SAS数据

SAS数据（精选11篇）

SAS数据 篇1

随着数据库技术和数字信息技术的发展, 在各个领域积累了大量的数据, 在这些海量的数据中如何挖掘重要、有用的信息, 这是数据挖掘的目的。近年来, 随着对数据挖掘技术的深入研究, 数据挖掘技术在多项领域中得到了应用, 这也促使科学界人士对该项技术进行更加深入的研究。关联规则数据挖掘是数据挖掘的一个重要内容, 对它进行深入研究有着重要的意义。利用数据挖掘工具, 既确保可能的最高级别的精度和灵活性, 又节省了大量的开发费用、维护和升级的开销。

1 数据挖掘概念

数据挖掘是指从大量的数据中去探索、识别、选择有效的、新颖的、隐含有用的、可以理解的模式来获取数据的过程。数据挖掘包含了统计学、机器学习、模式识别、人工智能、信息检索、数据库、专家系统和信息可视化等多项领域, 它包含关联规则数据挖掘、聚类数据挖掘、异常点数据挖掘。

2 关联规则数据挖掘

关联规则是数据挖掘的重要技术之一, 他是指在交易数据、关系数据或其他信息载体中, 查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性、或因果结构。早期关联规则的应用研究是为了找出数据库中不同商品间存在的关联性, 借此来发现顾客的购买行为模式, 这样有助于指导货物储存的安排、商品货架的摆放以及按照购买模式将用户分类。近几年来, 关联规则挖掘技术己经被应用到很多的领域中。随着关联规则研究的深入, 不仅是关联规则的应用范围得到拓展, 在数据的处理能力上也得到了扩充。主要应用于购物篮分析、交叉销售、产品目录设计、loss-leader analysis、聚集、分类等。

2.1 基本思想

关联规则挖掘技术可以发现不同对象之间的相关性。如有一组事务集合, 其中每个事务是一个项目集;一个关联规则是形如X->Y的蕴涵式, X和Y表示项目集, 且X∩Y=Φ, X和Y分别称为关联规则X->Y的前提和结论。规则X->Y的支持度 (Support) 是事务集中包含X和Y的事务数与所有事务数之比, 记为support (X->Y) ;规则X->Y的置信度 (Confidence) 是指包含X和Y的事务数与包含X的事务数之比, 记为confidence (X->Y) 。支持度用于衡量所发现规则的统计重要性, 而置信度用于衡量关联规则的可信程度。一般来说, 只有支持度和置信度均高的关联规则才可能是消费者感兴趣的、有用的规则。

3 SAS Enterprise Miner

SAS/EM是具有图形化、可视化操作界面的数据挖掘集成工具, 这样可以引导数理统计经验不足的用户按SEMMA原则来进行数据挖掘, 用户输入相关数据, 运行SAS/EM之后, 就可以数据的分析结果。同时还通过修改数据来调整分析处理过程。

3.1 SAS Enterprise Miner的优势

SAS Enterprise Miner被广大数据挖掘爱好者用户使用, 主要是它具有以下优点:

1) 支持UNIX, MVS, OS/390, Linux等多个平台;

2) 能很好集成数据库, 可以访问50多种数据源和数据库, 数据仓库很好的集成;

3) 具有客户机/服务器结构;

4) SEMMA方法论引导, 对于业务和技术人员, 可以对界面进行拖拽式操作, 能以流程图, 可视化, 图形化的形式将数据挖掘功能分模块;

5) 可以利用丰富的可视化数据探索节点来对数据进行分析;

6) 具备变换工具和较多的数据预处理能力, 如变量自动选择等功能;

7) 具有多种灵活算法和数据挖掘模型:如神经元网络, 决策树, 基于记忆的推理, 回归, K均值聚类, 两阶段模型, 自组织映射及模型组装技术;

8) 具有较多的评估规则和模型评估模块;

9) 具有完善的打分 (Scoring) 功能和数据挖掘模型代码;

10) 可以与其它业务专家和数据挖掘专家共享数据挖掘流程和结果, 这是因为报告工具可以将数据挖掘流程和结果生成HTML格式的报告

3.2 SAS模块数据挖掘流程

如图1所示。

4 SAS Enterprise Miner关联规则挖掘

数据收集了一家商店客户的基本购买信息, 通过SAS Enterprise Miner关联规则挖掘, 从而了解客户购买某商品同时还购买其他哪些商品。在收集的ASSOCCS数据集中有1001位客户购买商品的信息。主要有以下商品信息:1001位顾客购买了7个项目的商品, 产生了7007行数据。每一行数据表示一条交易信息。

4.1 根据所收集的数据, 导入数据, 处理数据

4.2 设立数据节点进行数据挖掘

将预处理好的顾客信息、7个项目的商品信息数据表导人SAS/EM的Association节中, 设立好数据节点、最小支持度、最小置信度和最大项集数后就进行关联规则节点设置和数据挖掘。挖掘结果如图2。

4.3 执行序列模式发现。

此处以coke为例, 得到转化后的数据集

5 总结

SAS Enterprise Miner是一个集成的数据挖掘系统, 允许使用和比较不同的技术, 同时还集成了复杂的数据库管理软件, 他与SAS协会定义的数据挖掘方法——SEMMA方法就可以达到即抽样 (Sample) 、探索 (Explore) 、修改 (Modify) 建模 (Model) 、评价 (Assess) 紧密结合, 这些对于初学者来说是很好理解和实用, 同时它友好的用户界面, 更加直观、灵活、实用也更方便。对于有经验的用户来说, 他可以大量节省算法和编程时间, 可以很好的去计划、建立和评价数据上。

摘要：数据挖掘是指从从大量的数据中提取人们所感兴趣的、事先不知道的、隐含在数据中的有用的信息和知识的过程。本文从数据挖掘的概念, 简单分析了关联数据挖掘, 通过收集的数据在SASEnterpriseMiner平台上进行关联规则数据挖掘的过程, 证明SAS是一套有效的数据挖掘平台。

关键词：数据挖掘,关联规则数据挖掘,数据挖掘工具,SAS Enterprise Miner

参考文献

[1]刘翔.数据仓库与数据挖掘技术[M].上海交通大学出版社, 2005.

[2]郑纬民, 黄刚.数据挖掘工具及其选择.<计算机世界) , 1999年第20期

[3]郝刚, 田亮君, 陈文基.于关联规则的数据挖掘算法研究[M].北京:人民邮电出版社, 2006.

SAS数据 篇2

实训不仅可以巩固我们以前所学过的知识，而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。这周不仅对数据集的创建，时间序列的平稳性分析和纯随机性检验有了更深刻的认识，而且更能在小细节中多上心。实践出真知，平常所学的理论只有通过实践，自己动手才能真正感觉到知识的乐趣。实训不仅能培养我们独立思考的能力，动手操作能力，在其他方面的我们的能力也能有所提高。

学习最怕的就是缺少兴趣，有了兴趣和好奇心，做什么事都不会感到累。“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”这句话为我们揭示了一个怎样才能取得好的学习效果的秘诀，那就是对学习的热爱。不同的人在同样的学习环境下学习效果不一样，自身的素质固然是一个方面，更加重要的还在于学习者对学习内容的态度或感觉。正所谓“兴趣是最好的老师”，当你对一门科目产生了兴趣之后，自然会学得比别人好。所以，无论以后学习什么，都要带着愉悦的心情去学习。

实际操作过程中我找出自身存在的不足，对今后的会计学习有了一个更为明确的方向和目标。虽说一周的时间很短，但其中的每一天都使我收获很大、受益匪浅，它不但极大地加深了我对一些知识的理解，从而真正做到了理论联系实际;更让我学到了很多之前在课堂上所根本没法学到的东西，这对于我的学业，乃至我以后人生的影响无疑都是极其深远的。

SAS数据 篇3

2013年4月22日，存储产品与解决方案提供商西部数据发布了针对传统数据中心存储系统设计的全新3.5英寸SAS硬盘——安装于3.5英寸WD性能适配器上的2.5英寸WD XE系列万转SAS硬盘。随着该产品的隆重上市，WD XE系列硬盘可为现有的3.5英寸存储系统提供性能最佳、功耗更低及更简便的升级方法。目前，针对3 . 5 英寸高性能企业级硬盘的需求正在日益减少，但对适用于从传统系统过渡的高性能存储设备的替代解决方案仍有很大市场。WD XE系列硬盘提供了最佳的持续性能，并为正在计划为硬件升级的数据中心提供了最佳的升级方案。“与一部15 000转的3.5英寸硬盘相比较，全新WD XE系列硬盘容量扩大了50%，与之具有相似或更强的最大持续性能和更高可靠性，能耗节省高达67%，是需要升级传统数据中心服务器与存储硬件的企业最佳选择。”西部数据中心事业部高级副总裁Rich Rutledge说，“现在，I T经理们不仅可以在放心地升级到最新WD企业级性能硬盘，同时还节省了在机架与解决方案上的投资。”

基于SAS的校园一卡通数据分析 篇4

关键词：数据挖掘,SAS,k均值算法,校园一卡通,消费分析

数据挖掘使用一定的算法从实际应用数据中挖掘出未知、有价值的模式或规律等知识, 整个过程由数据准备、数据挖掘、模式评估、结果分析和运用知识等步骤组成[1]。随着信息化技术发展, 校园一卡通系统中使用过程中产生了大量数据, 但系统缺少相应的分析工具, 无法从海量数据中获取有用的知识。因此, 使用数据挖掘技术对数据进行分析, 可以了解学生消费情况和消费行为, 了解学生之间消费的差异性, 为学校制定各种奖励政策提供依据。

1 目标与设计方案

1.1 设计目标

文章以山东某高校2014年4月校园一卡通消费数据为基础, 利用SAS软件, 采用聚类分析, 对学生消费情况进行分析。

文章目标为通过对消费数据的聚类分析, 学习学生的月消费金额、消费次数, 掌握学生消费规律, 了解学生之间消费的共性和差异性, 总结学生的高、中、低消费情况, 为学校制定各类政策提供依据。

1.2 k均值算法

根据给定的n个对象或者元组的数据集, 构建k个划分聚类的方法。每个划分即为一个聚簇。该方法将数据划分为k个组, 每个组至少包括一个对象, 每个对象必须属于且只属于一个组[2]。

k均值算法[2]如下:

(1) 将所有对象随机分配到k个非空的簇中。

(2) 计算每个簇的平均值, 并用该平均值代表相应的值。

(3) 根据每个对象与各个簇中心的距离, 分配给最近的簇。

(4) 转到2, 重新计算每个簇的平均值。

这个过程不断重复直到满足某个准则函数或者终止条件。终止条件可以是以下任何一个:没有 (或者最小数目) 数据点被重新分配给不同的聚类;没有 (或者最小数目) 聚类中心再发生变化;误差平方和 (SSE) 局部最小。

1.3 方案设计

文章设计方案分为数据处理、数据挖掘、结果分析三部分。其中数据处理包括数据获取、数据探索、数据填缺。

2 数据处理

数据获取:

原始数据来自于校园一卡通2014年4月份数据。定义10:30之前为早餐时间, 10:30-14:30为午餐时间, 14:30以后为晚餐时间, 在以上时间段内的消费行为视为1次消费, 文章共获取35196条数据。数据属性包括:姓名、性别、学生所在院系、月消费总额、月消费次数、月消费平均额度、早餐消费总额、早餐消费次数、早餐平均消费额、午餐消费总额、午餐消费次数、午餐平均消费额、晚餐消费总额、晚餐消费次数、晚餐平均消费额, 如表1所示。

3 数据探索

文章中用于聚类分析的消费属性包括:月消费总额、月消费次数、月消费平均额度、早餐消费总额、早餐消费次数、早餐平均消费额、午餐消费总额、午餐消费次数、午餐平均消费额、晚餐消费总额、晚餐消费次数、晚餐平均消费额, 以上属性均属于连续变量。数据探索包括变量压缩、数据标准化。变量压缩是通过主成分分析法解决变量的共线性问题, 数据标准化将花费等属性进行标准化, 从而保证聚类过程的准确性。

3.1 变量压缩

变量压缩是通过主成分分析法解决变量的共线性问题, 变量压缩结果如图1所示。

3.2 数据标准化

数据标准化是解决变量之间不同单位、不同变异程度的问题, 在文章中午餐消费次数单位为次数, 午餐平均消费额、晚餐消费总额、早餐平均消费额、午餐平均消费额单位为元, 所以在SAS软件中采用极差方法对午餐消费次数、午餐平均消费额、晚餐消费总额、早餐平均消费额、午餐平均消费额进行标准化。

4 聚类

采用SAS中两步聚类过程, 首先采用快速聚类将数据聚类成50类, 然后对50类进行聚类分析。根据业务分析, 最终确定取聚类个数为5类。

5 结果分析

聚类结果后共将分为5类, 图2为聚类后的各项数据指标, 包括各个聚类的人数、均值花费、最大花费、最小花费等。从聚类中分析, 人员主要集中在两类中, 可以看到以下结论:

第一类聚类包括18650人, 早餐、午餐、晚餐平均消费16、22、22次, 平均消费5-6元。此聚类中人数占总人数的53%, 消费情况适中, 此类人员多在校内就餐, 因此食堂在日常运营中保持目前的操作情况即可, 另外可以推出5-6元套餐用来提高销售额;

第二类聚类包括512人, 早餐、午餐、晚餐平均消费19、15、11次, 平均消费7-8元。由于此类人员午餐晚餐消费次数较低, 但平均消费额度较高, 因此可以判断此类人员多数在校外就餐, 因此食堂在日常运营中可以推出7-8元的套餐, 提高食物质量, 以吸引这部分学生;

第三类聚类包括16029人, 早餐、午餐、晚餐平均消费7、10、7次, 平均消费6-7元。此聚类中人员占45.5%, 由于此类人员午餐晚餐消费次数较低, 但平均消费额度较高, 因此可以判断此类人员多数在校外就餐, 因此食堂在日常运营中可以推出6-7元的套餐, 提高食物质量, 以吸引这部分学生;

第二、三类人员多在校外就餐, 但第三类人数占有率较高, 因此应针对这部分学生制定相关策略, 提高校园内就餐率。

通过聚类发现学生的平均消费额度在5-7元之间, 消费低于此额度的学生可视为低消费人员, 学校可以针对此情况制定补助政策。

6 结束语

通过对学生的月消费信息进行聚类分析, 我们可以了解学生的消费习惯、消费行为以及学生之间的消费差异, 商户可以针对学生的消费额度制定相应的消费策略, 为学校制定各种政策提供相应依据。

参考文献

[1]张佳.数据挖掘技术在校园一卡通系统中的应用研究[D].苏州大学, 2013.

[2]黄雯.数据挖掘算法及其应用研究[D].南京邮电大学, 2013.

[3]欧阳烽.基于SAS的Web使用日志用户聚类分析[J].电脑知识与技术, 2013.

[4]王哲.数据挖掘技术在高校图书馆个性化服务中的应用研究[D].重庆大学, 2012.

SAS数据 篇5

SCSI及SAS硬盘・什么是缓存

缓存(Cache)是SCSI硬盘与外部总线交换数据的场所，硬盘先将数据传送到缓存，再由缓存和外边数据总线交换数据。它是SCSI硬盘电路板上的一块存储芯片，与硬盘盘片相比，具有极快的存取速度，实际上就是相对低速的硬盘盘片与相对高速的外部设备(例如内存)之间的缓冲器。缓存的大小与速度是直接关系到硬盘的`实际传输速度的重要因素，能够大幅度地提高数据命中率从而提高硬盘整体性能。

现在主流SCSI硬盘的缓存一般为4MB和8MB，部分高性能的SCSI硬盘甚至达到16MB。但某些低端产品也只使用了2MB缓存。

大容量主流SAS硬盘 篇6

跟传统的3.5"硬盘相比，2.5"硬盘由于盘片尺寸更小，寻道时间更短，因此具有更高的IOps，虽然比起时下流行的SSD有所不及，然而其容量更大、价格更为平易近人的特性，可以满足多数并不是很需要SSD的应用的需求。

希捷Savvio 10K.5

跟Cheetah一样，希捷Savvio分为两个系列：高端15000 RPM（转/分钟）的Savvio 15K以及主流10000 RPM转速的Savvio 10K，更低端的市场则由7200 RPM的Constellation ES系列补充。在2011年下半年的时候，Savvio 10K推出了第五代产品，也就是Savvio 10K.5。

Savvio 10K.5跟上一代相比，最明显的就是单碟容量提升了50%之多，最大容量达到了900GB（三碟装），这也是磁记录技术持续发展的结果；此外，Savvio 10K.5的缓存容量也从16MB徒增到64MB，除了SAS 6Gb/s接口之外，Savvio 10K.5还提供了4Gb/s FC型号的选择。

性能测试:不错的表现

测试使用了一台Core i7 3960X台式机，也就是所谓的Sandy Bridge-E平台，由于Savvio 10K.5使用了SAS 6Gb/s接口，因此还额外使用了一块LSI的SAS 6Gb/s接口卡，不过说实话，对于机械硬盘来说，SAS 3Gb/s跟SAS 6Gb/s接口的区别比很小。

首先是关于传输速率性能测试，如图1的HD Tach RW测试所示，其随机响应时间为9.6ms，并不算很突出，平均传输速率是135MB/s左右，最外圈约为170MB/s，最内圈约为80MB/s。

其次是512字节的随机性能测试，如图2的Iometer测试所示，因为硬盘有缓存所以写入是平直的直线而读取则随着队列深度的加深而增大，转折点为64个队列深度，之后性能便不再提升，峰值读取IOps约为355，峰值写入约为290，使用4KB块大小进行的测试结果和512B的类似（略微小一点点），因此这基本上就是这个机械硬盘的极限了。使用Iometer测得的最大读写传输速率为172MB/s，跟HD Tach RW的结果吻合。

云计算环境下SAS的应用 篇7

当软件变得更加复杂, 处理更大和更复杂的数据集合时, 管理运行这些应用程序的计算机系统也变得更加具有挑战性。新的系统架构, 如网格计算的并行处理和多层次的计算机体系结构的设计便是为了扩展优化这种处理性能。这种环境使硬件配置根据用户需求提供匹配的数据挖掘和强大的分析功能。IT组织管理人员, 负责安装和管理这些系统的人员面临严峻的挑战, 这种需求超越他们的资源能力。这是因为每个供应商和软件系统都有自己独特的电脑配置要求, 因此需要一个全职成员验证每个安装的执行和系统的管理维护。这使得云计算必须面对软件解决方案复杂性和独特要求, 同时提供给用户在更快更廉价的计算服务, 因此云计算要改变方式。众所周知, 软件在交付给用户的方式上正经历根本性改变。从历史上看, 它经历了几个阶段的演变, 现在在应用于云计算后正经历另一个革命性的飞跃。早期的软件开发, 软件处理主要驻留在计算机主机。用户连通过一个只显示文本的单色监视器终端接到主机, 所有的计算过程及相关文件都在主机进行集中处理。随着个人电脑时代的来临, 用户的桌面处理能力变得更加强大, 软件安装和转移都在电脑桌面上完成。SAS (全称为Statistics Analysis System, 统计分析系统) 软件就反映了这种从应用与大型机的早期版本到应用于PC机的8/9版本演变。[1]SAS软件现在大都提供下载, 其复杂的多元服务更把软件使用带入到新的云计算环境中来。大众市场接受如谷歌和亚马逊的计算服务有助于推动云计算的发展。复杂的软件配置正转移到一个单独的服务器组, 实现对内部资源或个人软件用户的外部管理。这些新系统的软硬件处在“云”后的数据中心, 实现单独管理并通过互联网访问。而后通过网页浏览器交付给用户, 所以不再需要进行冗长的安装、验证、版本升级和其他相关的软件维护工作。便携性, 即能够获得相关的软件和数据的能力结合外包复杂软件系统的管理的能力, 对于SAS这样的软件来说更高效也尤为必要。[2]

2 促进云计算发展的因素

有许多因素促进了云计算发展, 其中有技术进步因素, 也有市场和经济因素。下面列出了一些当前环境下促进云计算发展的主要因素[3]。

1) 远程通信——随着光纤和宽带技术的应用, 支持高速语音通信和数据连接, 促进了云计算的发展。

2) 计算机硬件——个人电脑的大规模生产和消费电脑已成为主流, 个人电脑最初虽为个人使用而设计, 但是也可以通过网络化聚集网成强大的网络系统, 可以与超级计算机相媲美, 成为云计算的中坚力量。伴随新软件集群的商品化硬件, 使得云计算不再局限于大型机构。

3) 开放源——分散式的软件开发方法允许个人通过网络协同编写复杂操作系统的程序代码以开发、更新、升级操作系统, Linux就是一例。开放源码软件也对云计算的核心组件——网络服务器技术中有重要作用。

网站上的带有中间件的服务器端软件, 如基于XML客户端的组件, 成为许多云计算应用的基础

在这些随着中间件服务器包括客户端为基础的成分都是开放源码的形成许多云计算应用基础。

4) Web 2.0——上述硬件和软件技术的结合产生了新的计算平台, Web 2.0就是其中之一。基于Web 2.0的应用程序互动性更强, 操作界面更简洁, 其应用于云计算也是促进云计算成为计算主流的因素之一。

5) 网络发展——云计算需要利用网络并通过网络分享一些核心技术, 因此与网络有着共生关系。

6) 云计算服务——一些技术和运作成熟的大型公司如谷歌、亚马逊和IBM等, 在向组织和个人提供的大型计算业务中采用云计算, 设计制作了许多实施云计算的软件和硬件基础设施开发工具。在现有的设施基础上将会有越来越多的新的云计算服务开始提供给企业和个人。

7) 外包IT——当前经济环境下, 许多公司将外包作为一种削减成本保持竞争力的手段, 外包IT的各种不同部分。为了削减成本, 外包软件系统安装的能力本身也可以成为服务外包的对象。外包可以使企业组织将资源集中于经营业务, 故而推动云计算这类软件即服务的发展。

8) 移动计算——随着手提设备如手机、笔记本电脑的不断发展, 满足了用户异地访问信息的需要, 这也为云计算的发展提供了契机。眼下, 网络浏览器是在云中向客户发布软件的主宰方式, 移动计算代表着此方式的未来。

3 云计算的组件

云计算由若干种组件构成, 关键组件有比如Web 2.0和Saa S (Software as a Service, 软营模式) [4]。

1) Web 2.0——云计算中植入了很多Web 2.0的设计思想以及使用技术, 一些国际著名企业公司比如e Bay、Craigslist和Wikipedia等都运用Web 2.0技术。首先, Web 2.0的运用极大地利用了互联网用户的协同工作;其次, Web 2.0在互联网上具有接入性好、界面互动性、支持多媒体等优点。

2) Saa S——软营模式, 即软件无需安装在用户电脑上或者局域用户组服务器上。软营模式省去了互联网上的程序安装、验证以及组件支持工作。以SAS为例, 用户无需执行安装, 由应用服务提供商 (application service provider, ASP) 在互联网上发布的软件功用, 集中安装在用户共享的服务器上, 用户可以登录获取核心逻辑相关数据, 并通过浏览器界面或者远程链接桌面使用。软营模式非常适合于较为复杂精密的系统, 这样的系统所需要的计算机资源以及技能往往超越用户极其支持组的能力范围。云计算的核心逻辑代码可以通过网络集中并传播, 因此软营模式非常适用。

4 云计算环境下SAS的运行条件与步骤

本节主要讨论云计算应用的关键条件与步骤, 以在云环境中使用Websas和Clinical SMS等临床安全数据管理为例, 详细步骤如下:

4.1 用户登录

云计算软件提供商设置唯一的URL链接, 使用户可通过互联网登录云计算, URL设置需要考虑以下几个方面:

1) 浏览器兼容性—支持的主流浏览器包括Microsoft Internet Explorer和Mozilla Firefox。有些应用需要支持Google Chrome和Safari。不同浏览器的HTML和Java Script都不尽相同, 首先要确定用户所使用的浏览器, 而后在发布与用户所使用浏览器相匹配的HTML和Java Script。

2) 连接速度——由于用户上网方式不同, 从而导致连接速度不同, 所以必须优化系统以支持速度最低的用户:可以通过优化JPEG或GIF压缩来优化图像文件;对于通用的图片、XML或者脚该文件, 可以在窗口中下载。这些操作都会在内存中读取, 会在使用中加速响应。

3) 安全套接字——保障服务器与客户端浏览器之间的通信安全。虽然可以使用不同的协议, 比如SSL等, 但是非标准端口时而会打开 (默认端口是http://myserver:80) 。对于内网来说, 通过控制路由器便可以在非标准端口上实现通信。而对于外网云计算来说, 则需要标准端口号。从而必须设计服务器安全通信系统, 并限制连接“云”的次数。

4) 移动设备——用户通过移动设备比如i Phone或者其他智能手机上网时, 则需要针对不同手机浏览器调整软件发布方式, 为手机定制应用程序, 优化功能。

4.2 安全性

SSL是使用最广泛的安全协议, 安全套接字层将输入浏览器的信息编码, 从客户端传送到服务器, 保证一些诸如密码等关键数据的安全。除此之外, 也有其他一些措施优化云计算服务的安全性。

1) 访问控制列表——用户通过注册帐号登录服务器, 可以通过服务器操作系统设置访问控制层, 针对不同用户功能角色设置权限, 授权管理员账户。当用户超权限访问云时, 将被从服务器操作系统中删除。

2) 用户与数据访问——通过访问控制列表识别并验证用户, 授权用户端访问IP, 根据角色限制用户访问权。

3) 密码规则与过期——首先, 设置用户密码过期时限, 要求其定期输入新密码以确保安全。密码字符由数字与字母或者特殊字符组合而成, 以增强安全性, 防止黑客盗取。其次, 用户登陆后长时间无操作, 则要求重新输入密码登录, 设置参考时间可为10分钟左右。

4.3 网页浏览

网页界面可采用弹出式菜单, 保证高速和友好互动性。

4.4 动态丰富用户界面

采用鼠标移动式信息提醒或者气泡信息提醒方式, 树状浏览模式以及拖曳式复制方式。

4.5 用户通信

用户通过内置嵌入的电子邮件互相联系。SMS或者其他短消息发送软件也可以在云中使用。

4.6 系统与用户设置

云计算应用集中安装, 用户个别登录访问, 需要通过管理员帐户设置用户登录选项与访问背景等参数, 并在服务器上保存每个用户的资料信息与参数设置, 并设置用户登录后超时无操作, 要求重新输入密码登录。

4.7 可扩展服务器

根据动态业务需要, 根据所需处理的数据资料量, 云计算服务器应做到即时添加或者减少。可以采取使用VM虚拟机或者动态控制分配服务器运行数量的方式来实现。例如, 通过Websas实现对某一应用不同数量服务器的分配, 服务器数量用数字加中括号表示。每一个应用服务器在不同的TCP套接字端口处理请求, 允许不同端口上的动态通信, 避免应用服务器之间的冲突。以Clinical SMS为例, 应用服务器以缩写形式表述为:

其代表由三个应用服务器提供服务, 使用TCP025至5030端口。当用户通过浏览器发出请求时, 系统将会自动分配指定这三个处理相同应用的服务器受理, 每一个应用服务器通过自身TCP套接字避免通信冲突, 可表述为:

其代表30个不同应用服务器受理大用户组发出的同一应用请求。

管理员可以根据需求变化动态添加或者移除应用, 灵活配置。

5 结束语

通常来讲, 软件越复杂, 用户使用起来将约方便。因为软件开发的目的在于简化使用, 降低管理要求, 从而用户可以通过互联网访问使用复杂、精密的软件。商务活动、公网建设以及经济条件影响下网络技术的发展成为云计算解决方案实现的催化剂。云计算环境下解决方案的成功实施步骤需要综合考虑客户端与服务器情况。客户端改变的根本动因在于商务活动与科技的发展, 留给譬如之类的复杂解决方案的挑战恰恰就在于调整服务器端以适应云计算环境下的功能。

参考文献

[1]维基百科.统计分析系统[EB/OL]. (2012-08-19) [2012-09-20].http://zh.wikipedia.org/wiki/SAS系统.

[2]卢军.云计算离企业应用有多远?[J].信息系统工程, 2008 (7) :31-33.

[3]张健.云计算概念和影响力简解析[J].电信网技术, 2009 (1) :15-18

基于SAS的铁路货运量预测 篇8

1.1 ARIMA模型的基本理论

ARIMA (p, d, q) 模型的结构:

其中, B为延迟算子, 为p阶自回归系数多项式; 为q阶移动平均系数多项式;p, d, q分别表示自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数。

当时间序列是非平稳的时候, 需要对序列进行差分, 对差分平稳序列我们用ARIMA (p, d, q) 模型来拟合, 当时间序列是平稳时间序列时, d=0退化为ARMA, 当q=0, 模型就退化成了AR (p) 模型,

当p=0, 模型就退化成了MA (q) 模型。

1.2 SAS软件介绍

SAS (SAS, SPSS和SYSTAT) 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统, 被誉为统计分析的标准软件。SAS系统是一个组合软件系统, 它由多个功能模块组合而成, 本文中相关操作通过SAS/ETS (经济计量学和时间序列分析模块) 模块实现。

SAS把数据存取, 管理, 分析和展现有机地融为一体。主要特点如下:

(1) 功能强大, 统计方法齐, 全, 新; (2) 使用简便, 操作灵活; (3) 提供联机帮助功能。

2 建立时间序列模型的基本步骤:

第一步:模型的识别;第二步:模型的参数估计;第三步:模型的诊断与检验。

ARIMA模型的识别、建立和预测过程中计算十分繁琐, 所以在本文中使用SAS程序对模型进行识别分析, 并作出预测。

3 ARIMA模型的应用

3.1 数据来源

本文的数据来自中国统计年鉴, 网址:http://www.stats.gov cn/tjsj/ndsj。

3.2 数据分析与建模

3.2.1 平稳性分析

时间为横轴, 原始数据为纵轴作时序图, 发现序列x有一定的线性增长趋势, 所以对原始数据x做了一阶差分, 差分后序列的自相关图和偏自相关图如图1、图2, 发现此时的序列基本平稳。

3.2.2 差分序列的白噪声检验

从图2知, 在显著性水平为0.05的条件下, 由于延迟6阶的χ2检验统计量的p值显著小于0.05。所以该序列不是白噪声序列, 有建模的价值, 我们可以对平稳序列进行建模。

3.2.3 模型的识别和建立

由于一阶差分后的序列自相关图拖尾、偏自相关图截尾, 所以d=1;根据图3, 应取1或3较合适。利用1985至2012年的数据, 分别取p=1和p=3建立模型并进行显著性检验, 比较发现p=1时预测效果更好一些, 综合考虑模型的繁简程度, 我们选定模型ARIMA (1, 1, 0) 。

模型的最终形式如下:

3.2.4 对残差序列进行检验

在显著性水平0.05的条件下, χ2检验统计量的p值都显著大于0.05, 说明残差序列为白噪声序列, 说明模型提取信息充分, 这说明ARIMA (1, 1, 0) 对序列来说是适应的。

3.3 模型预测与评价

利用本文建立的模型预测未来三年的铁路货运量, 结果为:2013年为393166.5万吨, 2014年为398799.3万吨, 2015年为405950.7万吨, 由中国统计年鉴中我们查得2013年的货运量为396697万吨, 预测值与真实值的相对误差为0.89%, 这充分说明模型拟合效果是比较好的。

4 结论

ARIMA模型预测时不必考虑其他因素的影响, 仅从序列数据自身出发建立相应的模型, 这就从根本上避免了识别主要因素和次要因素的困难, 避免了寻找因果模型中对随机扰动项的限定条件在经济实践中难以满足的矛盾。实际上这也是ARIMA模型预测与其他预测方法相比的优越性所在。

参考文献

[1]王燕.应用时间序列分析 (第二版) [M].中国人民大学出版社, 2008.

[2]宋光平.铁路货运量预测方法研究[J].北京交通大学硕士学位论文, 2007.

[3]肖枝洪, 郭明月.时间序列分析与SAS应用[M].武汉大学出版社, 2009.

[4]张世英, 许启发, 周红.金融时间序列分析[M].清华大学出版社, 2008.

SAS数据 篇9

1 对象与方法

1.1 研究对象

选取我院2008年1月～2010年8月诊断的老年SAS患者,共150例。男性134例,女性16例;年龄65～88岁,平均(72±8.6)岁。主要纳入标准:有打鼾、睡眠不宁、夜间憋气、睡不解乏、晨起口干、记忆力下降等一项以上症状,且睡眠呼吸紊乱指数(AHI)≥5。排除标准:有明显器质性疾患和神经精神障碍(包括严重失眠)者。

1.2 方法

1.2.1 多导睡眠监测

采用美国Alic4睡眠多导仪进行全夜多导睡眠监测。记录时间>7h。SAS的诊断根据中华医学会《阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征诊治指南》[2],以呼吸紊乱指数(AHI)<5为正常,5～20轻度,21～40中度,>40重度。

1.2.2 生存质量测评

采用WHOQOL-BREF生存质量量表[3],量表包括生理领域、心理领域、社会领域和环境领域四个领域的得分,得分越高代表生存质量越好。

1.2.3 睡眠质量的判定

采用匹兹堡睡眠质量量表(PSQI)[4],总分范围为0～21分,得分越高表示睡眠质量越差。以PSQI≥7分为睡眠质量差,,<7分为睡眠质量好作为判断标准。白天嗜睡的判定:以斯坦福嗜睡程度(SSS)评分表评价主观嗜睡程度,以评分>9分为判断标准[5],得分越高,表示白天嗜睡程度越高。

1.3 统计学处理

数据处理使用SPSS13.0软件包。统计描述运用;单因素分析用Kruskal-Wallis检验:多因素用多元线性回归进行统计分析。

2 结果

2.1 单因素Kruskal-Wallis分析

不同性别、体重、身高的患者,其生存质量的受损程度无显著性差异(P>0.05)。职业、生活习惯、文化程度、病程、合并疾病、家庭满意度、呼吸暂停指数、SSS积分、PSQI积分等因素,对生存质量的影响均有显著性意义(P<0.05)(见表1)。

*P<0.05,**P<0.01。

2.2 多元逐步回归分析(见表2)

*P<0.05,**P<0.01。

以生存质量各领域得分作为因变量,以性别、年龄、文化程度、家庭满意度、AHI、SSS积分、PSQI积分作为自变量,应用多元逐步回归(Stepwise法)进行分析,进入回归方程的有并发疾病、病程、SSS积分、AHI (见表2)。

2.3 白天嗜睡与生存质量

150例患者嗜睡评分为(9.78±3.57),其中嗜睡组85例,非嗜睡组65例,比较两组生存质量各领域得分。结果显示,嗜睡组生存质量生理领域、心理领域得分均低于非嗜睡组(P均<0.05),表明嗜睡对SAS患者生存质量有影响,有嗜睡的SAS患者生存质量低于没有嗜睡的SAS患者。

2.4 患者睡眠质量测评

睡眠质量差组105例,睡眠质量好组45例,比较两组患者之间生存质量的得分,发现生理、心理、社会三个领域的生存质量得分睡眠质量好组均高于睡眠质量差组(P均<0.01),说明睡眠质量对SAS患者生存质量有影响(表3)。

*P<0.05,**P<0.01。

3 讨论

本研究发现SAS患者生存质量普遍较低,生理领域受损程度最大,社会关系领域受损最小。由于持续夜间缺氧,损伤人体各组织器官,易出现各系统合并症,最易损害生理领域。SAS受鼾声困扰,影响与他人的正常交往,来自于他人的帮助也相应减少,社会关系领域的损害较大。SAS易产生精神方面损害,加之合并疾患和来自于社会、家庭和同事的不理解,使得SAS患者常产生焦虑、抑郁等心理疾病。评价影响SAS生存质量的因素,为临床治疗和预防疾病提供依据。

社会因素、医学因素和主观感受均影响生存质量。调查表明,社会因素中性别、身高、体重对SAS生存质量无影响;年龄呈负相关,可能与随着年龄增加老年人机能下降有关;文化程度、生活习惯等因素呈正相关,提示文化程度较高、居住在城市的患者,对自身健康及生存质量更为重视,改善吸烟、饮酒、辛辣刺激食物等不良生活习惯,创造温馨的生活环境,有助于提高SAS患者生存质量。医学因素中的合并疾病是影响SAS患者生存质量的主要因素,且呈负相关。随着病程的延长,合并疾病增加,临床症状加重,生存质量逐步下降。因此,早期诊断、早期治疗、预防合并疾病,有助于改善生存质量。

由于SAS症状的多样性,除表现为嗜睡外,还可表现为打鼾、睡眠差、夜间心绞痛、心肌梗塞、中风、晨起头痛、高血压、胃食管返流、多尿、性功能减退;白天表现为疲劳、精力不足、易怒、注意力不集中、记忆力减退、忧郁等[6]。这种临床表现的多样性和主观性常导致患者或医生对SAS的认识不足或漏诊。Young等报道仅有不到10%的睡眠呼吸暂停患者就诊或被诊为睡眠障碍[7]。患者的症状越多,SAS的可能性就越大[8]。仅用嗜睡量进行主观评价有一定的局限性。应全面评价SAS临床表现,重视SAS患者中应用生存质量评估。

在研究中,SAS患者的白天嗜睡和睡眠质量低是影响生存质量的因素之一。因此对SAS患者进行临床评价和治疗决策时,应充分考虑患者的SAS以外的疾病,既要尽早诊治SAS以防并发疾病的出现,又要在治疗SAS的同时不忽视已有疾病的治疗,最终改善患者的生活质量。

摘要：目的:探讨老年睡眠呼吸暂停综合征(SAS)患者生存质量及其影响因素。方法:采用WH0QOL-BREF生存质量量表对150例SAS患者进行生存质量测评,并进一步比较嗜睡、睡眠质量对患者生存质量的影响。结果:SAS患者质量评分较低,生理领域评分最低。社会因素、医学因素、自我评价对生存质量影响有显著性意义。SAS组生存质量生理领域、心理领域得分低于健康对照,SAS组内嗜睡组低于不嗜睡组、睡眠质量差组低于睡眠质量好组(P均＜0.05)。结论:SAS患者的嗜睡、低睡眠质量及慢性病是影响生活质量的因素。

关键词：阻塞性睡眠呼吸暂停综合征,生存质量,影响因素

参考文献

[1] Baldwin CM,Quan SF.Sleep disordered breathing[J].Nurs Clin North Am,2002;37(4):633~654

[2]马丹.阻塞性睡眠呼吸暂停综合征生存质量研究进展[J].国外医学·呼吸系统分册,2003;23(2):70-72

[3] Saxena S,Carlson D,Billington R,et al.The WHO quality of life assessment instrument(WHOQOL- BREF):the importance of its items for cross cultural research[J].Qual life Res,2001;10(8):711-721

[4] Buysse DJ,Reynolds CF,Monk TH.et al.The Pittsburgh sleep quality index: a new instument for psychiatric practice and research[J].Psychiatry Res,1989;28:193-213

[5]中华医学会呼吸病学会分会睡眠呼吸疾病学组阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征诊治指南[J]中华结核和呼吸杂志,2002;25(4):195-198

[6] Walter RE,BeiserA,Givelber RJ,et al.Association between Glycemic State and Lung Function[J].Am J Resp ir and Crit Care Med,2003;167:911-916

[7] Arnalich F,Hernanz A,Lopez-Maderuelo D,et al.Enhanced acute2 phase response and oxidative stress in older adults with typeⅡdiabetes[J].Horm Metab Res,2000;32:407-412

SAS数据 篇10

1 方法介绍

表1中所有数据Xij均受到三个因素的影响,即行因素、列因素和字母因素的影响,如X11分别受到行处理1、列处理Ⅰ和字母因素A的影响,因此在资料录入时必须考虑这三个因素及每个因素不同水平的作用,在数据录入时首先必须初始化,即设置变量并对其赋值,具体方法如下:设行变量、列变量和字母变量分别为X1、X2和X3,并分别赋值如下:

另设因变量,其值为,于是上述资料方差分析的SAS程序为:

2 实例分析

以"某药对血糖升高值影响的试验研究"为例。该项研究中,将某药液的4种不同剂量,分别注射于4个受试对象,每个受试对象以不同的剂量静脉给药各1次(即每个受试对象给药共4次),分析不同剂量、不同的受试对象、不同的药次对血糖升高值是否有影响的分析。该试验为3个因素:药物剂量、受试对象、药次,每个因素有4个水平:

药物剂量:A、B、C、D

药次:1、2、3、4(行处理)

受试对象:Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ(列处理)

根据实验条件选择拉丁方并随机化后实验结果如下:

对表2资料按上述SAS程序之一执行后,所得结果见表3。

结果显示某药对血糖升高值影响的试验研究中:药次间(P>0.05)、受试对象间(P>0.05);剂量间(P<0.05)。

结论:药次间、受试对象间按α=0.05的水准差别无统计学意义,尚不能认为药次、受试对象两因素对受试对象血糖升高值有影响;而剂量间按α=0.05的水准差别有统计学意义,可认为不同剂量的药液对受试对象血糖升高值有影响。操作简便,结果清晰。

3 讨论

拉丁方实验设计是一种三因素设计,可用于分析因素各处理间的差异问题,也可以进行因素不同水平的分析,设计时拉丁方很容易随机化,其资料分析主要用方差分析。SAS中可用于进行多因素方差分析模块有ANOVA[1,2,3],资料录入方法如上所述,即所有实验数据均为因变量的取值,分析因素包括行变量、列变量和字母变量均为自变量且都要设置哑变量[4],但各自变量的赋值没有特殊限制。如本例x1的取值为1、2、3、4并没有严格的等级差异,即使其值取5、6、7、8或1、3、6、9,在分析时对结果没有任何影响,x2、x3的赋值也是如此。因为x1、x2、x3在这里只是名义变量,并不是真正意义上的自变量,虽然因变量确实是随着变量x1、x2、x3的取值的变化而变化,但真正影响因变量取值的是各变量规定取值所确定的位置,而不是各自变量取值本身,所以不管它们如何赋值,都不会影响最终结果。

摘要：本文以"某药对血糖升高值影响的试验研究"为例介绍了拉丁方设计资料方差分析的SAS(Statistical Analysis System)程序。

关键词：拉丁方设计,方差分析,SAS

参考文献

[1]SAS Institute Inc.Base SAS9.0Procedures Guide.Cary NC:SAS Institute Inc,2004.

[2]高惠璇,等.编译.SAS系统SAS/STAT软件使用手册[M].中国统计出版社,1997:250-261.

[3]方积乾,孙振球,主编.卫生统计学[M].北京:人民卫生出版社,2003:176-180

新一代SAS加速光纤磁盘衰败 篇11

FC作为硬盘驱动器(HDD)的接口已经完成了最终的更新换代。尽管通过交换机和主机总线适配器(HBA)实现的从服务器到存储设备连接的路线图中,光纤通道明年的带宽将从当前的8Gbps增加到16Gbps,并且将很快提升到32Gbps,但磁盘制造商并没有计划对当前的4Gbps光纤磁盘进行升级。相比之下,SAS发展路线图已经为从6Gbps增加到12Gbps做好了规划。

市场选择了SAS

Gartner和IDC这两大市场研究机构对于SAS未来发展的预测非常相似。

我们先听听来自Gartner的声音。Gartner负责存储的副总裁John Monroe在谈及硬盘驱动器接口时表示,光纤磁盘已经走到了尽头,它的消失只是时间的问题。他同时认为,光纤通道存储网络技术仍将继续存在相当一段时间。

Gartner针对硬盘驱动器接口所做的市场统计显示,2007年,3Gbps SAS的出货量远远超过其所有竞争对手,市场份额达到40%,排在第二位的是ATA和串联ATA(SATA)接口,市场份额为27.8%;4Gbps光纤通道的市场份额则为21.3%,而并联的SCSI市场份额为11%。

根据Gartner的统计,尽管4Gbps光纤磁盘2008年的出货量达到了其历史最高水平——940万台,但市场份额却骤降至20.4%。与此同时,3Gbps SAS的市场份额则蹿升至43.5%,SATA也攀升到30.9%。

2009年,Gartner对硬盘驱动器市场的统计数字预示着未来五年内硬盘业将要出现的重大变化。在这一年,SATA以43%的市场份额超越SAS跃升至第一位;SAS也取得了40%的市场份额,其中3Gbps SAS为28.4%,新上市的6Gbps SAS则占了11.6%;而光纤磁盘的市场份额则是持续下滑,仅占到了市场总量的15%。

根据市场调查数据,Gartner预计,今年4Gbps光纤磁盘的市场份额将跌至10.1%,2011年更会降至5.6%,直到2014年,光纤磁盘将完全从市场上消失。到那时,SATA的市场份额将达到50.1%,SAS的市场份额也将达到49.9%,两者的出货量将并驾齐驱,难分伯仲。此外,SAS的吞吐速度将升至12Gbps。

下面再看看IDC对这一市场的预测。根据IDC预计,到2013年,各厂商将停止对光纤磁盘驱动器的发货,这一时间要早于Gartner预计的2014年。IDC负责硬盘驱动器的总监John Rydning将用户放弃光纤磁盘转而采用SAS磁盘,归因于厂商实现共同架构的愿望。他表示,规模经济将有助于降低SAS组件的总成本。John Rydning表示,光纤磁盘向SAS磁盘转变需要付出的主要代价是SAS的电缆长度较短(6Gbps SAS为10米),但“大多数系统OEM厂商已经学会了如何针对SAS长度的局限性来设计产品。”也就是说,SAS的电缆长度并不会带来多大的影响。

IDC对性能经过优化的企业级硬盘驱动器(不包括速度较慢的SATA接口)今年第一季度的表现进行了统计。统计表明,3Gbps和6Gbps的SAS接口所占市场份额总计为72%,光纤接口占27%,并联SCSI接口仅占1%。

由此,IDC认为,今年SAS的市场份额将超过光纤磁盘,而成为外置企业数据存储设备中使用的硬盘驱动器接口的主导产品。John Rydning表示,截至到2010年第一季度,光纤磁盘与SAS在3.5英寸磁盘的市场份额基本上是各占50%,但在2.5英寸磁盘产品的市场中,SAS则占主导地位。他说:“我们预计未来2〜3年,企业对3.5英寸磁盘产品的需求将转向SAS,而光纤磁盘的市场份额会逐渐减少。我们认为到2013年,无论是服务器内置存储设备还是外置存储设备,都将全部完成从光纤磁盘向SAS的转型过渡。”

用户青睐SAS

出于性能和经济效益的考虑,用户也开始转向了SAS。

JCVI是一家总部位于美国马里兰州罗克韦尔市的非盈利性的基因组学研究机构。该机构的计算机系统经理Eddy Navarro已开始使用SAS磁盘来提高性能。该机构最新购买了NetApp公司的FAS6080存储系统,它采用15krpm 3Gbps SAS磁盘驱动器,同时,他们还购买了3Gbps和6Gbps SAS磁盘,用于带有Nehalem存储器的x86服务器群直连式存储(DAS)。Eddy Navarro表示,“这代表着未来的发展方向,因为SAS不仅成本经济合理,而且性能优良。将固态硬盘(SSD)与SAS结合之后,对光纤磁盘的需求就不大了。”

希捷公司企业存储部门高级产品营销经理Teresa Worth认为:“任何人都会追求高速度”,所以,6Gbps SAS的市场需求当然会超过4Gbps的光纤磁盘。不过,希捷公司仍然还在生产3.5英寸的15krpm光纤磁盘驱动器和2.5英寸的10krpm光纤磁盘驱动器,原因是为了缓解迁移路径的压力,使客户能灵活地从3.5英寸磁盘过渡到2.5英寸磁盘,同时由光纤转向SAS。Teresa Worth表示,希捷并没有为光纤磁盘驱动器设置一个停止生产的最终期限,只要有客户订购,他们就会继续生产。他说:“目前仍然有许多遗留系统还在使用光纤磁盘。虽然SAS代表着新的发展趋势,是未来的发展方向,但这并不意味着老系统即将死亡。”