大数据帮助电商企业拓展盈利空间（William Zhou）

Data

略有不同观点： 统计学的诞生基于一个背景：最早没有计算机，后来有了，但是计算能力很有限---这是统计得以诞生的前提。正是因为处理全部数据在当时根本是“技术上不可能实现”，才产生了抽样....统计。
现在，对全部数据的处理，一来有计算能力，二来工具也能够支持，抽样的必要性正在被削弱。 这也是数据挖掘理论和工具技术最近10年迅猛发展的技术因素和市场因素。

至于R....专业统计分析师用用完全没问题，非统计部门的人很难使用。这是市场层面。技术层面呢，无论性能还是功能上，和主流商业分析软件比起来还是很有差距的。比如DOE，JMP里面的DOE历经数十年积累，已经是全球顶尖的DOE工具包；R在可见的未来十年内根本无法在DOE层面赶上JMP。再比如数据挖掘, R要和SAS EM比，估计还得好多年才够格，原因很简单，商业产品背后的巨大统计理论研究、验证与投入，不是开源社区可以模仿的。

Data

略有不同观点： 统计学的诞生基于一个背景：最早没有计算机，后来有了，但是计算能力很有限---这是统计得以诞生的前提。正是因为处理全部数据在当时根本是“技术上不可能实现”，才产生了抽样....统计。
现在，对全部数据的处理，一来有计算能力，二来工具也能够支持，抽样的必要性正在被削弱。 这也是数据挖掘理论和工具技术最近10年迅猛发展的技术因素和市场因素。

至于R....专业统计分析师用用完全没问题，非统计部门的人很难使用。这是市场层面。技术层面呢，无论性能还是功能上，和主流商业分析软件比起来还是很有差距的。比如DOE，JMP里面的DOE历经数十年积累，已经是全球顶尖的DOE工具包；R在可见的未来十年内根本无法在DOE层面赶上JMP。再比如数据挖掘, R要和SAS EM比，估计还得好多年才够格，原因很简单，商业产品背后的巨大统计理论研究、验证与投入，不是开源社区可以模仿的。

Data

如果有商业公司愿意投资R，将R商业化，给予足够的验证、打包、推广，或许情形会不一样。
微软，SAP，oracle等巨头一直想进入SAS的领地，多年不能如愿，为什么不试试R？

Data

skyfree 发表于 2014-2-20 17:23
JMP更偏向于应用层面，有着友好的界面。R和SAS都是侧重于专业领域的编程定制。R,S在高校中应用较多，因为 ...

SAS在高校的用户很多的....不过没有对比过，不知道和R相比到底哪个更多。
SAS无法被普及的一个致命缺点是难学难用。我想这或许是JMP诞生的部分原因吧。

Data

再说说SPSS. 如果没有并购clementine,SPSS几乎不太可能进入主流商用市场，仍然和R类似，以高校为主要用户群体。被IBM并购后，IBM推出了一系列买服务器送SPSS的活动，可仍然无法进入银行等主流行业。SPSS中国战略的缺失与间断、摇摆，造成了今天叫好不叫座的局面。