 [数据挖掘]走上挖掘之路  |
今天终于尘埃落定了，老板还是很开明，讲得很有道理，很尊敬人。敬人者人恒敬之，会为我们实际着想，感谢一下。
7月底，将去深圳，终于可以真正的走出校园了，已经待了18个年头了，走出去，外面的世界是精彩还是沉闷还是压抑，不得而知，只是没有经历过，向往而已。肯定，也有酸甜苦辣，而且味道将不一样。真正的敌人也许就会出现，学校里没有敌人，很多听人说的事也许就会出现。为人处事，是个大学问，走上社会将考验自己的思想和行为。不管怎么样，从老板那里还是可以感悟到一些东西，讲团队，讲诚信，讲生活，讲敬人等等。
压力很大，风险也不小。一方面技术上的学习，之前更多的是理论，缺少的是实践，在实际情况下将会如何？二，为人处事，怎么和人交往，作为实习生新人，低调谦虚诚恳勤奋，尽力的帮助别人。三，毕业论文，之前老板最担心的就是这个，所以之前还再三强调叫我仔细思考清楚。自己承诺，到10月底11月初要写第二篇作为公开发表的论文，每个月写月报，汇报毕业论文相关工作的情况，保持和学校项目组相关老师的联系等等。四，如果公司实习情 | |
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| [数据挖掘]SAS程序员必备的十大技巧[转] |
SUGI27(2002)有一篇被广泛引用的文章，就两页纸，Doug Zirbel的10 Things Experienced SAS® Programmers Don’t Know – But Should(“SAS程序员不知道但必须知道的10件事”)，题目挺拉风，讲的是对有经验的SAS程序员的一次非正式调查，要他们列出SAS程序员需要的一些技巧。其实一共列出了22条，当然前10条是最重要的：
1. Macros—basic knowledge of macro language——对SAS宏语言的基本了解。这里作者推荐的主打文档当然是SAS Manuals中的SAS Macro language，以及SAS Guide to Macro Processing，然后还有Little SAS Book和Carpenter's Complete Guide to the SAS Macro Langua | |
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| [数据挖掘]从数据中挖掘价值 |
从数据中挖掘价值
SAS软件有限公司资深顾问 张磊博士
2007（第五届）中国数据管理技术应用年会
我们今年年会的主题也是数据挖掘与信息整合，我的演讲题目正好切合这个主题。那么什么叫数据挖掘呢，这个名词估计大家不太陌生，已经听说很多次了。数据挖掘英文名字就是Data Mining，我们到底要从数据里面挖掘什么，就是要从数据里面挖掘有价值的东西。
我演讲的报告分为两部分，一，是SAS数据挖掘的简介，包括公司和数据挖掘的简介。二，数据挖掘应用，关于客户细分和交叉销售。
首先为大家介绍一下SAS软件公司，基本上我们 | |
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| [数据挖掘]用word编排参考文献（转） |
采用合适的编辑方法会方便地做到整齐,规范,自动排序和交叉引用。
1.以尾注的方式插入第一个参考文献。
将光标定位于word文档中将要插入参考文献的位置，按“插入/引用/脚注和尾注”。出现一菜单，选择“尾注”，“文档结尾”，编号格式为“1,2,3”。按“插入”按钮。
2.按要求的格式输入参考文献内容。
这时你会发现文本中的序号“1”字是上标格式的，这是你所希望的。但尾注中的“1”也是上标格式的，这不是你希望的。其余的格式也不合你愿，别急。用 鼠标在最左侧处选中尾注中的序号“1”，按快捷键“ctrl+shift+=”就可以使序号不再是上标，或用鼠标右击，出现一菜单，选择“字体”，在第二 张菜单中去掉“效果”栏中“上标”前面的“√”。
3.说明：
序号周围有似隐似现的框，这表示所插入手稿的尾注是一种“域”，不必理会它。
插入第二个尾注的方法是同样的。Word会根据所在位置的前后自动排序。
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| [数据挖掘]终于成功安装带EM的SAS9.1.3完整版，祝贺自己~~~~ |
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终于成功安装完SAS9.1.3完全版了，之前下了很多次，装了很多次都没有成功，这次花了一个星期下载左右4.32g的大的吓人的安装文件，又花了两个小时安装差不多5g的完全版程序，激动得就写篇小文开心开心~~~~
我这里有所有的种子和关于安装的详细图解、数据文件、时间破解文件等等~~~如有人要，留下邮箱吧~~~大家一起分享~~~
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各位朋友，不用留邮箱名了。。。直接通过以下链接下载吧
http://pickup.mofile.com/1938245918837055
已经留邮箱名同 | |
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| [数据挖掘]时间序列数据分析和挖掘 |
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一般来说，时间序列(Time series)泛指那些随时间或空间有序变化的数据集合，这些数据记录集合往往采用等时间或空间间隔进行度量。如何充分有效地管理和利用这些海量数据序列，更有效地发现和理 | |
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| [数据挖掘]数据挖掘经典算法(转) |
Classification
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#1. C4.5
Quinlan, J. R. 1993. C4.5: Programs for Machine Learning.
Morgan Kaufmann Publishers Inc.
#2. CART
L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, and C. Stone. Classification and
Regression Trees. Wadsworth, Belmont, CA, 1984.
#3. K&nb | |
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| [数据挖掘]可视化软件让企业“看图说话” |
数据可视化软件正帮助越来越多的企业从成吨的数据中理出头绪，从而实现更有效的决策过程。
眼看着油价一路飚升，各大石油生产商都在努力从现有的油井中挤出每一滴油。但哪些油井的产油量更大呢？为了从那些古老的钻井数据中得到可能的线索， Halliburton公司的能源服务小组开始求助于一种新型的数据可视化工具。到目前为止，这种分析能力已经使这家能源企业赢得了更多的合同。
Halliburton的分析师们创建了一种所谓的数据“全景”，也就是将多种变量转变为图形展示的方式。利用这种技术，他们可以更好地发现地下的资源，并且找出数据中存在的模式、趋势和异常情况。
Halliburton公司负责美国业务及营销的分析师Judy Tiffin指出：“我们的服务主要是面向那些原来产量很大，但却由于某些原因而使产量迅速下降的油井。这些油井可能是被阻塞住了，但可以利用Halliburton的 | |
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| [数据挖掘]数据挖掘及其建模：一个热门话题的解惑 |
数据挖掘及其建模：一个热门话题的解惑
作者：王文辉 2004-4-12 14:11:18
出处：博客中国(Blogchina.com) b28457c
宇宙之大，万事万物概莫变化无常。模型作为一种抽象的工具，远在几千年前我们的老祖宗就已经意识到其作用，人们制造瓷器、陶器、铜器、金器、银器等等，都要首先制作各种“模子”。进而推广之，自古以来，人们就提出了各种非实物的形式模型。中国古代人们提出的“阴阳互补模式”、“五行生克模式”、“天人合一模式”、“易经卦象模式”等等，用这些思维模式去尝试解决多种多样的问题。
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