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21 maggio SAS携手Teradata“数据库内”解决方案全球领先的商业分析软件提供商SAS和全球领先的企业数据仓库解决方案提供商Teradata公司 (NYSE: TDC) 日前宣布了一项创新合作计划，使企业能够更迅速和有效地在Teradata的企业数据仓库环境中使用市场领先的SAS软件。SAS和Teradata“优势计划”(Advantage Program) 由新产品和服务内容组成，旨在帮助客户根据分析结果迅速做出业务决策并采取行动，从而极大地提高企业的业务底线。
今年早些时候，两家公司宣布启动在Teradata环境中提供“数据库内”(in-database) 功能的第一阶段。此次宣布代表两家公司的整体战略合作进入第二阶段，即通过后续工作帮助客户更迅速地获得分析洞察力，从而更加灵活地响应不断变化的市场环境。
IDC软件联盟领导委员会 (Software Alliances Leadership Council) 的项目总监Steve White表示：“SAS和Teradata联盟必将获得成功，不仅是因为存在技术驱动因素和相似的企业文化，而且因为两家公司在建立和扩大其合作关系的重要因素时的深思熟虑和专业化方法。简言之，SAS和Teradata联盟具有市场领先联盟的所有特点。”
SAS和Teradata“优势计划”向客户提供了针对其特定行业/关注领域的具有价格竞争力的产品，以及使客户迅速步入正轨的成套服务。这一强大的联合赋予了决策者高效而准确的解决关键业务问题所需的综合资源。SAS和Teradata“优势计划”包括以下计划，其中包含的产品与服务将在2008年第四季度至2009年初陆续提供：
l 分析
l 反洗钱
l 信用风险
l 企业智能
l 优化服务
Teradata首席市场官Darryl McDonald表示：“Teradata和SAS的强大合作关系将会得到进一步加强。运行在强大的Teradata数据库内的SAS分析软件所创造的分析智能是客户通过其他任何产品都得不到的。通过新的SAS和Teradata‘优势计划’，我们正在将业内的一些最佳产品与服务捆绑起来，以极具竞争力的价格提供给客户，以帮助他们迅速开始运作。现在，更多的公司都能直接针对Teradata的企业数据仓库运行高级分析软件以获得宝贵的商业洞察力。我们将会继续联合向客户提供新产品与服务，将企业‘数据库内’分析领域最好的东西带给客户。”
比如，“分析优势计划”（Analytic Advantage Program）提供了一个综合环境，可加快使用“数据库内”功能的模型开发和部署，提高决策者对决策的自信，而“反洗钱优势计划”（Anti-Money Laundering Advantage Program）使金融机构能够通过更准确地侦测和发现洗钱活动来促进法规遵从。“企业智能优势计划”（Enterprise Intelligence Advantage Program）允许客户选择相关产品与服务，从而通过加快部门、业务单元或企业获得商业洞察力的速度来最大化其公司信息的价值。“信用风险优势计划”（Credit Risk Advantage Program）使企业能够通过用于加强风险评估和管理的整合解决方案对有关公司治理的法规做出更迅速的反应。最后，“优化服务优势计划”（Optimization Services Advantage Program）旨在帮助企业加快部署SAS和Teradata联合解决方案，以及提高其现有SAS和Teradata架构的性能。
SAS高级副总裁兼首席市场官Jim Davis表示：“‘SAS和Teradata优势计划’是最佳合作的典范。这一‘优势计划’消除了我们的许多客户在确定用于构建全方位整合、高性能、可扩展的‘数据库内’环境的最佳方法时所面对的主观臆测。凭借联合的产品、服务和行业专业知识，只有SAS和Teradata能够向其客户提供如此之多的价值和支持，帮助他们将其数据转化为促进有效决策的分析洞察力。”
这一合作的第三阶段将包括针对垂直市场的产品与服务，预计于2009年上半年提供。新发布的Teradata 13将会拥有支持在数据库内运行更复杂的SAS® Analytics的特性。 14 aprile Char to Date/TimestampIn Teradata, How to convert Char format Date/timestamp into the DB data type timestamp?
The answer is quite simple. Look at the following sample.
SELECT CAST('13/10/1974' AS DATE FORMAT'DD-MM-YYYY');
SELECT CAST(CAST('14/July/1974' AS DATE FORMAT'DD/MMMM/YYYY') AS DATE FORMAT'DD-MM-YYYY'); SELECT CAST(CAST('14 Jul 1974' AS DATE FORMAT'DDBMMMBYYYY') AS DATE FORMAT'DD-MM-YYYY'); Attention: '4/Feb/2009' is invalid. ''04/Feb/2009' should be valid.
Format is very important. 13 aprile Data set Modification(Data target; set source;) (转)1.复制数据集
用到的语句： data statement set statement keep statement drop statement delete statement where statement if statement 最简单的复制数据集
data target; set source; 更多精细的控制需要设置数据集选项或者使用一些语句。 假设source 数据集包括变量有name, sex, v1, v2, v3, v4 (1)只复制部分变量可以写为： data target (keep=name sex v1 v2); set source; 或者 data target (drop=v3 v4) ; set source; 或者将数据集选项加在source数据集之后也是等价的。 还可以是用到keep与drop语句，例如 data target; set source; keep name sex v1 v2; 或 data target; set source; drop v3 v4; (2)修改变量则使用rename=选项，例如
data target (rename=(v1=v5)) set source; 或者将数据集选项加在source数据集之后也是等价的。 (3)添加变量时直接在data步中加入变量，
data target; set source; y=v1+v2; (4)复制部分记录可以使用firstobs与obs，选取从某一段连续的记录，例如
data target; set source (firstobs=5 obs=10); 很多情况下是有条件的选择部分记录，则需要用到where选项，例如 选取男性名单 data target; set source (where=(sex='男')); 或者用到where语句与delete语句，例如： data target; set source; where sex='男'; 或 data target; set source; if sex^='男' then delete; (5)修改记录中某个变量值，例如
John的性别写错了，将其改过来 data target; set source; if name='John' then sex='男'; 如果要将所有记录的v1值都修改为17，则只要将条件取消，例如 data target; set source; v1=17； 2.修改数据集 修改数据集的实质就是复制数据集，只是源数据集和目标数据集是同一个数据集而已，例如 data target; set target; 所以上面介绍的复制数据集的方法可以用来修改数据集。 PROC APPEND(转)(1)语法格式 PROC APPEND BASE=<libref.>SAS-data-set <DATA=<libref.>SAS-data-set> <FORCE> ; 说明： proc append将data=数据集追加到base=过程中； data=也可以使用new=，两者等价，如果缺省，则取最近创建的数据集； base=也可以使用out=，两者等价，该选项不允许缺省，但是数据集可以不存在，这样就创建一个以该数据集命名的新数据集，那么这个追加过程就变成了复制过程。 *使用new=和out=时，Editor窗口不会自动改变颜色显示为关键字，可能是SAS并不提倡这样使用。 force 这里又碰到force
(2)运行机制 proc append先读取base=与data=选项中的各数据集的描述部分信息，看看各自变量的情况，然后才执行后面的过程。 ·变量不一致时 如果data=数据集中的变量base=数据集中没有，则整个过程不会被执行；如果有force选项则强制执行，并且这些在base=数据集中没有的变量会被删除，LOG窗口中会有提示删除了哪些变量； 如果base=数据集中的变量data=数据集中没有，那追加之后这些变量值被置为缺失值； ·属性不一致时 如果两数据集相同的变量类型不一致时，则整个过程不会被执行，SAS会报错；如果有force选项则强制执行，以base=数据集的类型为准，data=中相应变量值被置为缺失值； 如果两数据集相同的变量长度不一致时，base=数据集中的变量长度大于data=数据集中的变量，则正常执行；如果长度小于，则过程不会被执行，除非有force选项，则将多余的字符截断； 两数据集相同的变量其他属性不一致，如输入输出格式、标签等都以base=数据集中的为准。
08 aprile 开始学习SAS进了新team，有点挑战，有点压力。
开始学习SAS，UNIX下的SAS，纯粹命令行操作。
学起来还是很有兴趣的。因为，喜欢这个行业。书也不错，很易懂。喜欢薄薄的技术教程。
夏天到了，喜欢的季节。 21 febbraio 充实的工作生活最近上班比较忙，事情比较多，每天上班干活8小时基本上会用完。但是我还是挺高兴的，毕竟只有多做事才能学到真本事。
昨晚，和恩师电话聊了很久，谈及Cloud Computing, Green Software and SaaS的发展趋势，深深感到自己论文选题确实不枉费这么多年对IT技术趋势的研究。谈及行业应用，从DW->BI->BA(Business Analysis)的远大前景无一不验证着分析型IT领域的日渐强盛。SAS+Teradata注定成为极高端的BA应用平台。在上海，除了金融行业的寡头公司，估计没啥其他公司知道Teradata这个玩意究竟是啥东东；而SAS这种强大的统计分析软件可能也只有金融行业的公司才会用。
才刚入门DW，觉得自己得做一段时间的ETL才能渐渐了解DW，一切要从基础做起，何况这又是我喜欢而且有前景的工作。
工作了，看书的时间就少了。。。好怀念学生的生活，睡到10点钟，哈哈。。。
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