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2010-12-17


在 浏览网站的时候看到的,当然这个都是说的SAS EM的好处,无所谓褒贬,只为开拓我们的思路

1.SAS EM 在所有的数据挖掘产品中唯一一家能够将数据分为训练、验证、测试三部分并能自动地在训练数据上建模,在验证数据上进行模型调整优化,在测试数据上进行模型评估而不影响模型建立,同时还能将各种模型的提升图,ROC图等在一个 页面中显示,进而很直观地进行比较,模型哪个更好一目了然;而SPSS Clementine需要用户手动去分别创建训练、验证、测试等数据然后分别学习,相互之间无法协调,各种模型的提升图,ROC图都是分别显示的,各自为政,这样很不利于选出更好的模型和保证模型的质量。

2.SAS EM的帮助文档非常全面和系统,并且还有各种数据挖掘算法的细节,而SPSS Clementine的帮助文档只涉及到软件使用上,但对各种数据挖掘算法的介绍很少,这不利于分析人员用好数据挖掘工具。

3.SAS EM 能够实现并行和多线程处理,更可以利用网格计算技术提高性能,这对于处理海量数据挖掘至关重要;而SPSS Clementine 则不能。

4.SAS EM 支持更广泛的输入数据格式,比如SAS EM支持EXCEL 和.dbf文件,而SPSS Clementine 不能。

5.SAS EM 采用的Client/Server模式,可以充分利用服务器的处理能力,而SPSS Clementine不能。

6.SAS EM可以将建好的数据挖据流程很方便地转成SAS、Java、C代码,这为模型的实施扫平了障碍,SPSS Clementine 不能。

7.SAS EM可以将数据挖掘的成果很方便地发布到BI 报表系统上,而SPSS Clementine不能。

8.SAS EM图形显示非常丰富,除了常见的直方图、散点图、盒须图,更有3D旋转图、等高线图;SPSS Clementine则做不到.

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2010-12-17 18:10:41
路过,看看。。。。。。。。。。。。。
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2010-12-17 18:11:05
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2010-12-17 23:18:19
好文!!!!!!!!!!!
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2010-12-22 20:18:00
这明显是软文,但有诋毁性质,以上几点大部分都是真实。cl以上基本都可以实现的
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2010-12-24 09:59:48
估计差距没那么大,都是可弥补的。
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