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别了，SAS ｜中国企业级数据科学行业还需努力下载方式:

①通过浏览器下载

打开“别了，SAS ｜中国企业级数据科学行业还需努力”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【www.share.3g.mobile.m.m.blog.3g.blog.blog.blog.blog.www.mobile.blog.blog.m.putionline.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“别了，SAS ｜中国企业级数据科学行业还需努力”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

别了，SAS ｜中国企业级数据科学行业还需努力安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问别了，SAS ｜中国企业级数据科学行业还需努力官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://www.share.3g.mobile.m.m.blog.3g.blog.blog.blog.blog.www.mobile.blog.blog.m.putionline.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择别了，SAS ｜中国企业级数据科学行业还需努力。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载别了，SAS ｜中国企业级数据科学行业还需努力软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保别了，SAS ｜中国企业级数据科学行业还需努力软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用别了，SAS ｜中国企业级数据科学行业还需努力软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动别了，SAS ｜中国企业级数据科学行业还需努力软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：别了，SAS ｜中国企业级数据科学行业还需努力软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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，这必须要让上面知道了。

> 厂商新闻《别了，SAS ｜中国企业级数据科学行业还需努力》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-02 23:31

• 编辑:CN

昨天，我朋友圈里不少人都在感慨：美国统计分析软件公司SAS 毫无征兆地彻底退出中国市场。不仅中国公司数百名员工突然收到通知被全部遣散，就连官网的简体中文内容也一夜之间清空，动作干脆得让人意外。

对我而言，SAS 在企业级解决方案领域是响当当的存在。一方面，我过去在惠普、IBM 的不少前同事，都曾加入过这家公司，甚至干到退休，不仅福利优厚、工作氛围不卷，还是较早推行订阅制收费模式的软件企业；另一方面，我自己或许算得上SAS 在中国最早的一批用户——早在 80年代末、90 年代初，我在大学学习统计分析、计量经济学等课程时，SAS 和SPSS 就是我们做时间序列预测、统计检验分析时最常用的工具软件。

不过在我看来，SAS 选择退出中国市场，对一家美国科技公司而言算是明智之举。此前IBM、Oracle 收缩中国业务后，都在资本市场收获了不错的表现。

而从行业影响来看，这对中国企业软件领域的冲击应该有限。反而，SAS 的离场可能为国产软件腾出更多发展空间，让本土厂商获得更多崛起机会。更何况，SAS 称得上数据科学领域的恐龙级软件，在中国市场，它确实已经到了需要被新力量迭代升级的阶段。

那么这些新力量究竟是谁？我认为近期行业有两个动态值得关注。

国外方面，美国的新一代数据分析软件行业正加速整合。比如知名科技投资机构A16Z—— 也就是最早倡导“现代数据栈”（Modern Data Stack，概念大致相当于国内所说的“数据中台”，参见我几年前写的《数字化转型的架构策略 ｜ “栈”还是“台”》）的机构—— 就推动其投资组合中两家估值各达数十亿美元的创业公司完成合并。一家是做数据抽取工具的FiveTran，另一家是做数据转化工具的dbt，二者合并后直接形成了一家价值百亿的数据源技术公司。最近这些年在数据整合处理方面，不断产生新概念，继数据虚拟化、数据编织后，最新的动向是数据可观测性被整合到现代数据栈里。

国内方面，从前几年国内“数据中台” 行业一地鸡毛中突围的滴普科技成功上市，仅三天市值就攀升至370 亿元，远超第四范式这类同类数据技术公司。

但有意思的是，我身边真正这个领域的从业者，大多表示看不懂滴普到底是做什么的。这些年，它的市场定位一直在变：从数据中台到湖仓，再到今年热门的大模型智能体平台；一会儿说自己是“中国的Databricks”，一会儿又对标“中国的Palantir”。

其实这也不能全怪滴普的市场营销，毕竟在国内技术商业圈，无论是投资方还是企业用户，都没有一致、清晰的行业赛道的认知——所以就出来大而化之、笼而统之的“中台”这种名词，当你说不清楚自己专注在技术链条中哪个环节的时候，你就说自己叫“中台”——厂商很多时候只能靠对标成熟市场的公司来给自己贴标签。

SAS是最早的统计分析软件，是数据科学软件领域的鼻祖。数据科学是一门融合统计学、计算机科学与业务知识，通过数据采集、清洗、分析、建模等全流程，从结构化与非结构化数据中挖掘洞见、解决业务问题的交叉学科与方法论体系。统计分析是数据科学的基础方法论，机器学习是数据科学实现从数据到预测/ 决策的核心技术手段，人工智能则是机器学习的延伸与高阶形态，聚焦于模拟人类智能。

企业应用中的数据科学与机器学习，主要可归为五大技术流派：

1、统计推断流派

以概率统计为基础，通过数据样本推断总体规律，聚焦数据间的关联、因果关系与显著性。其目标是解释现象，而非单纯预测结果，是数据科学的理论基石。80年代起，SAS、后被IBM收购的SPSS等统计分析工具便已流行；进入大数据时代，贝叶斯推断、因果推断等新技术更广泛应用于各行业决策验证，比如消费品行业的促销归因分析、制造业的设备故障诊断等场景。

2、预测建模流派

聚焦用户特征、销售金额、工业传感器数值等结构化数据，通过算法学习数据规律以精准预测结果——例如“预测某类及某个SKU商品下季度销量”、“判断贷款客户是否会违约”，是企业中落地最广泛的AI方向之一。90年代，面对小样本数据，企业已广泛应用决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等早期机器学习算法；2010年后的大数据时代，梯度提升树算法兴起，凭借高准确率与易解释性，成为结构化数据预测的行业标配。

3、高级感知流派

在上述流派的基础上，针对图片、音频、视频、文本等非结构化数据，通过深度学习模拟人类视觉、听觉、语言理解等感知能力，从复杂数据中提取有价值的信息。典型场景包括“识别工业制造中的质量缺陷”、“解读客户投诉文本或社交媒体情绪”，如今的大模型正是这一流派的最新演进。

4、决策控制流派

核心是在不确定环境中寻找最优行动策略：70年代兴起的优化与运筹学，聚焦静态场景的资源分配，例如“如何将客户需求分配至多个工厂，在最快交付与最低成本间权衡”、“投资组合中股票与债券如何配置，平衡收益与风险”；近十年兴起的强化学习，则侧重动态序贯的决策优化，典型如“机器人自主学习抓取物体”、“金融高频交易策略优化”。

5、系统集成流派

打通物理世界与数字世界的数据流，在数字空间构建工厂、城市、社会等物理实体的动态镜像，实现“建模-仿真-监控-优化”的闭环，提升系统可控性与运行效率。系统动力学、离散事件仿真、基于智能体的个体仿真等静态真实世界仿真技术，早年间已开始应用；而随着物联网与各类AI技术的发展，数字孪生、世界模型等实时动态的系统集成方案，目前仍处于方兴未艾的阶段。例如，半导体企业、光伏企业如何预测明年市场，怎样找对产品并规划产能，就是典型系统集成式AI的课题。

这些技术流派并非孤立存在，而是在实际应用中深度协同。数据科学家始终面向具体业务问题，会将求解复杂问题拆分为多个子问题，针对不同子问题选用适配的算法与工具，通过多技术融合解决诉求。

随着大语言模型的发展，数据科学家的推理、问题拆解、工程落地等能力，未来可能部分被大模型替代。

因此，SAS所代表的传统统计分析工具时代已成为历史。如今的企业级数据科学解决方案，更聚焦端到端数据处理，以及模型开发、部署、运维、服务一体化的机器学习自动化平台（AutoML）。基础统计分析与机器学习工具，也从SAS、SPSS、Alteryx（我七年前加入BCG时，学会的第一个工具便是这个数据分析工具）等商业软件，演进为以R语言、Python工具集、Jupyter Notebook为代表的开源软件，以及TensorFlow、PyTorch等开源框架。

从行业趋势来看，数据处理、数据管理、数据安全与隐私保护、模型开发与服务、用户应用开发等数据科学工具链，正朝着整合化方向发展。

SAS退出中国市场，对中国企业软件产业而言是一次重要机遇。但要把握这一机会，还需国内产业界推动上述技术栈的标准化，充分利用并积极投入开源生态，同时让市场真正理解数据、机器学习、人工智能的核心概念与应用逻辑。

我念大学时学的SAS统计学软件，线性和非线性规划软件，以及系统仿真软件，到我大学专业就是数据科学的儿子这一辈都不用了，都是应用各种开源工具和框架来处理，而面向企业级应用产生价值的，不是这些工具，而是企业级的数据科学和人工智能平台，这才是第四范式、滴普这些公司要向社会科普的——不是乱七八糟发明各种让人似是而非的“颠覆”、“炸裂”、“中台”这些市场营销名词。

企业应用的技术科普，是KPro的使命。

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