@[TOC](SRE笔记 2022.8.12磁盘知识补充尺寸物理结构接口类型速度性能硬盘协议企业案例-提升用户体验网站解决方案优劣性解决数据丢失的方法中小企业案例IDC机房IDC服务器上架流程工具准备配置服务器细节windows vs linuxLinuxwindows区别学习环境推荐软件Linux运维互联网IT技术行业各岗位分层岗位职责发展路线（5年内）Linux起源UnixUnix优点UNI
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2024-08-18 12:56:18
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一、你需要什么样的统计软件：SAS or R我被问得最多的问题是“xx软件好用吗？”、“xx软件难不难”之类。其实会xx软件的人都清楚，这种问题是最难回答的，毕竟难者不会，会者不难。楼主认为，初学者应该改变自己最初的问题，与其问一个软件难不难，不如问“我要实现xx需求，xx软件能满足我吗？如何满足？语法是否灵活简介？性能是否足够？商业/社区支持是否充分？”。这些问题基本决定了你适合学习什么软件，由
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2024-05-29 05:37:06
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这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。Python入门简单，而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。Python几乎都可以做，函数比
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2023-11-21 18:43:07
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对于想入门数据科学的新手来说，选择学Python还是R语言是一个难题，本文对两种语言进行了比较，希望能帮助你做出选择。我是德勤的数据科学家主管，多年来我一直在使用Python和R语言，并且与Python社区密切合作了15年。本文是我对这两种语言的一些个人看法。第三种选择针对这个问题，Studio的首席数据科学家Htley Wickham认为，比起在二者中选其一，更好的选择是让两种语言合作。因此，这
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2023-11-18 20:51:02
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sas sata区别是：1、兼容性不同，主要体现在物理层和协议层的兼容；2、速度不同，最初的SAS标准提供了300MB/s或者3Gb/second的数据传输速度，而SATA标准的速度则最高只能达到150MB/s；3、费用不同等等。本文操作环境：Dell G3电脑、Windows7系统。SAS硬盘与SATA硬盘区别一.兼容性不同具体来说，二者的兼容性主要体现在物理层和协议层的兼容。1.在物理层，SA
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2024-01-11 22:15:11
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觉得这文章写的挺好，就自己收录一下，无其他目的2014年做过几个比较大型的SAS项目，今年接触接触pandas，想在两者说说自己的一些看法，对于SAS能处理的大数据，之前在民生银行的是SAS服务器配置的是128g内存 16核cpu 2t的硬盘空间，处理亿级别的数据还是毫无压力的，sas软件不得不说不只是一个单纯的统计软件，在数据挖掘这一块无可媲美的优势（非机器学习），既可以当
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2024-05-17 00:39:43
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数据分析入门导读一、Python 简介1、Python2、常用的数据分析包1.Python的数据结构2.必须掌握的基本库3.数据分析用到的三方库二、数据分析流程三、结语 数据分析和挖掘是一个最近几年很热的话题，而且随着企业数据化进程的加快，各种数据分析人员的需求也在日益剧增。本栏就关于数据分析的学习做一个笔记，作为自己后续复习的资料，同时也希望能为刚入门的“道友”提供一点点帮助。 数据
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2024-02-04 22:25:24
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上一个项目中需要给客户推荐数据分析工具，目标地位在SPSS、SAS、R和Python这四个工具上。在百度上过了一圈，看不到特别好的帖子。而自己只对SPSS和手写code比较熟，SAS没有接触过，对R和Python的使用和理解和都比较肤浅，所以最后写的对比自己都觉得不是很满意。今天在KDNuggets上看到两篇对比R和Python的文章，老美写的挺好，这里总结一下，分享出来。原文链接在文章的最后。第
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2024-02-03 10:34:17
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翻译：张玲校对：吴金笛本文约
3000字，建议阅读5分钟。 关于三种数据科学工具Python、R和SAS，本文从8个角度进行比较分析并在文末提供记分卡，以便你随时调整权重，快速做出选择。简介我们喜欢比较！从比较三星、苹果、HTC的智能手机，iOS、Android、Windows的移动操作系统到比较即将选举的选举候选人，或者选择世界杯队长，比较和讨论丰富了我们的生活。如果你
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2024-01-31 17:40:09
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随着大数据的兴起，数据挖掘这一行也越来越火了。同时，各类大数据分析挖掘工具也越来越多，从最早的C、Java、excel、spss、SAS到现在Python、R、Hadoop，跨越了各行各业，从零售到互联网，从金融到医疗，都有了很大的发展。从我个人工作一年的经历来看，光数据挖掘工具，就用到了SAS、Python、R、Hadoop。从我个人看来，Python用于数据清洗确实比较方便，但是对于数据量稍微
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2023-11-09 08:21:21
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04 比较属性(比较角度)我将在以下8个属性上比较这些语言：可用性/成本易学性数据处理能力图形功能工具进展工作情形深度学习支持客户服务支持和社区我从分析师的角度比较这些，所以，如果你想为公司购买一个工具，你可能无法在这里得到完整的答案，但下面的信息仍然有用。对这三种工具，我就每个比较属性进行评分(1–低；5–高)。这些比较属性的权重取决于你从事的职业和抱负。1. 可用性/成本SAS是一种商业软件，
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2023-10-09 00:02:46
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摘要尽管在工业界还是被 SAS 所统治但是 R 在学术界却得到广泛的应用因为其免费、开源的属性使得用户们可以编写和分享他们自己的应用。然而许多正在获得数据分析相关学位的学生们由于缺乏 SAS 经验的情况而在找工作的路上困难重重与此同时他们要面对从学校熟悉的 R向 SAS 转型的痛苦。理想情况是你需要知道所有可能的编程语言工作的时候使用与工作情况最匹配的那个当然这个基本上是痴人说梦。我们的目的就是展
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2023-09-05 14:56:02
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在之前我们学了很多的内容，今天我们来学习Python/R，这两种编程语言对于数据分析师是十分有用的，一般来说，初级数据分析师和高级数据分析师的关键在于是否具备编程能力。而数据分析师里的数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。如果掌握一门优秀的编程语言，那将会使得数据分析工作效率得到提高。正如标题所说，数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。为什么是这两种语言呢？
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2024-06-14 11:28:48
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除了编程语言之外，要想找一份计算机相关的工作，还需要很多其他方面的技能。最近，来自美国求职公司 Indeed 的一份报告显示：在全美工作技能需求中，Linux/Shell技能仅次于SQL、Java、Python，是排名第四的计算机关键技能，力压JavaScript。相对于SQL、Java、Python而言，Linux/Shell可谓是即简单又复杂。记住一个命令就能上手操作，看起来Shell很简单；
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2023-10-30 14:09:36
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本文概述在本主题中, 我们将比较这三种语言的各个方面, 以使你对这些语言的市场价值和功能有清晰的认识, 以便你可以选择可以向前发展的语言。众所周知, 要学习数据分析, 可以使用三种重要的语言, 分别是Python, R和SAS。如果你是数据科学界的新手, 并且没有上述任何一种语言的经验, 那么熟悉至少一种语言至关重要。首先, 让我们快速介绍这三种语言。SAS谈到企业分析领域, SAS目前是无可争议
利益相关，SAS公司员工，本组前身是开发SAS enterprise miner，现在做SAS Viya里面的机器学习工具。这几年对sas的质疑不断，包括内部人士也有不安，也不妨碍sas营收几十年连续增长(包括2000年互联网泡沫和08年金融危机)。很多答案也说了，sas和python/r比较不公平。sas不只是一个编程语言。sas和matlab类似，虽然有自己的语言，但是终究买的是软件/解决方案
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2023-10-08 09:49:12
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时间精力要是允许的话，最好是两种都学一下，统计用R语言，数据处理用Python，简直是最佳的配合。不过楼主已经说明了自己精力不允许，那么根据楼主统计学的背景，R语言已经学了一半了，以后想去劵商工作的前提条件下，感觉还是R语言更适合楼主。确定没有精力学习两门语言了吗？Python也是特别好学好上手的，感觉事实上三天就能了解个大概，持续学习的话，最快一个月可以简单入个门，功能也很强大，学了它，绝对会对
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2023-09-18 21:17:27
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介绍我们热衷于比较！从智能手机中的三星，苹果和HTC，移动操作系统中的iOS，Android和Windows，到即将进行选举的候选人的比较，或为世界杯团队选择队长，比较和讨论丰富了我们的生活。如果你喜欢讨论，你需要做的就是在一个充满激情的论坛里抛出一个相关的问题，然后看着它发酵。这个过程的美妙之处就在于，论坛里的每个人都是一个知识渊博的人。那我在这里就抛出一个类似的话题—— S
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2024-03-02 07:32:14
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和语言没关系，和银行自身研发资源、技术实力、核心优势等有关系。银行在传统产品上往往缺乏赋能和创新的落地可行性，比如客户管理、账户管理、存款业务、支付清算，这方面业务已经很成熟，在技术上适当采购外部厂商的成熟、业内通用的解决方案更合适。而大型银行，具备较好的资金和技术实力，所以乐意在增值和想象空间更大的地方努力，比如在两个方面上发力：内外部渠道的完善上，比如电话银行、网上银行、微信银行、开放银行、银
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2023-11-27 21:52:06
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数据分析工作离不开很多的工具，如果我们要想搜集数据的话，有些工具是不能够做好这一项工作的。当然，数据在数据分析中是一个十分重要的内容，可以说，没有数据就不存在数据分析这一项工作，那么这就需要提出两种工具，那就是Python和R。一般来说，这两种编程语言对于数据分析师是十分有用的，一般来说，初级数据分析师和高级数据分析师的关键在于是否具备编程能力。而数据分析师里的数据挖掘、商业智能、爬虫、可视化报
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2023-12-08 19:36:52
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