浏览和修改SAS数据集 - 入门操作指南

SAS 的操作手册蛮适合刚接触数据的你，是用来入门统计建模那块。目录清晰，操作截图多，功能模块也分得细——像是性统计、相关性、回归啥的都讲得挺明白。最棒的是，它不只是教你写代码，连菜单点哪都手把手讲，哪怕你没啥编程基础也能慢慢上手。配套子系统也不少，比如 SAS/INSIGHT、SAS/STAT 都挺实用，基本能覆盖你从数据导入到图表的大部分需求。

这份资源包含SAS判别分析的实验结果以及对应的数据集。

在SAS系统中，创建数据集的方法主要有三种：1. 使用传统的SAS数据步程序；2. 利用SAS/FSP软件中的FSEDIT和FSVIEW过程；3. 使用SAS/ACCESS软件访问其他数据库。

掌握SQL Server 2012多维数据集开发技能 学习使用SQL Server 2012开发完整的商业智能解决方案。 理解表格内存模型和OLAP多维数据集之间的区别，以及何时使用哪种模型。 在商业智能模型中添加高级功能，例如关键绩效指标（KPI）和计算度量。 通过简单的分步示例，从零基础成为能够构建现实世界项目的开发人员。 深入了解多维数据集在现代商业智能解决方案中的应用。 作者：Simon Lidberg出版日期：2013年9月13日

AR 和 ORL 与 Stanford 数据集是人脸识别领域比较常用的几个数据集。Stanford 数据集包含 200 张男性和 200 张女性人脸图像，光照和姿态都差不多，分辨率为 200×200，正面图像为主，分为训练集和测试集，图像格式为.jpg。而 ORL 数据集是 40 个人的面部图像，10 张，格式是.pgm。此外，AR 数据集有 2600 张图像，男女不分文件夹，文件格式也是.pgm。总体来说，这些数据集对人脸识别的测试和研究挺有的。如果你做人脸识别相关的项目，使用这些数据集可以轻松搞定数据准备工作，节省多时间哦。

简介 SAS（Statistical Analysis System）是一款用于数据分析和报告编制的软件程序集。它是一款国际认可的行业标准软件，广泛应用于医疗、农业、金融、社会科学和行政管理等领域。 模块与功能 SAS采用模块化设计，其中最强大的模块是SAS/STAT。此模块提供全面的多元统计分析功能，包括回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析以及方差和协方差分析。 本指南内容 本指南将围绕SAS的实际应用展开，涵盖以下主题： SAS基础应用 常用SAS语句 SAS服务过程 描述性统计编程 方差分析编程 回归分析编程 聚类和判别分析编程 依赖性分析编程

想要深入学习SAS数据挖掘？这本书绝对是你的不二之选！它对相关理论进行了深入透彻的讲解，无论你是想要入门还是进阶，都能从中获益匪浅。当然，具备一定的统计学基础会让你学习起来更加轻松！

初学者可使用此 SPSS 案例和数据集，快速掌握基本操作，提升 SPSS 熟练度。

IMDB 的电影元数据集合，挺适合做推荐系统的入门练习。字段信息还挺全，像导演、演员、评分、票房这些你都能拿到，想搞点数据可视化、分类模型或者协同过滤，直接用就行。电影推荐系统的第一步，往往就是找一个结构还算干净的源头。movie-metadata.csv就挺合适，字段清楚、格式规整，嗯，拿来就能搞。像genres和imdb_score这种字段，用来做标签分类、评分预测都还不错。而且它不大，跑模型也快。数据量不算庞大，五千条左右吧，丢给pandas做挺顺手，响应也快。不像那种动不动几个 G 的大文件，加载都让人头大。如果你平时搞点儿Flask或Spark的项目，想临时搭个电影推荐的 Demo，