新加坡数据分析用什么软件

㈠ 在中国怎么看新加坡的股市用什么软件

你需要在新加坡的任何一家证卷行开一个在线交易户口，然后你可以使用他们的交易网站了。
如果只是想看股票价格，可以通过以下的网站看。
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㈡ 请问KXEN和SAS两种分析工具各自的优缺点是什么

SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM）是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC。）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。

SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。 SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持极其数据仓库设计。 SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问；数据管理(sas 的数据管理功能并不很出色，而是数据分析能力强大所以常常用微软的产品管理数据，再导成sas数据格式．要 注意与其他软件的配套 使用）．；数据呈现；数据分析。当前（2007年）软件最高版本为SAS9.0。

商业智能软件和服务提供商SAS公司在即将庆祝其成立30周年之际宣布，客户对SAS®企业级智能平台和行业解决方案需求的不断增长，验证了SAS的智能化战略所取得的卓越成效，并在2005年创下了新的销售记录：总收入从2004年的15.3亿美元增长到2005年的16.8亿美元，增幅为10%，这标志着SAS连续29年保持收入增长和盈利。 全球收入细分 从行业分布上看，SAS银行业解决方案的收入继续保持领先，增长率达10%，占SAS行业解决方案收入的28%。零售业解决方案则增长了20%、教育业16%、保险业12%、政府应用11%。从跨行业的解决方案来看，来自业务绩效管理、人力资源、IT、市场营销管理自动化和风险管理领域的收入增长促使该部分的收入比2004年猛增24%。 从地区营收结构上看，SAS全球营收中46%来自美洲、44%来自EMEA地区（欧洲/中东/非洲），其它10%则来自亚太地区，与往年保持平衡。 SAS在美洲的总体收入增长了9%，其中在美国这一成熟市场增长了7%，加拿大市场增长了17%。而拉丁美洲和加勒比海区域则增长了42%，其中以墨西哥和巴西的增长最为显着，分别为86%和22%。 在包括南非（33%）、挪威（32%）、西班牙（31%）、奥地利（26%）、波兰（21%）和德国（11%）等成熟市场和俄罗斯这一新兴市场高达66%的增长的带动下，SAS在EMEA地区（欧洲/中东/非洲）的总体收入增长了11%。而在韩国（44%）、新加坡（20%）、中国（含香港，30%）和印度地区收入几乎翻倍的带动下，SAS亚太地区的总体收入增长了15%。 聚焦客户 2005年SAS的主要客户包括：Aeon信贷服务公司、巴克莱银行、巴斯夫公司、宝马北美公司、花旗国际金融集团、哥伦比亚电信、Daiichi、法国电信、阿塞尔特大学、魁北克血液中心、Office Depot国际公司、美国Redcats、三星人寿保险、Teléfonica电信公司、 Too 公司、中国信托商业银行、俄亥俄州迈阿密大学和Verizon通信公司等。 2005年，至少有3400多个SAS现有客户在认可SAS投资价值的基础上追加了对SAS软件的投入。SAS新的全球商业智能能力提升中心（Business Intelligence Competency Center）的计划将通过建立紧密的策略，来帮助他们充分发挥其商业智能投资的效用。 SAS在BI市场的地位 2005年，Gartner把SAS列入其“商业智能平台Magic Quadrant(魔力四象限)报告的领导者象限”。依照Gartner的定义，这些位列“领导者象限”的厂商都展示了极广和极深的商业智能平台能力，并可提供企业范围的各种业务应用，从而支持企业的更广意义上的BI战略。此外，SAS还被Gartner列入“巴塞尔II风险管理应用软件Magic Quadrant(魔力四象限)报告的领导者象限。 在CIO Insight杂志的“2005年供应商价值调查”中，SAS被列为商业智能领域的领导者，参加调查的884名企业中的IT主管指出：只有顶级的供应商才能够为企业提供更具价值和可靠的产品与服务。 2006年的趋势和前景 SAS相信自己会继续保持持续强劲的增长，尤其是在巴西、俄罗斯、印度和中国等国家。 在2005年，许多组织机构与SAS紧密合作，共同致力于解决公司治理和法规遵从性等问题，主要涉及金融行业的巴塞尔II和美国爱国者法案（USA Patriot Act. ）。SAS的客户也都倚仗SAS来锁定利润更高的新客户或新的市场机遇。 “到2006年，这些问题基本上依然存在，”Goodnight先生说，“各组织机构都希望能以更快的速度来解决上述问题。在企业从原有环境转向真正的智能战略这一过程中，它们面临着创新和快速响应市场变化的压力，而这正是我们的商业智能和行业解决方案能够发挥巨大作用之所在。”

KXEN的全称为"知识提取引擎"，Knowledge Extract Engine，从公司的定位看，它是为了在企业应用中能够非常方便地将数据挖掘作为一部分，听起来它就像提供的是一种嵌入式的应用，可以被很多其他应用封装，据了解BO就OEM了这个产品。

首先它提供了一个KXEN分析框架，KXEN Aanlytic Framework，名字的含义表明它是一种框架，这个含义是指它为你搭好了一个分析应用的框架，剩下的你需要知道该在什么地方放些什么内容了。当然，通常一个框架似乎并不适合我们遇到的需求，因为人们试图去逃避学习曲线或是持着自以为是的态度。之所以有这个框架，是说你可以基于KXEN完成一个产品，将精力集中在喂数据，得到挖掘结果做决策上。它包含了诸如数据源访问，Corba、DCOM和C++的API接口，以及若干分析组件。有时候真的搞不懂，这个世界太多框架了。

在这个框架中，KXEN提供了若干组件，有K2R，一个做回归分析的东东；K2S，是一个分群、聚集的玩意儿；KTS，作时间序列分析，预测未来用的；KAR，关联规则分析模块；KSVM，怎么翻译？支持向量机？它适合用来对哪些观察量很少而变量很多的数据进行分析。K2C，Consistence Coder，没弄明白是干什么的，似乎和清洗数据有些关系，将缺失值和异常值自动剔除。KEL看名字是事件日志模块，但从描述看又不是那么回事，它更像是一个聚集运算器，对于挖掘，通常的输入是围绕一种对象建立很多变量，例如对用户，除了用户的基本信息，还有用户的通话次数、投诉次数等。而通话、投诉这些被KXEN看作是事件，Event，这些信息通常位于不同的表里面，KEL能够自动作计算这次次数、汇总值或均值什么的。至于KSC，叫序列编码器，从描述也不明白是什么，和KEL竟然有些类似的地方，让我开始有些混淆。至于KMX，很明显，这是将KXEN的模型导出成SQL、C甚至是SAS的代码。

可以看到，这几个模块很有布局性。KEL和KSC是用来转换数据用的，输出数据通过K2C进行数据的预处理，到4个模型组件，K2R、K2S、KTS、KAR去建模，模型通过KMX输出为可移植的代码，一切看起来很美的样子。

KXEN还有一些其他的组件，例如KXEN伴侣，但这不如说是SAS伴侣，是帮助sas分析人员用来探索数据，寻求数据变量用的。而IOLAP则是用于找出哪些OLAP分析的维度组合是有意义的，这倒是有点意思。确实以往在OLAP设计中，维度的组合几乎只能靠业务经验，可这些经验又能多靠得住呢？不过也是一种拍脑袋决策而已。