SAS vs. R: Was ist der Unterschied zwischen R und SAS?
Evelyn Clarke
Was ist SAS?
SAS steht fรผr Statistisch AAnalyse SSoftware, die fรผr die Datenanalyse verwendet wird. Es hilft Ihnen, qualitative Techniken und Prozesse einzusetzen, die es Ihnen ermรถglichen, die Produktivitรคt Ihrer Mitarbeiter und den Unternehmensgewinn zu steigern. SAS wird als SaaS ausgesprochen.
In SAS, Daten werden extrahiert und kategorisiert, was Ihnen hilft, Datenmuster zu identifizieren und zu analysieren. Es handelt sich um eine Software-Suite, mit der Sie erweiterte Analysen, Business Intelligence, Predictive Analysis und Datenmanagement durchfรผhren kรถnnen, um unter wettbewerbsorientierten und sich รคndernden Geschรคftsbedingungen effektiv zu arbeiten. Darรผber hinaus ist SAS plattformunabhรคngig, was bedeutet, dass Sie SAS auf jedem Betriebssystem ausfรผhren kรถnnen, entweder Linux oder Windows.
Was ist mit R gemeint?
R ist eine Programmiersprache, die von Datenwissenschaftlern und groรen Unternehmen wie Google, Airbnb, Facebook usw. hรคufig zur Datenanalyse verwendet wird.
R Sprache bietet eine breite Palette von Funktionen fรผr jede Datenmanipulation, jedes statistische Modell oder jedes Diagramm, die der Datenanalyst benรถtigt. R bietet integrierte Mechanismen zum Organisieren von Daten, zum Ausfรผhren von Berechnungen anhand der gegebenen Informationen und zum Erstellen grafischer Darstellungen dieser Datensรคtze.
SCHLรSSELUNTERSCHIED
- SAS ist kommerzielle Software und erfordert daher eine finanzielle Investition, wohingegen R Open-Source-Software ist und daher von jedem genutzt werden kann.
- SAS ist das am einfachsten zu erlernende Tool. Personen mit begrenzten SQL-Kenntnissen kรถnnen es also leicht erlernen; Andererseits mรผssen R-Programmierer langwierige und langwierige Codes schreiben.
- SAS wird vergleichsweise seltener aktualisiert, wohingegen R ein Open-Source-Tool ist, das kontinuierlich aktualisiert wird.
- SAS bietet eine gute grafische Unterstรผtzung, wohingegen die grafische Unterstรผtzung des R-Tools schlecht ist.
- SAS bietet dedizierten Kundensupport, wรคhrend R รผber die grรถรten Online-Communities, aber keinen Kundendienstsupport verfรผgt.
Warum SAS verwenden?
- Greifen Sie auf Rohdatendateien und Daten in einer externen Datenbank zu
- Analysieren Sie Daten mithilfe von Statik, deskriptiven, multivariaten Techniken, Prognosen, Modellierung und linearer Programmierung
- Hilft Ihnen bei der Dateneingabe, Formatierung, Konvertierung, Bearbeitung und dem Abruf
- Mit der erweiterten Analysefunktion kรถnnen Sie รnderungen und Verbesserungen an Geschรคftspraktiken vornehmen.
- Hilft Unternehmen, รผber ihre historischen Daten Bescheid zu wissen
Warum R verwenden?
- R bietet nรผtzliche Programmierkonstrukte fรผr die Datenanalyse wie Bedingungen, Schleifen, Eingabe- und Ausgabefunktionen, benutzerdefinierte rekursive Funktionen usw.
- R verfรผgt รผber ein umfangreiches und wachsendes รkosystem und zahlreiche Dokumentationen im Internet.
- Sie kรถnnen dieses Tool auf einer Vielzahl von Plattformen ausfรผhren, darunter Windows, Unix und MacOS.
- Gute Grafikfunktionen. Unterstรผtzt durch ein umfangreiches Benutzernetzwerk.
Geschichte von SAS
- SAS wurde 1970 von Jim Goodnight und John Shall an der NC University entwickelt
- Ursprรผnglich wurde es fรผr die Agrarforschung entwickelt.
- Later, wurde es um eine Reihe von Tools erweitert, die unter anderem Predictive Analytics, Datenmanagement und BI umfassen.
- Heute nutzen 98 der weltweit fรผhrenden Fortune-400-Unternehmen das SAS-Datenanalysetool fรผr die Datenanalyse.
Geschichte von R
- 1993 โ R ist eine Programmiersprache, die von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt wurde
- 1995: R wird erstmals als Open-Source-Tool unter der GPL2-Lizenz verรถffentlicht
- 1997: R-Kerngruppe und CRAN gegrรผndet
- 1999: Die R-Website r-project.org wird gestartet
- 2000: R 1.0.0 verรถffentlicht
- 2004: R 2.0.0 verรถffentlicht
- 2009: Erste Ausgabe des R Journal
- 2013: R 3.0.0 verรถffentlicht
- 2016: Neues R-Logo eingefรผhrt
SAS vs. R: Hauptunterschiede
| Kenngrรถรen | SAS | R |
|---|---|---|
| Verfรผgbarkeit/Kosten | SAS ist eine kommerzielle Software und erfordert daher eine finanzielle Investition. | R ist Open-Source-Software und kann daher von jedem genutzt werden. |
| Einfaches Lernen | SAS ist das am einfachsten zu erlernende Tool. Daher kรถnnen Personen mit begrenzten SQL-Kenntnissen es leicht erlernen. | R-Programmierer mรผssen langwierige und langwierige Codes schreiben. |
| Statistische Fรคhigkeiten | SAS bietet ein leistungsstarkes Paket, das alle Arten statistischer Analysen und Techniken bietet. | R ist ein Open-Source-Tool, mit dem Benutzer ihre eigenen Pakete/Bibliotheken einreichen kรถnnen. Die neuesten Technologien werden oft zuerst in R verรถffentlicht. |
| File Sharing | Sie kรถnnen von SAS generierte Dateien nicht mit einem anderen Benutzer teilen, der SAS nicht verwendet. | Da jeder r verwendet, ist es viel einfacher, Dateien mit einem anderen Benutzer zu teilen. |
| Updates | SAS wird relativ seltener aktualisiert. | R ist ein Open-Source-Tool und wird daher kontinuierlich aktualisiert. |
| Marktanteil | Derzeit steht SAS in starker Konkurrenz durch R und andere Datenanalysetools, was dazu fรผhrt, dass der Marktanteil von SAS allmรคhlich abnimmt. | R hat in den letzten fรผnf Jahren mit zunehmender Beliebtheit ein exponentielles Wachstum erlebt. Deshalb steigt sein Marktanteil rasant. |
| Grafische Funktionen | SAS bietet eine gute grafische Unterstรผtzung. Es bietet jedoch keine Anpassungsmรถglichkeiten. | Die grafische Unterstรผtzung des R-Tools ist schlecht. |
| Kundendienstleistung | SAS bietet engagierten Kundensupport. | R hat die grรถรten Online-Communities, aber keinen Kundendienst. |
| Unterstรผtzung fรผr Deep Learning | Deep Learning in SAS steckt noch in den Kinderschuhen und es gibt noch viel zu tun, bevor es ausgereift ist. | R bietet erweiterte Deep-Learning-Integrationen. |
| Job-Szenario | Das SAS-Analysetool ist immer noch Marktfรผhrer, wenn es um Unternehmensjobs geht. Viele groรe Unternehmen arbeiten immer noch mit SAS. | Es wurde berichtet, dass die Zahl der Arbeitsplรคtze auf R in den letzten Jahren zugenommen hat. |
| Gehaltsspanne | Das durchschnittliche Gehalt eines SAS-Programmierers betrรคgt in den USA 81,560 US-Dollar pro Jahr | Das Durchschnittsgehalt fรผr einen โRโ-Programmierer liegt zwischen etwa 127,937 US-Dollar pro Jahr fรผr Datenwissenschaftler und 147,189 US-Dollar pro Jahr. |
| besten Features |
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| Berรผhmte Unternehmen nutzen | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
| TIOBE-Bewertung | 22 | 16 |
Merkmal von R
- R hilft Ihnen, eine Verbindung zu vielen Datenbanken und Datentypen herzustellen
- Eine groรe Anzahl von Algorithmen und Paketen fรผr Statistiken flexibel
- Bietet eine effektive Mรถglichkeit zur Datenverarbeitung und -speicherung
- Sammeln und analysieren Sie Social-Media-Daten
- Trainieren Sie Maschinen, um Vorhersagen zu treffen
- Scrapen Sie Daten von Websites
- Eine umfassende und integrierte Sammlung von Zwischentools fรผr die Datenanalyse
- Schnittstelle mit anderen Sprachen und Skriptfunktionen
- Flexibel, erweiterbar und umfassend fรผr Produktivitรคt
- Ideale Plattform zur Datenvisualisierung
Funktionen von SAS
- Operationen Forschung und Projektmanagement
- Berichtserstellung mit Standardgrafiken
- Datenaktualisierung und -รคnderung
- Leistungsstarke Datenverarbeitungssprache
- Lesen und schreiben Sie nahezu jedes Datenformat
- beste Datenbereinigungsfunktionen
- Ermรถglicht die Interaktion mit mehreren Hostsystemen
Das endgรผltige Urteil: R vs. SAS
Nachdem wir einige Hauptunterschiede zwischen diesen beiden Tools verglichen haben, kรถnnen wir sagen, dass beide ihre eigene Gruppe von Benutzern haben. Es gibt viele Unternehmen, die SAS aus Grรผnden der Datensicherheit bevorzugen, was zeigt, dass trotz eines Rรผckgangs im letzten Jahr immer noch eine groรe Nachfrage nach SAS-zertifizierten Fachkrรคften besteht.
Andererseits ist R ein ideales Tool fรผr Fachleute, die kosteneffiziente und tiefgehende Datenanalysen durchfรผhren mรถchten. Die Zahl der Startup-Unternehmen nimmt weltweit zu. Daher steigt auch die Nachfrage nach R-zertifizierten Entwicklern. Derzeit haben beide Tools das gleiche Wachstumspotenzial auf dem Markt und sind gleichermaรen beliebte Tools.
