SAS と R: R と SAS の違いは何ですか?
エブリン・クラーク
SASとは何ですか?
SASの略 S統計的な A分析 Sデータ分析に使用されるソフトウェア。 これは、従業員の生産性とビジネス利益を向上させる定性的なテクニックとプロセスの使用に役立ちます。 SASはサーエスと読みます。
In SASデータが抽出され、分類され、データパターンを識別して分析するのに役立ちます。これは、競争が激しく変化するビジネス環境で効果的に運用するための高度な分析、ビジネスインテリジェンス、予測分析、データ管理を実行できるソフトウェアスイートです。さらに、SASはプラットフォームに依存しないため、LinuxまたはWindowsの任意のオペレーティングシステムでSASを実行できます。 Windows.
R とはどういう意味ですか?
R は、データ分析のためにデータ サイエンティストや Google、Airbnb、Facebook などの大手企業によって広く使用されているプログラミング言語です。
R言語 データ アナリストが必要とするあらゆるデータ操作、統計モデル、グラフに対応する幅広い機能を提供します。 R は、データを整理し、指定された情報に対して計算を実行し、そのデータ セットのグラフィック表現を作成するための組み込みメカニズムを提供します。
主な違い
- SAS は商用ソフトウェアであるため、金銭的投資が必要ですが、R はオープンソース ソフトウェアであるため、誰でも使用できます。
- SAS は学ぶのが最も簡単なツールです。 そのため、SQL の知識が限られている人でも簡単に学ぶことができます。 一方、R プログラマーは、退屈で長いコードを記述する必要があります。
- SAS は比較的頻繁に更新されませんが、R はオープンソース ツールであり、継続的に更新されます。
- SAS には優れたグラフィカル サポートがありますが、R ツールのグラフィカル サポートは貧弱です。
- SAS は専用のカスタマー サポートを提供しますが、R には最大のオンライン コミュニティがありますが、カスタマー サービス サポートはありません。
SAS を使用する理由
- 生データ ファイルおよび外部データベースのデータにアクセスする
- 静的、記述的、多変量手法、予測、モデリング、線形計画法を使用してデータを分析する
- データ入力、書式設定、変換、編集、取得の管理を支援します。
- 高度な分析機能により、ビジネス慣行に変更や改善を加えることができます。
- 企業が過去のデータについて知るのに役立ちます
なぜ R を使用するのでしょうか?
- R は、条件分岐、ループ、入出力機能、ユーザー定義の再帰関数などのデータ分析に役立つプログラミング構造を提供します。
- R には、豊富で拡大を続けるエコシステムがあり、インターネット上で利用できるドキュメントも豊富にあります。
- このツールは、次のようなさまざまなプラットフォームで実行できます。 Windows、Unix、および MacOS。
- 優れたグラフィックス機能 広範なユーザー ネットワークによってサポートされています。
SASの歴史
- SAS は、1970 年にノースカロライナ大学のジム・グッドナイトとジョン・シャルによって開発されました。
- 当初は農業研究用に開発されました。
- Later、特に予測分析、データ管理、BI などを含むあらゆるツールに拡張されました。
- 現在、フォーチュン 98 に入る世界トップ企業のうち 400 社が、データ分析に SAS データ分析ツールを使用しています。
Rの歴史
- 1993年 - Rはロス・イハカとロバート・ジェントルマンによって開発されたプログラミング言語です
- 1995: R は GPL2 ライセンスの下でオープンソース ツールとして初めて配布されました
- 1997年: RコアグループとCRANが設立
- 1999: R ウェブサイト r-project.org が開設
- 2000: R 1.0.0 リリース
- 2004: R 2.0.0 リリース
- 2009: R ジャーナルの初版
- 2013: R 3.0.0 リリース
- 2016年：新Rロゴ採用
SAS 対R: 主な違い
| Parameters | SAS | R |
|---|---|---|
| 可用性 / コスト | SAS は商用ソフトウェアであるため、財政的投資が必要です。 | Rはオープンソースソフトウェアなので、誰でも使用できます。 |
| 学習のしやすさ | SAS は学ぶのが最も簡単なツールです。 そのため、SQL の知識が限られている人でも簡単に学習できます。 | R プログラマは、退屈で長いコードを記述する必要があります。 |
| 統計能力 | SAS は、あらゆる種類の統計分析と手法を提供する強力なパッケージを提供します。 | R は、ユーザーが独自のパッケージ/ライブラリを送信できるオープン ソース ツールです。 最新のテクノロジーは、多くの場合、最初に R でリリースされます。 |
| ファイル共有 | SAS で生成されたファイルを、SAS を使用していない別のユーザーと共有することはできません。 | 誰でも r を使用できるため、他のユーザーとファイルを共有するのがはるかに簡単になります。 |
| 更新版 | SAS は比較的頻繁に更新されません。 | R はオープンソース ツールであるため、継続的に更新されます。 |
| 市場占有率 | 現在、SAS は R やその他のデータ分析ツールとの激しい競争に直面しており、その結果、SAS の市場シェアは徐々に低下しています。 | R は過去 XNUMX 年間で人気が高まり、急激に成長しました。 そのため、市場シェアが急速に拡大しています。 |
| グラフィック機能 | SAS には優れたグラフィカル サポートがあります。 ただし、カスタマイズは提供されません。 | R ツールのグラフィカル サポートは貧弱です。 |
| カスタマーサービス | SAS は専用の顧客サポートを提供します。 | R には最大のオンライン コミュニティがありますが、カスタマー サービス サポートはありません。 |
| ディープラーニングのサポート | SAS のディープラーニングはまだ初期段階にあり、成熟するまでに取り組むべきことがたくさんあります。 | R は、高度な深層学習の統合を提供します。 |
| ジョブシナリオ | SAS 分析ツールは、企業の仕事に関する限り、依然として市場のリーダーです。 多くの大企業は今でも SAS に取り組んでいます。 | R での仕事はここ数年で増加していると報告されています。 |
| 給与の範囲 | 米国におけるSASプログラマーの平均給与は年間81,560ドルです | 「R」プログラマーの平均給与は、データ サイエンティストの年間約 127,937 ドルから年間 147,189 ドルの範囲です。 |
| 最高の機能 |
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| 有名企業が利用している | Airbnb、スタックシェア、 Asana、ハブスポット | インスタカート、アドロール、オプバンディット、クストラ |
| TIOBEの評価 | 22 | 16 |
Rの特徴
- R は、多くのデータベースやデータ型への接続に役立ちます
- 統計のための多数のアルゴリズムとパッケージが柔軟に
- 効果的なデータ処理およびストレージ機能を提供します
- ソーシャルメディアデータの収集と分析
- マシンをトレーニングして予測を行う
- ウェブサイトからデータをスクレイピング
- データ分析のための中間ツールの包括的かつ統合されたコレクション
- 他の言語とのインターフェースおよびスクリプト機能
- 生産性を高めるための柔軟性、拡張性、包括性
- データ視覚化のための理想的なプラットフォーム
SASの特徴
- Opera研究とプロジェクト管理
- 標準グラフィックによるレポート作成
- データの更新と変更
- 強力なデータ処理言語
- ほぼすべてのデータ形式の読み取りと書き込み
- 最高のデータクレンジング機能
- 複数のホスト システムと対話できるようにします
最終評決: R vs SAS
これら XNUMX つのツールの主な違いをいくつか比較した結果、どちらにも独自のユーザー セットが存在すると言えます。 データセキュリティの問題を理由にSASを好む企業は数多くあり、近年減少したにもかかわらず、SAS認定プロフェッショナルに対する需要は依然として大きいことがわかります。
一方、R は、コスト効率の高いデータ分析業務を深く行いたいプロフェッショナルにとって理想的なツールです。スタートアップ企業の数は世界中で増加しています。そのため、R 認定開発者の需要も高まっています。現在、どちらも市場で同等の成長の可能性を秘めており、どちらも同様に人気のあるツールです。
