SAS와 R: R과 SAS의 차이점은 무엇입니까?
에블린 클라크
SAS란 무엇입니까?
SAS는 S통계적인 A분석 S데이터 분석에 사용되는 소프트웨어입니다. 이는 직원 생산성과 비즈니스 이익을 향상시킬 수 있는 질적 기술과 프로세스를 사용하는 데 도움이 됩니다. SAS는 SaaS로 발음됩니다.
In SAS, 데이터가 추출되고 분류되어 데이터 패턴을 식별하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 고급 분석, 비즈니스 인텔리전스, 예측 분석, 데이터 관리를 수행하여 경쟁적이고 변화하는 비즈니스 환경에서 효과적으로 운영할 수 있는 소프트웨어 제품군입니다. 더욱이 SAS는 플랫폼 독립적이므로 Linux 또는 Windows.
R은 무슨 뜻인가요?
R은 데이터 과학자와 Google, Airbnb, Facebook 등과 같은 주요 기업에서 데이터 분석을 위해 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다.
R 언어 데이터 분석가에게 필요한 모든 데이터 조작, 통계 모델 또는 차트에 대한 광범위한 기능을 제공합니다. R은 데이터 구성, 주어진 정보에 대한 계산 실행, 해당 데이터 세트의 그래픽 표현 생성을 위한 내장 메커니즘을 제공합니다.
주요 차이점
- SAS는 상용 소프트웨어이므로 금전적인 투자가 필요한 반면, R은 오픈소스 소프트웨어이므로 누구나 사용할 수 있습니다.
- SAS는 배우기 가장 쉬운 도구입니다. 따라서 SQL에 대한 지식이 부족한 사람들도 쉽게 배울 수 있습니다. 반면에 R 프로그래머는 지루하고 긴 코드를 작성해야 합니다.
- SAS는 비교적 덜 자주 업데이트되는 반면, R은 지속적으로 업데이트되는 오픈 소스 도구입니다.
- SAS는 좋은 그래픽 지원을 제공하는 반면 R 도구의 그래픽 지원은 좋지 않습니다.
- SAS는 전담 고객 지원을 제공하는 반면 R은 가장 큰 온라인 커뮤니티를 보유하고 있지만 고객 서비스 지원은 없습니다.
SAS를 사용하는 이유는 무엇입니까?
- 외부 데이터베이스의 원시 데이터 파일 및 데이터에 액세스
- 통계, 설명, 다변량 기술, 예측, 모델링 및 선형 프로그래밍을 사용하여 데이터를 분석합니다.
- 데이터 입력, 서식 지정, 변환, 편집 및 검색을 관리하는 데 도움이 됩니다.
- 고급 분석 기능을 사용하면 비즈니스 관행을 변경하고 개선할 수 있습니다.
- 기업이 과거 데이터에 대해 알 수 있도록 도와줍니다.
왜 R을 사용하는가?
- R은 조건부, 루프, 입력 및 출력 기능, 사용자 정의 재귀 함수 등과 같은 데이터 분석을 위한 유용한 프로그래밍 구성을 제공합니다.
- R은 풍부하고 확장 가능한 생태계를 갖추고 있으며, 인터넷을 통해 많은 문서를 볼 수 있습니다.
- 다음을 포함한 다양한 플랫폼에서 이 도구를 실행할 수 있습니다. Windows, Unix 및 MacOS.
- 우수한 그래픽 기능 광범위한 사용자 네트워크가 지원됩니다.
SAS의 역사
- SAS는 1970년 NC 대학의 Jim Goodnight와 John Shall에 의해 개발되었습니다.
- 처음에는 농업 연구용으로 개발되었습니다.
- Later, 예측 분석, 데이터 관리, BI 등을 포함하는 다양한 도구로 확장되었습니다.
- 현재 Fortune 98대 기업 중 세계 최고 기업 중 400개 기업이 데이터 분석을 위해 SAS 데이터 분석 도구를 사용하고 있습니다.
R의 역사
- 1993년 - R은 Ross Ihaka와 Robert Gentleman이 개발한 프로그래밍 언어입니다.
- 1995년: R이 GPL2 라이센스에 따라 오픈 소스 도구로 처음 배포되었습니다.
- 1997: R 핵심 그룹 및 CRAN 설립
- 1999: R 웹사이트 r-project.org 출시
- 2000년: R 1.0.0 출시
- 2004년: R 2.0.0 출시
- 2009: R 저널의 초판
- 2013년: R 3.0.0 출시
- 2016년: 새로운 R 로고 채택
SAS 대. R: 주요 차이점
| 파라미터 | SAS | R |
|---|---|---|
| 가용성 / 비용 | SAS는 상용 소프트웨어이므로 재정적 투자가 필요합니다. | R은 오픈소스 소프트웨어이므로 누구나 사용할 수 있습니다. |
| 학습 용이성 | SAS는 배우기 가장 쉬운 도구입니다. 따라서 SQL에 대한 지식이 부족한 사람들도 쉽게 배울 수 있습니다. | R 프로그래머는 지루하고 긴 코드를 작성해야 합니다. |
| 통계적 능력 | SAS는 모든 유형의 통계 분석 및 기술을 제공하는 강력한 패키지를 제공합니다. | R은 사용자가 자신의 패키지/라이브러리를 제출할 수 있는 오픈 소스 도구입니다. 최신 기술은 R에서 먼저 출시되는 경우가 많습니다. |
| 파일 공유 | SAS를 사용하지 않는 다른 사용자와 SAS 생성 파일을 공유할 수 없습니다. | 누구나 r을 사용하기 때문에 다른 사용자와 파일을 공유하는 것이 훨씬 쉽습니다. |
| 업데이트 | SAS는 상대적으로 업데이트 빈도가 낮습니다. | R은 오픈소스 도구이므로 지속적으로 업데이트됩니다. |
| 시장 점유율 | 현재 SAS는 R 및 기타 데이터 분석 도구와의 치열한 경쟁에 직면해 있으며, 그 결과 SAS의 시장 점유율이 점차 감소하고 있습니다. | R은 인기가 높아지면서 지난 XNUMX년 동안 기하급수적인 성장을 보였습니다. 그렇기 때문에 시장 점유율이 빠르게 증가하고 있습니다. |
| 그래픽 기능 | SAS는 우수한 그래픽 지원을 제공합니다. 그러나 사용자 정의 기능은 제공하지 않습니다. | R 도구의 그래픽 지원이 좋지 않습니다. |
| 고객센터 | SAS는 전담 고객 지원을 제공합니다. | R은 가장 큰 온라인 커뮤니티를 보유하고 있지만 고객 서비스 지원은 없습니다. |
| 딥러닝 지원 | SAS의 딥러닝은 아직 초기 단계이며, 성숙해지기 전에 해결해야 할 일이 많습니다. | R은 고급 딥러닝 통합을 제공합니다. |
| 작업 시나리오 | SAS 분석 도구는 기업 업무에 관한 한 여전히 시장 선두주자입니다. 많은 대기업들이 여전히 SAS를 사용하고 있습니다. | R의 일자리는 지난 몇 년 동안 증가한 것으로 보고되었습니다. |
| 급여 범위 | SAS 프로그래머의 평균 급여는 미국에서 연간 $81,560입니다. | "R" 프로그래머의 평균 급여는 데이터 과학자의 경우 연간 약 $127,937부터 연간 $147,189까지입니다. |
| 최고의 특징 |
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| 사용하는 유명 기업 | 에어비앤비, 스택쉐어, Asana, 허브스팟 | 인스타카트, 애드롤, Opbandit, Custora |
| 티오베 평가 | 22 | 16 |
R의 특징
- R은 다양한 데이터베이스와 데이터 유형에 연결하는 데 도움이 됩니다.
- 통계를 위한 다양한 알고리즘과 패키지가 유연함
- 효과적인 데이터 처리 및 저장 시설 제공
- 소셜 미디어 데이터 수집 및 분석
- 예측을 위해 기계를 훈련시키세요
- 웹사이트에서 데이터 스크랩
- 데이터 분석을 위한 포괄적이고 통합된 중간 도구 모음
- 다른 언어 및 스크립팅 기능과의 인터페이스
- 유연하고 확장 가능하며 포괄적인 생산성
- 데이터 시각화를 위한 이상적인 플랫폼
SAS의 특징
- Opera연구 및 프로젝트 관리
- 표준 그래픽을 사용한 보고서 구성
- 데이터 업데이트 및 수정
- 강력한 데이터 처리 언어
- 거의 모든 데이터 형식을 읽고 쓰기
- 최고의 데이터 정리 기능
- 여러 호스트 시스템과 상호 작용할 수 있습니다.
최종 평결: R 대 SAS
이 두 도구의 몇 가지 주요 차이점을 비교하면 두 도구 모두 고유한 사용자 집합이 있다고 말할 수 있습니다. 데이터 보안 문제로 인해 SAS를 선호하는 기업이 많이 있는데, 이는 최근 몇 년간의 감소에도 불구하고 SAS 인증 전문가에 대한 수요가 여전히 크다는 것을 보여줍니다.
반면, R은 심층적이고 비용 효율적인 데이터 분석 작업을 원하는 전문가에게 이상적인 도구입니다. 전 세계적으로 스타트업 기업의 수가 증가하고 있습니다. 따라서 R 인증 개발자에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 현재 두 가지 모두 시장에서 동등한 성장 잠재력을 가지고 있으며, 두 가지 모두 똑같이 인기 있는 도구입니다.
