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为什么CDA从付费软件教学而不是免费软件？
2015-10-10
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 问：大数据分析现在已进入分布式计算时代，基于python 、R、Hadoop、Spark等免费共享平台的大数据挖掘已是主流，为何CDA却还在依据SPSS和SAS的收费数据挖掘软件，并且是严重依赖服务器能力的非分布式计算平台？这些软件处理不了大数据不说，也无法进行即时容错的数据分析吧。
学Modeler (准确的说学的时候还叫clementine),怎么感觉已经有被淘汰的趋势，连软件带学软件的我都有被淘汰的趋势了。

半瓶醋的困惑，恳请真正的专业人士给予解答。


答：数据分析不光是技术，还有经验与遗产，而这些遗产都存在于已有的项目文档中。以目前互联网金融公司，比如阿里金融和京东金融，这类公司为什么选择sas作为核心的分析工具，而不是R、Python？因为风险管理的模型有上百年的积累，而且都是以SAS实现的。将来使用spark是大的趋势，但是这需要时间，而且比较长。因此，付费软件从目前的状况下看还是比免费软件更广泛，更靠谱，例如spss modeler，更容易让新人上手入门。但不要以为学了几天SAS或MODLER就能掌握了，只是能读懂而已，构建起一个语言转换的桥梁而已。目前CDA二级课程涵盖了新老两个平台，包括python,hadoop,spark等，只是碍于报名人数有限，暂时没有开课。但是明年年初这些课程会全面开放。作为一个真正的数据分析高手要能掌握大部分分析软件的优缺点，要有能力自由转换。CDA的课程以流程与工艺为主，技术为辅，软件只是形式，但是每个课程反应了该软件和使用人群的特质，请有选择的学习。

对于企业来说，，免费软件的难点在于有问题找不到软件顾问，如果请一个懂开源软件的人，那人员成本这一块是一个大头，而且这个人也有随时被挖走的可能。而付费软件的好处在于有问题可以咨询软件公司的专业顾问帮忙提供解决方案，出了错误有顾问解决，并且人工成本并不高，即使被挖走了员工，那还有软件公司帮你解决问题。一个典型案例就是711超市，请了一个懂R语言的人来做数据分析，人工成本很高，而全公司就他一个人会，不幸的是，有一天他被挖走了，请其他人也非常困难，于是公司的数据分析系统顿时崩溃。



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