Gang Chen
[未知用户] 哈哈,我是Perl+R,不过无所不能,还是夸张了点吧。
写算法,还是直接C了~
Gang Chen
刚刚发现这么火的帖子~~
其实,我觉得光说国内高校的话,最重要的不是学SAS还是学R,而且如何消灭那个恶心的SPSS~~
shuaihuang
[未知用户] SPSS挺好的阿,人家是social science领域的王牌软件,功能齐全,为啥要说人家恶心呢?
Gang Chen
[未知用户] 唉,不是软件本身恶心,是什么专业学统计都去折腾SPSS~~~~
山水
匆匆过客.我是统计学本科毕业的,现在工作三年了,大三开始学习SAS.现在陷入SAS疲惫期,毕业第一年做临床试验数据分析,现在在银行业做了两年数据挖掘.在校期间用过所有数学软件(不精).看到中国统计学的大家们,还是有一点小小的感慨,毕业第一家公司老总是美国政治学教授,我应聘时问了我一下LOGISTIC回归,争论R,SAS,MATLAB...我也曾想过.我也没有答案,不过这里,我想要说的是,请诸位大家,多学学美国CRO LISTING的美观与严谨,多学学美国统计学这个专业为什么能够列为第一(至少曾经),多学学人家每周都会讨论新的统计学方法...
SAS有它的弊端(比如IML),但是我至今所接触到国内学习SAS的人(包括我在美辉瑞用SAS工作十五年),对SAS的了解程度(不单SAS),对该门语言的机制,对SAS sas help==>proc **==>details的了解...我想说的是,没有人让我满意过,不管是研究生还是博士生,治学要严谨,不要浮躁...
R,SAS,有人研究过统计学的算法吗?如果我说我崇拜美国的统计学家们,各位莫要生气....
有人研究过R的并行算法吗?有人读取过上十亿条观念上千个变量的数据吗?
软件是门很深的学问,特别是统计学,...它需要统计学理论,IT知识(数值计算等)...看看人家SAS的研发团队再说...所以不要单纯的来比较R与SAS,有功夫多去研究统计学理论,如果你上不了高度,多学学R或者SAS别人是怎样将统计学应用于实践中的,再甚者多看看行业的解决方案,
银行业信用评分复杂吗?理论并不复杂,但是标准很好.再回过头看看中国银行业的信用评分...不敢苟同.
多做些实际的工作,同志们,不要老让外国人给我们提供解决方案...
多看看人家的一个软件的架构,看明白了再来提升我国的水平...
我希望转向基于R的BI架构...但是路还很长很远...
不要待在学校里谈理想谈抱负,也不要因为学校资源的优势拿到一些社会上的项目就以为自己有多了不起...
做些实事.希望我以后不要困惑于只能通过google外国网站才能找到帮助.
ghxandsky
[未知用户] 有外国的bioconductor:http://www.bioconductor.org/
ghxandsky
呵呵,有争鸣才好了,通过比较,才会发现同类事物的差别。Unix和GNU/Linux|*BSD,GIMP和Photoshop,Matlab和GNU Octave,SPASS和PSPP,AutoCAD和QCAD(Free Version),Inkscape和Coreldraw,都存在类似的关系。今天的R和SAS,其实没有什么特别,如果有以R为服务的公司出现,那就是R走向工业界的开始。例如RedHat,银行也大规模部署此系统了,尽管1991年Linux内核比起正统Unix如此幼小。我个人比较倾向“学院派”:理想化为现实,with Clever Way.
ghxandsky
[未知用户] Fortran is one of All Evil Things.
ghxandsky
[未知用户] 1991年,Linux面对Unix、*BSD等辈时,不见得当时的人能预见今天的Linux大规模应用。如果出现以R服务的企业推出Enterprise Version,我相信,SAS只能成为下一个SGI。
ghxandsky
[未知用户] dapangmao兄,很抱歉不能访问你的Blog,Google blogspot.com,Wall了。
oloolo-dynamicpanel
本菜SAS,R双修,深感此类争论没有必要。。。。
任何一个用好了,皆是屠龙刀。
请诸位埋头仔细研究理论和算法。
Sonnets-xijia_012
[未知用户] 同意,工具就是工具,我们应该主导工具,而不是工具主导我们。该用什么就用什么,学起来都挺容易的。不过可以把SAS和R同时列为我们的“业余爱好”
bootstrap
[未知用户] 悲剧,我们学校只开R,不过上课的老师是SAS高手,从J&J出来的...
bootstrap
[未知用户] FDA保守是有最基本的考虑,即食品与药品产生问题时的致命风险更高,而人的生命是最为宝贵的,所以对新方法的态度宁可保守一点。至于发信用卡的,就激进多了,反正破产了有政府救市,没太多根本的顾虑,这也是工业界对于所谓数据挖掘方法兴致盎然的原因之一。
bootstrap
[未知用户] R在应对工业界随处可见的large-scale数据集时力不从心,这个问题在短期内也无法解决,毕竟是免费维护的。另外大部分“丰富多彩的”R-package,其可靠性和稳定性都没有经过专业的测试,我想短时间内R想在工业界流行起来有困难
bootstrap
[未知用户] 你不会是我师兄或同班同学吧?
cloud_wei
[未知用户] 他是你的师兄,呵呵:)
fatalerr-cybull
[未知用户] 我想“基本上没有什么单位主要用R来做统计分析”的主要原因一是R缺少或甚至没有专业的技术支持服务,商业领域所有人都希望出钱买稳定和平安;二是推广的原因,商业软件有大量的资金去推广去公关,而免费软件则基本没有推广的资金,即使有也难以与商业软件相比。其实免费软件大都有类似的情况。但随着现在开源软件的盛行,专门做开源软件支持服务的公司也越来越多,我相信有一天R也会出现在商业领域的!
我在想不久的将来,咱们的谢老大有没有可能成立一家专做R支持的顾问公司呢?:)
yihui
[未知用户] 那是极有可能的,哈哈,其实我觉得基于开源软件做商业还有另一点优势,就是这些人(写代码的)基本上都是自我驱动的,这种精神价值应该好好研究一下转化为更强大的生产力
hunter_lee
我以前一直用SAS,后来接触过R后基本上不怎么用SAS了,只是偶尔需要的时候用一下,把以前SAS写的一些宏也用R改写了。的确在使用上,个人感觉R灵活方便,还免费,SAS的费用不是一般人能承受的起的,一般的高校用的SAS也是经常改改日期,不是每年都掏钱的,没有几个能够每年掏的起那么多钱的。
从找工作的角度看,本人曾经找过几个postdoc position,尽管最后各种原因拒掉了offer,但是发现能够有offer的其中一个原因就是会用R。
如果在windows下批处理文件中调用SAS,经常会自动打开sas窗口,这个很讨厌,R没有这个问题。
萝卜青菜各有所爱,当我一接触R时就喜欢上了R,可以说一见钟情了。