SAS vs R : quelle est la différence entre R et SAS ?
Evelyn Clarke
Qu'est-ce que SAS ?
SAS signifie Sstatistique Aanalyse Slogiciel utilisé pour l'analyse des données. Il vous aide à utiliser des techniques et des processus qualitatifs qui vous permettent d'améliorer la productivité des employés et les bénéfices de l'entreprise. SAS se prononce SaaS.
In SAS, les données sont extraites et catégorisées, ce qui vous aide à identifier et analyser les modèles de données. Il s'agit d'une suite logicielle qui vous permet d'effectuer des analyses avancées, de la Business Intelligence, de l'analyse prédictive et de la gestion des données pour fonctionner efficacement dans des conditions commerciales concurrentielles et changeantes. De plus, SAS est indépendant de la plate-forme, ce qui signifie que vous pouvez exécuter SAS sur n'importe quel système d'exploitation, Linux ou Linux. Windows.
Qu’entend-on par R ?
R est un langage de programmation largement utilisé par les data scientists et les grandes entreprises comme Google, Airbnb, Facebook, etc. pour l'analyse des données.
Langue R offre un large éventail de fonctions pour chaque manipulation de données, modèle statistique ou graphique dont l'analyste de données a besoin. R propose des mécanismes intégrés pour organiser les données, exécuter des calculs sur les informations fournies et créer des représentations graphiques de ces ensembles de données.
DIFFÉRENCE CLÉ
- SAS est un logiciel commercial, il nécessite donc un investissement financier, alors que R est un logiciel open source, donc tout le monde peut l'utiliser.
- SAS est l'outil le plus simple à apprendre. Ainsi, les personnes ayant une connaissance limitée de SQL peuvent l’apprendre facilement ; d’un autre côté, les programmeurs R doivent écrire des codes fastidieux et longs.
- SAS est relativement moins fréquemment mis à jour, alors que R est un outil open source, mis à jour en permanence.
- SAS a un bon support graphique, alors que le support graphique de l'outil R est médiocre.
- SAS fournit un support client dédié, tandis que R possède les plus grandes communautés en ligne mais aucun service client.
Pourquoi utiliser SAS?
- Accéder aux fichiers de données brutes et aux données dans une base de données externe
- Analyser les données à l'aide de techniques statiques, descriptives et multivariées, de prévision, de modélisation et de programmation linéaire.
- Vous aide à gérer la saisie, le formatage, la conversion, l'édition et la récupération des données
- La fonction d'analyse avancée vous permet d'apporter des modifications et des améliorations aux pratiques commerciales.
- Aide les entreprises à connaître leurs données historiques
Pourquoi utiliser R ?
- R offre des constructions de programmation utiles pour l'analyse de données telles que les conditions, les boucles, les fonctionnalités d'entrée et de sortie, les fonctions récursives définies par l'utilisateur, etc.
- R possède un écosystème riche et en expansion et de nombreuses documentations disponibles sur Internet.
- Vous pouvez exécuter cet outil sur diverses plates-formes, notamment Windows, Unix et MacOS.
- Bonnes capacités graphiques Pris en charge par un vaste réseau d'utilisateurs.
Histoire de SAS
- SAS a été développé par Jim Goodnight et John Shall en 1970 à la NC University.
- Initialement, il a été développé pour la recherche agricole.
- Later, il s'est étendu à une gamme d'outils pour inclure l'analyse prédictive, la gestion des données, la BI, entre autres.
- Aujourd'hui, 98 des plus grandes entreprises mondiales du classement Fortune 400 utilisent l'outil d'analyse de données SAS pour l'analyse des données.
Histoire de R
- 1993- R est un langage de programmation développé par Ross Ihaka et Robert Gentleman
- 1995 : R distribué pour la première fois en tant qu'outil open source sous licence GPL2
- 1997 : création du groupe central R et du CRAN
- 1999 : lancement du site Web R, r-project.org
- 2000 : sortie de R 1.0.0
- 2004 : sortie de R 2.0.0
- 2009 : Première édition du R Journal
- 2013 : sortie de R 3.0.0
- 2016 : adoption du nouveau logo R
SAS contre. R : principales différences
| Paramètres | SAS | R |
|---|---|---|
| Disponibilité / Coût | SAS est un logiciel commercial, il nécessite donc un investissement financier. | R est un logiciel open source, donc tout le monde peut l'utiliser. |
| Facilité d'apprentissage | SAS est l'outil le plus simple à apprendre. Ainsi, les personnes ayant une connaissance limitée de SQL peuvent l’apprendre facilement. | Les programmeurs R doivent écrire des codes fastidieux et longs. |
| Capacités statistiques | SAS propose un package puissant qui offre tous les types d'analyses et de techniques statistiques. | R est un outil open source qui permet aux utilisateurs de soumettre leurs propres packages/bibliothèques. Les dernières technologies sont souvent publiées en premier dans R. |
| Partage de fichiers | Vous ne pouvez pas partager de fichiers générés par SAS avec un autre utilisateur qui n'utilise pas SAS. | Puisque tout le monde utilise r, il est beaucoup plus facile de partager des fichiers avec un autre utilisateur. |
| Mises à jour | SAS relativement moins fréquemment mis à jour. | R est un outil open source, il est donc continuellement mis à jour. |
| Part de marché | Actuellement, SAS est confronté à une concurrence féroce de la part de R et d'autres outils d'analyse de données, ce qui fait que la part de marché de SAS diminue progressivement. | R a connu une croissance exponentielle au cours des cinq dernières années grâce à sa popularité croissante. C'est pourquoi sa part de marché augmente rapidement. |
| Capacités graphiques | SAS a un bon support graphique. Cependant, il ne propose aucune personnalisation. | Le support graphique de l'outil R est médiocre. |
| Support client : | SAS fournit un support client dédié. | R possède les plus grandes communautés en ligne, mais aucun service client. |
| Prise en charge de l'apprentissage profond | Le Deep Learning dans SAS en est encore à ses débuts et il reste encore beaucoup à faire avant de parvenir à maturité. | R propose des intégrations avancées d’apprentissage en profondeur. |
| Scénario de travail | L'outil d'analyse SAS reste le leader du marché en ce qui concerne les emplois en entreprise. De nombreuses grandes entreprises travaillent encore sur SAS. | Les emplois sur R auraient augmenté au cours des dernières années. |
| Échelle salariale | Le salaire moyen d'un programmeur SAS est de 81,560 $ par an aux États-Unis. | Le salaire moyen d'un programmeur « R » varie d'environ 127,937 147,189 $ par an pour les Data scientists à $ par an. |
| Meilleures fonctionnalités |
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| Entreprises célèbres utilisant | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
| Note TIOBE | 22 | 16 |
Caractéristique de R
- R vous aide à vous connecter à de nombreuses bases de données et types de données
- Un grand nombre d'algorithmes et de packages pour des statistiques flexibles
- Offre une installation efficace de traitement et de stockage des données
- Collecter et analyser les données des réseaux sociaux
- Entraîner des machines à faire des prédictions
- Récupérez les données des sites Web
- Une collection complète et intégrée d’outils intermédiaires pour l’analyse des données
- Interface avec d'autres langages et capacités de script
- Flexible, extensible et complet pour la productivité
- Plateforme idéale pour la visualisation de données
Caractéristiques du SAS
- OperaRecherche et Gestion de Projets
- Formation de rapports avec des graphiques standard
- Mise à jour et modification des données
- Langage puissant de gestion des données
- Lire et écrire presque tous les formats de données
- Meilleures fonctions de nettoyage des données
- Vous permet d'interagir avec plusieurs systèmes hôtes
Le verdict final : R contre SAS
Après avoir comparé quelques différences principales entre ces deux outils, nous pouvons dire que les deux ont leur propre ensemble d'utilisateurs. De nombreuses entreprises préfèrent SAS en raison de problèmes de sécurité des données. Malgré une baisse au cours de la dernière année, il existe toujours une énorme demande de professionnels certifiés SAS.
D'un autre côté, R est un outil idéal pour les professionnels qui souhaitent effectuer des travaux d'analyse de données approfondis et rentables. Le nombre de startups augmente partout dans le monde. Par conséquent, la demande de développeurs certifiés R augmente également. Actuellement, les deux ont le même potentiel de croissance sur le marché et sont tous deux des outils tout aussi populaires.
