回首页 | 网站地图 |   Blog
客户评价
  • 委托文华轩公司博士老师设计一款matlab程序代码,经过博士老师的努力,调试结果表明非常吻合需求。对文华轩博士老师高水准的程序设计能力表示感谢。
    张博士
    来自: 中科院福建物构所
  • 和文华轩公司博士老师合作1年多了,无数的稿件经过博士老师的翻译,实践证明,文华轩博士老师学术论文翻译能力非常强,让人高兴。以后还选择文华轩公司学术论文翻译服务。
    梅子
    来自: 林肯大学
  • 论文问题让我困恼不已,在百度网上看到文华轩公司提供论文修改服务,实践证明,修改结果非常理想,让我非常满意。以后还选择文华轩公司论文修改服务。不想统计公司论文修改水准这么高。
    梁小姐
    来自: 华南理工大学
  • 碰到数据的处理难点。在文华轩博士老师的努力下,顺利解决问题。感谢博士高水准的服务。以后还选择文华轩数据处理服务。
    阔小姐
    来自: 新北
  • 碰到论文问卷统计分析难点,束手无策;在雅虎看到文华轩公司博士老师协助跑统计分析,在老师的努力下,终于解决了问题,了却我的心头之愿,真是感谢。
    史小姐
    来自: 高雄
  • 一组医学数据需要跑统计分析,选择文华轩统计公司的博士老师,在老师的辅导和帮助下,顺利跑出结果,对文华轩博士老师的优质统计分析服务表示感谢。
    林小姐
    来自: 台北
  • 委托文华轩公司协助完成论文apa格式修改,在博士老师的努力下,格式修改得到规范处理,让我学习到不少东西,感谢。
    张小姐
    来自: 高雄
  • 委托博士老师设计OFDM系统,然后以BPSK/QPSK 调变 来跑出BER IFFT的SIZE是256bits,CP是32bits。实践证明,用matlab模拟的波形吻合要求。在此表示感谢。
    张先生
    来自: 新北
  • 委托文华轩公司博士老师协助设计vensim模型的设计,结果比较满意。
    林先生
    来自: 台北
  • 委托文华轩博士老师设计德尔菲问卷和问卷数据分析,结果比较满意,非常感谢。
    杜小姐
    来自: 新北
  • 委托文华轩统计公司完成大陆的问卷调查和问卷数据分析服务,结果比较满意。文华轩公司优质的问卷调查水准让人满意,以后还推荐文华轩公司。
    杨小姐
    来自: 雄狮旅游集团
  • 委托文华轩博士老师协助完成数据的处理和数据的分析。在老师的协助下,顺利完成,结果比较满意。
    林先生
    来自: 新北
  • 碰到论文摘要翻译,一点点小问题难倒我,在文华轩博士老师的协助下,把摘要顺利翻译完成,感谢老师的协助。
    陈老师
    来自: 吉林师范大学
  • 委托文华轩博士老师完成问卷数据的统计分析;在老师的协助下,完成了分析结果;比较满意;以后还推荐文华轩统计公司的问卷数据分析服务。
    陈博士
    来自: 台北护理健康大学
  • 碰到fuzzy delphi问卷数据分析,难倒我了,束手无策;在雅虎上看到文华轩公司提供论文数据分析协助服务,把数据发给老师,在老师的辅导和帮助下,顺利完成数据分析,对文华轩博士老师高水准的服务表示赞赏。
    沈博士
    来自: 新北
  • 有一组实验数据,需要跑数据分析和数据处理。委托文华轩公司博士老师协助完成,在博士老师的努力下,顺利完成,感谢文华轩博士老师高水准的数据分析能力。
    李小姐
    来自: 郑州烟草研究院
  • 设计一个贸易模型,需要协助完成matlab程序设计和仿真,在老师的努力下,得到顺利解决;对文华轩博士老师高水准的matlab程序设计能力表示赞赏。
    罗老师
    来自: 台湾大学
  • 碰到一组犯罪数据的处理,在文华轩博士老师的努力下,顺利完成,对文华轩博士老师高水准的数据处理能力表示赞赏!
    庄老师
    来自: 中国人民公安大学
  • 委托文华轩博士老师完成数据处理,结果比较吻合实际情况,感谢有这么好的老师辅导数据处理。对结果很满意。
    李小姐
    来自: 三军总医院
  • 委托文华轩公司博士老师完成学术论文翻译,在博士老师的努力下,顺利完成,价格不贵。感谢文华轩博士老师的协助。
    李博士
    来自: 中科院
  • 碰到论文的统计分析难点,自己解决不了;在百度上看到文华轩统计公司提供论文数据的统计分析协助,把数据发给博士,在博士老师的辅导和帮助下,顺利跑出结果,感谢文华轩公司博士老师的辅导和协助。
    陆小姐
    来自: 中国人民大学
  • 委托文华轩博士老师协助翻译一篇硕士论文,翻译的结果让人满意,感谢文华轩博士老师的协助。以后还推荐文华轩学术论文翻译服务。
    李小姐
    来自: 广州
  • 碰到专业的论文问卷数据统计分析,素手无策;在网上看到文华轩公司博士老师提供论文问卷数据统计分析协助,把原始数据和问卷表发给博士老师,在老师的努力和辅导下,顺利通过答辩。感谢文华轩博士老师论文问卷数据分析协助服务。
    卢小姐
    来自: 中国人民大学
2018-02-28 10:48:46 | 统计分析服务和统计分析公司

统计分析服务和统计分析公司

这些统计软体的多元化跟电脑软体市场的竞争有直接关系。但是设计统计软体的考量和需要,因为大过个人使用者的层次,才会使这市场变得如此复杂。

就电脑的发展史来看,在个人超级电脑还没有发展出来,储存空间还非常有限的五零甚至到六零年代,庞大的资料都是电脑的中央大系统,也就是IBM公司发展的Mainframe在作储存和输出控制。那时的资料库语言是Cobol,用来写数学计算的语言是Fortran

Fortran 算是中阶语言,比最基本的Assembly language高一阶而已,对不专学电脑语言的研究者来说,要学programming很困难。因为这个友善一般使用者的需要,在Chicago University教书的几位社会科学研究者就跟电脑专家合作,发展出第一代的SPSS。值得注意的是这虽然是电脑”软体”,是可以读算和呈现结果的环 境,却也是一种新的电脑语言– 是用Fortran作底写创出来新的电脑语法,也就是说系统必须先解读SPSS成为Fortran,再由Fortran解作Assembly language,然后执行真正的指令。所以SPSS 变成是最高阶的语言,同时也指由这个语言控制数算和输出结果的环境。这种模式成为后来发展所有统计软体语言的典范。

SPSS刚开始也是需要使用者自己写语言(syntax)。采用视窗的环境和滑鼠点选很后来的事。

SPSS 头几代刚设计出来就遇到这语言跟IBM系统相容不是很顺利的问题。这问题其实是IBM系统不断更新,Fortran 的发展跟不上,导致SPSS也受到限制。另一方面是因为不是专业的程式设计师最先开始使用SPSS,却不擅掌控如何从大系统读存资料。这两个问题,成为 SPSS后来不受工商企业界广为采用的致命伤。一直要到个人电脑的速度和储存容量可以和大系统匹敌,才有所改善。

SAS 差不多是六零年代末期开始发展进入软体市场,却一直到七零年代初才比较多人使用。刚开始SAS也是由Fortran写成。但是能赶过SPSS进占工商企 业,是因为电脑语言C的发明。CFortran 更容易使用,更灵活地能跟Assembly language对谈。也就是说C更容易和大系统相容,方便使用者从大系统上读写存资料。SAS公司的人比较有企业远见。一看到C的发展具备潜力,马上把 后来的SAS 版本改由C、而不是Fortran来写。所以会C的专业程式设计师同时也很容易学会SAS。企业界不缺钱顾人学最新的东西,雇了最新的C programmers作系统管理,发现这人同时也略懂SAS系统(反之也是),至于统计学者就另外聘请,形成企业界里系统管理专家和统计学者合作,而由 SAS程式设计师担任连接两边界面的合作团队,促使公司大量采用SAS系统。SAS 就是这样在整体市场行销上拼过SPSS ,在八零年代几乎独占统计软体市场。

C 在八零年代初也被用来发展另外一种管理系统,叫做Unix ,成为IBM Mainframe系统的劲敌。而且在九零年代起开始有取代IBM Mainframe的趋势,成为新的系统管理平台。SAS 当初下对了一步棋,现在就骑在浪头上,远远超过SPSS。在有进行临床实验的药厂更是如此,比方美国食品药物检验局在检查药厂送交的临床实验报告时,就同意而且规定药厂要以SAS档案格式呈送资料(最近要打破SAS的独占,规定也能用超越软体档案格式限制的XML的格式标准呈送)

SAS不纯粹只是市场行销上超越SPSS,就语言本身的灵活和广度来看,都大到适用于不同的企业。这语言的强处,就是因为不需要借助视窗,什么都能 办到:比方能用SAS语言本身去读写各类商用资料库、输出全新的报表格式、和创造新的统计应用软体,如同用语言C一般。SAS programming本身变成是一种专业。极大部份只用SPSS的人的电脑程度实在不能比。不过对大部份在研究机构的学生和老师来说,要精通SAS的程 式设计必须花不少时间学,实在困难。

STATA原本是由计量经济学家和电脑程式设计师一起发展出来,专用在经济指数预测。在发展这语言和软体的时候同时看到SPSSSAS的优缺点。所以STATA 的语言环境看起来像是SPSSSAS的混合 要用视窗或纯写程式的功能几乎一样 (视窗点选的动作可以记录成do file batch mode送交系统执行)。现代版的SPSS也发现光用视窗会牺牲执行速度和限制用途,容许使用者在每个主要视窗按”paste 的按钮,就可以把语言syntax 记录下来成为类似do filesyntax file,也能交付batch mode执行。

稍微了解STATA多一点之后,会知道STATA在处理资料上有一点跟SPSSSAS很不同。是STATA 的强处,比较挑剔的人却说是STATA的缺点。

SPSS SAS 在处理资料上是一笔记录(record or case)读进来到主要的work memory后,在每一个运算的功能(function)处理过,把这笔资料写出到另外的work memory,再读另一笔资料进来到主要的work memory。是线性按照记录原有存放的次序的处理流程。一笔进来一笔出去,下一个记录才能读进来。处理完写出去的记录不能再回过头来颠倒做再次的处理。 这个流程在SPSS的语言程式里没有显明,但系统在台面下是这样处理。所以大部份SPSS 的使用者如果没有被教通,就根本不知道为什么有些指令是必须要先写才能跟着其他的指令,长久来就都搞不通怎样写好程式,最后只好傻傻地只靠视窗功能。

SAS 的语言里就把资料读进来和处理资料的数算功能(SAS 里叫做procedure ,简写作proc)明显划分。读资料的语法部份叫做data step。也是每次只读一笔资料,做基本的资料改写或操弄,写出到另一个work memory。再读进另一笔。

但是STATA读资料的时候就突破这种一笔一笔的处理方式。读的时候是把所有的记录一次都读进到主要的work memory 里组织形成像Excel里的table,基本上是架构成一个距阵,让使用者可以指明要用哪些变数(variable),而且可以选择要哪些记录 record ,要跳着或是颠倒的顺序作处理。举个例子。比方在SPSSSAS里,写程式的方式是要假想一笔资料读进来,能够处理的是同一笔记录上不同变数间值的加减 乘除(水平方向)STATA除了水平方向的运算外,更可以在一个动作下处理一个特定变数下不同记录的值之间的加减乘除(垂直方向)。所以更加灵活。

问题是因为是一次读进所有的资料在work memory里来架构距阵,work memory要够大才行。现在一般的个人电脑内设的RAM都足够处理学术界的研究资料。但是企业界在用的资料库,比方银行高达数百万的帐号或是健保资料, 有时候就大到超过个人电脑上RAM一次读进所能够负荷的容量。所以不管学术界和教育界对STATA的灵活程度如何赞不绝口,都没有考虑到企业界的实际顾 虑,对企业界还是只用 SAS的忠诚表示不解。

R处理资料的基本结构跟SPSSSAS比较像,原本是由AT&T Bell lab在八零年代创造的电脑语言S演进而来,算是最新的发展。所以资料数目比较不是考量。但是处理的速度没有SAS快。虽然有很多统计学家写出最新的统计 功能,在使用者学习手册上因为没有市场利益的刺激,却相对欠缺。但只要这两个问题逐渐得到解决,在未来的确可能打破其他统计软体要使用者付费和不断提升版 本的困扰。但这也使得 R使用者要写出和其他软体程式对照的R教学手册,目前受到其他公司用版权百般刁难阻挡。

SPSS 公司看到SAS的优势,后来也赶紧改用C语言作底,而不再靠Fortran。但是使用者社群一分化固定下来,让大部份的专业程式设计师靠拢到SAS阵营去,就限制了SPSS软体后来的发展。

怎么说?

一个新的程式语言和软体要能发展成熟,起码都要大概十年的期间。原本开发新语言和写新软体的人没办法了解所有行业的需要。是靠使用者用了之后给予回 馈和评价,才知道如何改进升格版本。如前一篇评论所言,SPSS的使用者一开始就只是那些学院里的社会科学研究者,使用统计的程度也许不差,但是缺乏对电 脑语言广度的认知,对SPSS和管理系统的相容性也不擅操作。SPSS公司为了继续留住这群主要顾客,当个人电脑开始跃进时,是所有统计软体中最先接纳改 用视窗环境,好方便这些设计程式功夫不高的一般使用者。这在当时看起来虽然是最进步的做法,长远看来却是划地自限,使专业的程式设计师更避开学SPSS 原因是如果视窗和滑鼠人人会用,那还用得着专业的程式设计师吗?专写程式的人靠什么吃饭?

所以SAS虽然比较晚接纳个人电脑的视窗环境,却比较有耐力,能够靠有好设计程式功力的使用者社群一起发展更具威力的更新版本,提供给各种不同的企业环境运用。

STATA就是看到SASSPSS龟兔赛跑的结果,虽然也提供视窗环境方便大众,但是不敢忽略发展STATA语言本身,希望能留住不同程度的使用 者。浅白地说,写SPSS syntax比使用视窗功能略为麻烦;相反地,单写SAS语言比SAS视窗点选的功能强很多;STATA写语言跟使用视窗功能的效率差不多,但是学会直接 STATA语法能让使用者自己设计统计程序和加强处理数据的功能,所以专业的程式设计师学STATA 比一般使用者更有发挥才能赚饭吃的余地。这种做法也才使得原来是用SPSS或是SAS两边不同程度的人,都有改用STATA的好处。

 

  发表留言
电子邮箱: *
聯繫電話: *
验证码:
  最新留言
[ LIST | TOP ]