Consultoría

Leer ficheros de texto con lenguaje SAS no es sencillo debido a la escasa flexibilidad de SAS. La cosa se complica cuando leemos texto con WPS. Empleando el asistente de SAS y haciendo recall podemos leer ficheros con bastante comodidad. Eso no lo podemos hacer con WPS porque no dispone de asistente ni nada parecido al EFI de SAS. Así que tenemos que tantear con INPUT hasta conseguir leer el fichero correctamente. Pero esta entrada nos permite conocer mejor como funciona el paso DATA. Más adelante veremos como hacerlo con el PROC IMPORT. El primer ejemplo importa un fichero de texto de este tipo:

El elemento principal del lenguaje SAS es el paso DATA. Este elemento crea, modifica y transforma conjunto de datos SAS (datasets). El paso DATA se compone de 2 fases, la fase de compilación y la fase de ejecución. En la fase de compilación DATA crea una estructura de memoria, conocida como program data vector (PDV), con la estructura que SAS considera más adecuada para el conjunto de datos, paralelamente crea toda una descripción de la información del dataset. Una vez creada la estructura de la tabla SAS se pasa a la fase de ejecución en la que SAS itera con cada registro haciendo “output” en el dataset cuando SAS llega a la sentencia RUN. La iteración se lleva a cabo hasta que SAS detecta el final del archivo.

El elemento estrella del código SAS es el paso DATA. Con data podemos leer y escribir conjuntos de datos SAS. Un conjunto de datos SAS es una tabla de datos que contiene información sobre las variables y los registros de la tabla. Data lo que hace es crear una estructura para la tabla y posteriormente añadir datos a esta estructura, es un bucle, no necesitamos indicarle al sistema como recorrer la tabla. En WPS ejecutaremos nuestras sentencias en el editor a través de scripts sobre los que podemos navegar en el Proyect Explorer. La sintaxis de un paso data es imposible resumirla pero se puede estructurar del siguiente modo:

El lenguaje SAS tiene 3 elementos fundamentales:

• Sentencias globales
• Pasos DATA
• Procedimientos PROC

SAS es un lenguaje de alto nivel interpretado. Esto es, ya está todo inventado y es muy costoso implementar nuevos procedimientos y algoritmos, algo de gran importancia en el mundo estadístico, pero para ello tenemos R. Ahora bien, ¿por qué las grandes organizaciones tienen SAS? Tiene una característica que destaca sobre todas: trabaja sobre disco , no trabaja sobre memoria como R o MATLAB. Esto nos permite gestionar grandes cantidades de registros y no estamos limitados por la memoria de nuestra máquina. WPS, evidentemente, hace lo mismo que SAS (a menor precio). Por la propia naturaleza de SAS es muy complicado poder crear nuevos procedimientos y funciones.

Hoy me gustaría mostraros el interfaz de WPS y cuales son las características principales de WPS y cuales son comunes entre SAS y WPS. Si pincháis este link podréis descargaros una demo de WPS y seguir este curso. Cuando lo hagáis y abráis WPS os encontraréis con esto:

Este es el interfaz de WPS. Desde mi prisma es muy parecido a la versión 4 del Enterprise Guide. Se compone fundamentalmente de una ventana donde podemos editar programas con un código semafórico igual al de SAS. Tenemos una ventana donde navegamos por resultados, log y controlamos las ejecuciones. A la izquierda de ella tenemos las propiedades que se activarán cuando seleccionemos un elemento (particularmente me gusta mucho este elemento). El navegador del proyecto nos permitirá movernos entre los programas o scripts de SAS y además a la derecha tenemos una ventana que nos permite movernos entre los elementos y los procesos del código.

Paro algunas series de las que venía escribiendo para iniciar una que es de mucha importancia para el blog. Voy a acercar el lenguaje SAS a los lectores con un menor nivel. Se trata de crear uncurso introductorio al lenguaje SAS pero con la herramienta WPS. La metodología que seguirá el curso será muy similar a la de un manual que colgué en la red hace unos años. Pero en esta ocasión emplearé un lenguaje más apropiado para el blog y mejoraré algunos puntos del manual e incidiré en otros que no quedan muy claros.

Sigue adelante este interesante proyecto:

http://revolutionanalytics.com/news-events/news-room/2010/revolution-analytics-defines-the-future-of-predictive-analytics-with-r.php

Norman Nie sigue trabajando.

¿Puede funcionar WPS en España? Hoy 3 de los más eficientes gestores de la información que hay en España, bueno, en realidad 2 de los mejores y yo nos hemos hecho esta pregunta en la comida. Los tres conocemos WPS y hemos “trabajado” con el software. Trabajado va entrecomillado porque aun no lo hemos empleado en ningún entorno concreto, más bien nos hemos instalado el software, hemos jugado con él, hemos realizado algunos programas, hemos movido algunos GB y la conclusión a la que hemos llegado es: “Hace lo mismo que SAS y costaría muy poco migrar”. Entonces surgió la pregunta ¿Puede funcionar WPS en España?

El Camping Management me mata:Noticas sobre el V foro de Customer Intelligence. Un error muy habitual y que puede pasar en los niveles mas altos. ¿Sobre el contenido del foro? Lo de siempre, para mejorar en 200.000 te tienes que gastar 300.000, eso si, te dejan acudir a los foros.

Me acabo de leer este mensaje sobre lo que aporta el Life Time Value. Y me parece demasiado «ideal» en la adquisición de clientes:

http://www.kaushik.net/avinash/2010/04/analytics-tip-calculate-ltv-customer-lifetime-value.html

Precisamente porque el calculo del LTV no duplica los costes de adquisición. Esta frase: You’ll do most of this type of analysis via your ERP / customer data storage system / financial data warehouse Lleva detras una serie de gastos que
NUNCA estan bien calculados. Además los clientes valiosos son los mismos para todos y todos lo saben y captarlos implica menor beneficio. No se tienen en cuenta muchos detalles.

Serie de 4 videos de REvolution que aconsejo ver:

La verdad es que no estoy siguiendo mucho a REvolution Computing. Si os soy sincero me pone mas WPS y el bridge to R.

En los últimos tiempos he hablado mucho y mal de R en los «ambientes». El problema de siempre puede terminar con la paciencia de cualquiera, la manipulación de datos con R cuando superamos un GB puede acabar con la paciencia de este viejo dinosaurio. Viejo por usado no por mi edad, y dinosaurio por anticuado, aunque me gustaría recordar que los dinosaurios fueron capaces de sobrevivir 65 millones de años. En realidad soy un mainframe, usado, superviviente e imprescindible y me gusta R. Desde el año 2001 sé que el futuro de la gestión de la información pasa por él. Por este mismo motivo soy uno de los tipos que más ha luchado por divulgar las bondades y, sobre todo, las posibilidades que nos ofrece. Pero de verdad me gusta R porque, bajo mi punto de vista, el principal objetivo de todos aquellos que gestionamos datos tiene que ser la rentabilidad. ¡Chimpún!

Cada vez me caen mejor estos de Minequest y llevo un tiempo siguiendo el blog de Adventures in Consulting.

Me voy a dar de comer a mi león.