一点，excel，MATLAB，sas等都有玩过！相比较而言，sas之所以能成为业界标杆，是它强大的统计包！但就实现其算法的语言来说，我觉得有点太底层了！不过因为偏底层，计算机实现的速度是无与伦比的！这是它的第二个特点！其他的就再也没有让我印象深刻的了！做sas颠覆了我以前的编程习惯，sas不保存数据的！当然客户也不喜欢你保存数据，从原始数据到最终结果都是一气呵成的，所以每次改代码，就得从头跑一边！如果是自己用，而不是得到客户认可，我觉得完全没必要学sas！