SAS versus R: wat is het verschil tussen R en SAS?
Wat is SAS?
SAS staat voor Statistisch ANALYSE Software die wordt gebruikt voor data-analyse. Het helpt u kwalitatieve technieken en processen te gebruiken waarmee u de productiviteit van uw werknemers en de bedrijfswinsten kunt verbeteren. SAS spreek je uit als SaaS.
In SAS, gegevens worden geëxtraheerd en gecategoriseerd, wat u helpt bij het identificeren en analyseren van gegevenspatronen. Het is een softwarepakket waarmee u geavanceerde analyses, Business Intelligence, Predictive Analysis en gegevensbeheer kunt uitvoeren om effectief te kunnen opereren in de concurrerende en veranderende zakelijke omstandigheden. Bovendien is SAS platformonafhankelijk, wat betekent dat u SAS op elk besturingssysteem kunt uitvoeren, Linux of Windows.
Wat wordt bedoeld met R?
R is een programmeertaal die veel wordt gebruikt door datawetenschappers en grote bedrijven zoals Google, Airbnb, Facebook enz. voor data-analyse.
R taal biedt een breed scala aan functies voor elke datamanipulatie, statistisch model of grafiek die de data-analist nodig heeft. R biedt ingebouwde mechanismen voor het organiseren van gegevens, het uitvoeren van berekeningen op basis van de gegeven informatie en het creëren van grafische weergaven van die datasets.

BELANGRIJK VERSCHIL:
- SAS is commerciële software, dus er is een financiële investering voor nodig, terwijl R open source-software is, dus iedereen kan het gebruiken.
- SAS is het gemakkelijkste hulpmiddel om te leren. Mensen met beperkte kennis van SQL kunnen het dus gemakkelijk leren; aan de andere kant moeten R-programmeurs vervelende en lange codes schrijven.
- SAS wordt relatief minder vaak bijgewerkt, terwijl R een open-sourcetool is die voortdurend wordt bijgewerkt.
- SAS heeft goede grafische ondersteuning, terwijl de grafische ondersteuning van de R-tool slecht is.
- SAS biedt toegewijde klantenondersteuning, terwijl R de grootste online communities heeft, maar geen klantenservice-ondersteuning.
Waarom SAS gebruiken?
- Krijg toegang tot onbewerkte gegevensbestanden en gegevens in een externe database
- Analyseer gegevens met behulp van statica, beschrijvende, multivariate technieken, prognoses, modellering en lineaire programmering
- Helpt u bij het beheren van gegevensinvoer, opmaak, conversie, bewerken en ophalen
- Dankzij de geavanceerde analysefunctie kunt u wijzigingen en verbeteringen aanbrengen in de bedrijfspraktijken.
- Helpt bedrijven meer te weten te komen over hun historische gegevens
Waarom R gebruiken?
- R biedt nuttige programmeerconstructies voor data-analyse, zoals conditionals, loops, invoer- en uitvoerfaciliteiten, door de gebruiker gedefinieerde recursieve functies, enz.
- R heeft een rijk en groeiend ecosysteem en er is veel documentatie beschikbaar op internet.
- U kunt deze tool op verschillende platforms uitvoeren, waaronder Windows, Unix en MacOS.
- Goede grafische mogelijkheden Ondersteund door een uitgebreid gebruikersnetwerk.
Geschiedenis van SAS
- SAS werd in 1970 ontwikkeld door Jim Goodnight en John Shall aan de NC University
- Aanvankelijk werd het ontwikkeld voor landbouwonderzoek.
- Laterbreidde het zich uit tot een scala aan tools, waaronder onder meer Predictive Analytics, Data Management en BI.
- Tegenwoordig gebruiken 98 van 's werelds beste bedrijven in Fortune 400 de SAS-gegevensanalysetool voor gegevensanalyse.
Geschiedenis van R
- 1993- R is een programmeertaal ontwikkeld door Ross Ihaka en Robert Gentleman
- 1995: R voor het eerst gedistribueerd als open-sourcetool onder GPL2-licentie
- 1997: R-kerngroep en CRAN opgericht
- 1999: De R-website, r-project.org, gelanceerd
- 2000: R 1.0.0 uitgebracht
- 2004: R 2.0.0 uitgebracht
- 2009: Eerste editie van het R Journal
- 2013: R 3.0.0 uitgebracht
- 2016: Nieuw R-logo aangenomen
SAS versus. R: Belangrijkste verschillen
parameters | SAS | R |
---|---|---|
Beschikbaarheid / kosten | SAS is commerciële software, dus er is een financiële investering voor nodig. | R is open source-software, dus iedereen kan het gebruiken. |
Gemakkelijk te leren | SAS is het gemakkelijkste hulpmiddel om te leren. Mensen met beperkte kennis van SQL kunnen het dus gemakkelijk leren. | R-programmeurs moeten vervelende en lange codes schrijven. |
Statistische vaardigheden | SAS biedt een krachtig pakket dat alle soorten statistische analyses en technieken biedt. | R is een open source-tool waarmee gebruikers hun eigen pakketten/bibliotheken kunnen indienen. De nieuwste technologieën worden vaak eerst in R uitgebracht. |
Bestanden delen | U kunt door SAS gegenereerde bestanden niet delen met een andere gebruiker die geen SAS gebruikt. | Omdat iedereen r gebruikt, is het veel gemakkelijker om bestanden met een andere gebruiker te delen. |
Bijgewerkt | SAS relatief minder vaak bijgewerkt. | R is een open source-tool en wordt dus voortdurend bijgewerkt. |
Marktaandeel | Momenteel wordt SAS geconfronteerd met hevige concurrentie van R en andere data-analysetools, waardoor het marktaandeel van SAS geleidelijk afneemt. | R heeft de afgelopen vijf jaar een exponentiële groei doorgemaakt met zijn toenemende populariteit. Daarom groeit het marktaandeel snel. |
Grafische mogelijkheden | SAS heeft goede grafische ondersteuning. Het biedt echter geen maatwerk. | Grafische ondersteuning van R-tool is slecht. |
Klantenservice | SAS biedt toegewijde klantenondersteuning. | R heeft de grootste online communities, maar geen klantenserviceondersteuning. |
Ondersteuning voor diep leren | Deep Learning in SAS bevindt zich nog in de beginfase en er moet nog veel aan worden gewerkt voordat het volwassen wordt. | R biedt geavanceerde deep learning-integraties. |
Baanscenario | De analytische tool van SAS is nog steeds marktleider als het gaat om banen bij bedrijven. Veel grote bedrijven werken nog steeds aan SAS. | Er wordt gemeld dat de banen op R de afgelopen jaren zijn toegenomen. |
Salaris schaal | Het gemiddelde salaris voor een SAS-programmeur in de VS bedraagt $81,560 per jaar | Het gemiddelde salaris voor een “R”-programmeur” varieert van ongeveer $127,937 per jaar voor datawetenschappers tot $147,189 per jaar. |
Beste eigenschappen |
|
|
Bekende bedrijven die gebruik maken van | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
TIOBE-beoordeling | 22 | 16 |
Kenmerk van R
- R helpt u verbinding te maken met veel databases en gegevenstypen
- Een groot aantal algoritmen en pakketten voor flexibele statistieken
- Biedt effectieve gegevensverwerking en opslagfaciliteit
- Verzamel en analyseer gegevens van sociale media
- Train machines om voorspellingen te doen
- Gegevens van websites schrapen
- Een uitgebreide en geïntegreerde verzameling intermediaire tools voor data-analyse
- Interface met andere talen en scriptmogelijkheden
- Flexibel, uitbreidbaar en uitgebreid voor productiviteit
- Ideaal platform voor datavisualisatie
Kenmerken van SAS
- Operaties Onderzoek en Projectmanagement
- Rapportvorming met standaardafbeeldingen
- Updaten en wijzigen van gegevens
- Krachtige taal voor gegevensverwerking
- Lees en schrijf vrijwel elk gegevensformaat
- Beste functies voor het opschonen van gegevens
- Hiermee kunt u communiceren met meerdere hostsystemen
Het eindoordeel: R versus SAS
Na het vergelijken van enkele belangrijke verschillen tussen beide tools, kunnen we zeggen dat beide hun eigen gebruikersgroep hebben. Er zijn veel bedrijven die de voorkeur geven aan SAS vanwege problemen met de gegevensbeveiliging, waaruit blijkt dat er ondanks een daling in het afgelopen jaar nog steeds een enorme vraag is naar SAS-gecertificeerde professionals.
Aan de andere kant is R een ideale tool voor professionals die diepgaande kosteneffectieve Data analytics-taken willen uitvoeren. Het aantal startups neemt wereldwijd toe. Daarom neemt de vraag naar R-gecertificeerde ontwikkelaars ook toe. Momenteel hebben beide evenveel potentieel voor groei in de markt en zijn beide even populaire tools.