SAS vs. R: Was ist der Unterschied zwischen R und SAS?

Was ist SAS?

SAS steht für Statistisch AAnalyse SSoftware, die für die Datenanalyse verwendet wird. Es hilft Ihnen, qualitative Techniken und Prozesse einzusetzen, die es Ihnen ermöglichen, die Produktivität 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 durchführen können, um unter wettbewerbsorientierten und sich ändernden Geschäftsbedingungen effektiv zu arbeiten. Darüber hinaus ist SAS plattformunabhängig, was bedeutet, dass Sie SAS auf jedem Betriebssystem ausführen können, entweder Linux oder Windows.

Was ist mit R gemeint?

R ist eine Programmiersprache, die von Datenwissenschaftlern und großen Unternehmen wie Google, Airbnb, Facebook usw. häufig zur Datenanalyse verwendet wird.

R Sprache bietet eine breite Palette von Funktionen für jede Datenmanipulation, jedes statistische Modell oder jedes Diagramm, die der Datenanalyst benötigt. R bietet integrierte Mechanismen zum Organisieren von Daten, zum Ausführen von Berechnungen anhand der gegebenen Informationen und zum Erstellen grafischer Darstellungen dieser Datensätze.

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 können Sie Änderungen und Verbesserungen an Geschäftspraktiken vornehmen.
• Hilft Unternehmen, über ihre historischen Daten Bescheid zu wissen

Warum R verwenden?

• R bietet nützliche Programmierkonstrukte für die Datenanalyse wie Bedingungen, Schleifen, Eingabe- und Ausgabefunktionen, benutzerdefinierte rekursive Funktionen usw.
• R verfügt über ein umfangreiches und wachsendes Ökosystem und zahlreiche Dokumentationen im Internet.
• Sie können dieses Tool auf einer Vielzahl von Plattformen ausführen, darunter Windows, Unix und MacOS.
• Gute Grafikfunktionen. Unterstützt durch ein umfangreiches Benutzernetzwerk.

Geschichte von SAS

• SAS wurde 1970 von Jim Goodnight und John Shall an der NC University entwickelt
• Ursprünglich wurde es für 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 führenden Fortune-400-Unternehmen das SAS-Datenanalysetool für die Datenanalyse.

Geschichte von R

• 1993 – 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 veröffentlicht
• 1997: R-Kerngruppe und CRAN gegründet
• 1999: Die R-Website r-project.org wird gestartet
• 2000: R 1.0.0 veröffentlicht
• 2004: R 2.0.0 veröffentlicht
• 2009: Erste Ausgabe des R Journal
• 2013: R 3.0.0 veröffentlicht
• 2016: Neues R-Logo eingeführt

SAS vs. R: Hauptunterschiede

Parameter	SAS	R
Verfügbarkeit/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 können Personen mit begrenzten SQL-Kenntnissen es leicht erlernen.	R-Programmierer müssen langwierige und langwierige Codes schreiben.
Statistische Fähigkeiten	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 können. Die neuesten Technologien werden oft zuerst in R veröffentlicht.
File Sharing	Sie können 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.
Aktualisierungen	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 führt, dass der Marktanteil von SAS allmählich abnimmt.	R hat in den letzten fünf Jahren mit zunehmender Beliebtheit ein exponentielles Wachstum erlebt. Deshalb steigt sein Marktanteil rasant.
Grafische Funktionen	SAS bietet eine gute grafische Unterstützung. Es bietet jedoch keine Anpassungsmöglichkeiten.	Die grafische Unterstützung des R-Tools ist schlecht.
Kundendienstleistung	SAS bietet engagierten Kundensupport.	R hat die größten Online-Communities, aber keinen Kundendienst.
Unterstützung für 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 Marktführer, wenn es um Unternehmensjobs geht. Viele große Unternehmen arbeiten immer noch mit SAS.	Es wurde berichtet, dass die Zahl der Arbeitsplätze auf R in den letzten Jahren zugenommen hat.
Gehaltsspanne	Das durchschnittliche Gehalt eines SAS-Programmierers beträgt in den USA 81,560 US-Dollar pro Jahr	Das Durchschnittsgehalt für einen „R“-Programmierer liegt zwischen etwa 127,937 US-Dollar pro Jahr für Datenwissenschaftler und 147,189 US-Dollar pro Jahr.
besten Features	Variablen Mixins Verschachtelte Regeln Wartbar Funktionen	Datenanalyse Grafiken und Daten Flexible statistische Analyse Sehr interaktiv
Berühmte 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 große Anzahl von Algorithmen und Paketen für Statistiken flexibel
• Bietet eine effektive Möglichkeit 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 für die Datenanalyse
• Schnittstelle mit anderen Sprachen und Skriptfunktionen
• Flexibel, erweiterbar und umfassend für Produktivität
• Ideale Plattform zur Datenvisualisierung

Funktionen von SAS

• Operationen Forschung und Projektmanagement
• Berichtserstellung mit Standardgrafiken
• Datenaktualisierung und -änderung
• Leistungsstarke Datenverarbeitungssprache
• Lesen und schreiben Sie nahezu jedes Datenformat
• beste Datenbereinigungsfunktionen
• Ermöglicht die Interaktion mit mehreren Hostsystemen

Das endgültige Urteil: R vs. SAS

Nachdem wir einige Hauptunterschiede zwischen diesen beiden Tools verglichen haben, können wir sagen, dass beide ihre eigene Gruppe von Benutzern haben. Es gibt viele Unternehmen, die SAS aus Gründen der Datensicherheit bevorzugen, was zeigt, dass trotz eines Rückgangs im letzten Jahr immer noch eine große Nachfrage nach SAS-zertifizierten Fachkräften besteht.

Andererseits ist R ein ideales Tool für Fachleute, die kosteneffiziente und tiefgehende Datenanalysen durchführen möchten. 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 gleichermaßen beliebte Tools.