SAS vs R: Hva er forskjellen mellom R og SAS?
Hva er SAS?
SAS står for Statistisk Analysis Softevare som brukes til dataanalyse. Det hjelper deg å bruke kvalitative teknikker og prosesser som lar deg forbedre ansattes produktivitet og forretningsfortjeneste. SAS uttales som SaaS.
In SAS, data trekkes ut og kategoriseres som hjelper deg med å identifisere og analysere datamønstre. Det er en programvarepakke som lar deg utføre avansert analyse, Business Intelligence, Predictive Analysis, dataadministrasjon for å fungere effektivt i konkurransedyktige og skiftende forretningsforhold. Dessuten er SAS plattformuavhengig, noe som betyr at du kan kjøre SAS på alle operativsystemer, enten Linux eller Windows.
Hva menes med R?
R er et programmeringsspråk som er mye brukt av dataforskere og store selskaper som Google, Airbnb, Facebook etc. for dataanalyse.
R språk tilbyr et bredt spekter av funksjoner for hver datamanipulering, statistisk modell eller diagram som dataanalytikeren trenger. R tilbyr innebygde mekanismer for å organisere data, kjøre beregninger på den gitte informasjonen og lage grafiske representasjoner av disse datasettene.
NØKKELFORSKJELL
- SAS er kommersiell programvare, så den trenger en økonomisk investering, mens R er åpen kildekode-programvare, så alle kan bruke den.
- SAS er det enkleste verktøyet å lære. Så folk med begrenset kunnskap om SQL kan enkelt lære det; på den annen side må R-programmerere skrive kjedelige og lange koder.
- SAS oppdateres relativt sjeldnere, mens R er et åpen kildekodeverktøy som oppdateres kontinuerlig.
- SAS har god grafisk støtte, mens den grafiske støtten til R-verktøyet er dårlig.
- SAS tilbyr dedikert kundestøtte, mens R har de største nettsamfunnene, men ingen kundeservicestøtte.
Hvorfor bruke SAS?
- Få tilgang til rådatafiler og data i en ekstern database
- Analyser data ved hjelp av statikk, beskrivende, multivariate teknikker, prognoser, modellering og lineær programmering
- Hjelper deg med å administrere dataregistrering, formatering, konvertering, redigering og henting
- Avansert analysefunksjon lar deg gjøre endringer og forbedringer i forretningspraksis.
- Hjelper bedrifter med å vite om deres historiske data
Hvorfor bruke R?
- R tilbyr en nyttig programmeringskonstruksjon for dataanalyse som betingelser, løkker, inngangs- og utgangsfasiliteter, brukerdefinerte rekursive funksjoner, etc.
- R har et rikt og ekspanderende økosystem og rikelig med dokumentasjon tilgjengelig over internett.
- Du kan kjøre dette verktøyet på en rekke plattformer, inkludert Windows, Unix og MacOS.
- Gode grafikkegenskaper Støttes av et omfattende brukernettverk.
Historien til SAS
- SAS ble utviklet av Jim Goodnight og John Shall i 1970 ved NC University
- Opprinnelig ble den utviklet for landbruksforskning.
- Later, utvidet det til en rekke verktøy for å inkludere Predictive Analytics, Data Management, BI, blant andre.
- I dag bruker 98 av verdens beste selskaper i Fortune 400 SAS dataanalyseverktøy for dataanalyse.
Historien til R
- 1993- R er et programmeringsspråk utviklet av Ross Ihaka og Robert Gentleman
- 1995: R ble først distribuert som et åpen kildekode-verktøy under GPL2-lisens
- 1997: R kjernegruppe og CRAN stiftet
- 1999: R-nettstedet, r-project.org, lansert
- 2000: R 1.0.0 utgitt
- 2004: R 2.0.0 utgitt
- 2009: Første utgave av R Journal
- 2013: R 3.0.0 utgitt
- 2016: Ny R-logo vedtatt
SAS vs. R: Viktige forskjeller
parametere | SAS | R |
---|---|---|
Tilgjengelighet / Kostnad | SAS er kommersiell programvare, så den trenger en økonomisk investering. | R er åpen kildekode-programvare, så alle kan bruke den. |
Enkel læring | SAS er det enkleste verktøyet å lære. Så folk med begrenset kunnskap om SQL kan enkelt lære det. | R-programmerere trenger å skrive kjedelige og lange koder. |
Statistiske evner | SAS tilbyr en kraftig pakke som tilbyr alle typer statistiske analyser og teknikker. | R er et åpen kildekodeverktøy som lar brukere sende inn sine egne pakker/biblioteker. De nyeste teknologiene blir ofte utgitt i R først. |
Fildeling | Du kan ikke dele SAS-genererte filer med en annen bruker som ikke bruker SAS. | Siden alle bruker r, er det mye lettere å dele filer med en annen bruker. |
oppdateringer | SAS oppdateres relativt sjeldnere. | R er et åpen kildekodeverktøy, så det oppdateres kontinuerlig. |
Markedsandel | For tiden møter SAS hard konkurranse fra R, og andre dataanalyseverktøy som et resultat av at markedsandelen til SAS gradvis synker. | R har sett eksponentiell vekst de siste fem årene med sin økende popularitet. Det er grunnen til at markedsandelen øker raskt. |
Grafiske evner | SAS har god grafisk støtte. Den tilbyr imidlertid ingen tilpasning. | Grafisk støtte for R-verktøyet er dårlig. |
Kundeservice | SAS tilbyr dedikert kundestøtte. | R har de største nettsamfunnene, men ingen kundeservicestøtte. |
Støtte for dyp læring | Deep Learning i SAS er fortsatt i en tidlig fase, og det er mye å jobbe for før det modnes. | R tilbyr avanserte dyplæringsintegrasjoner. |
Jobbscenario | SAS analyseverktøy er fortsatt markedsleder når det gjelder bedriftsjobber. Mange store selskaper jobber fortsatt på SAS. | Arbeidsplasser på R har blitt rapportert å øke de siste årene. |
Lønn Range | Gjennomsnittslønnen for enhver SAS-programmerer er $81,560 XNUMX per år i USA | Gjennomsnittslønnen for en "R"-programmerer varierer fra omtrent $127,937 per år for dataforskere til $147,189 per år. |
Beste egenskaper |
|
|
Kjente selskaper som bruker | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
TIOBE vurdering | 22 | 16 |
Funksjon av R
- R hjelper deg med å koble til mange databaser og datatyper
- Et stort antall algoritmer og pakker for statistikk fleksibel
- Tilbyr effektiv datahåndtering og lagringsfasiliteter
- Samle inn og analyser data fra sosiale medier
- Tren maskiner til å lage spådommer
- Skrap data fra nettsteder
- En omfattende og integrert samling av mellomverktøy for dataanalyse
- Grensesnitt med andre språk og skriptfunksjoner
- Fleksibel, utvidbar og omfattende for produktivitet
- Ideell plattform for datavisualisering
Egenskaper til SAS
- Operasjoner forskning og prosjektledelse
- Rapportformasjon med standard grafikk
- Dataoppdatering og modifikasjon
- Kraftig datahåndteringsspråk
- Les og skriv nesten alle dataformater
- Beste datarensefunksjoner
- Lar deg samhandle med flere vertssystemer
Den endelige dommen: R vs SAS
Etter å ha sammenlignet noen hovedforskjeller mellom begge disse verktøyene, kan vi si at begge har sitt eget sett med brukere. Det er mange selskaper som foretrekker SAS på grunn av datasikkerhetsproblemer, som viser at til tross for en nedgang det siste året, er det fortsatt en enorm etterspørsel etter SAS-sertifiserte fagfolk.
På den annen side er R et ideelt verktøy for de profesjonelle som ønsker å utføre dype kostnadseffektive dataanalysejobber. Antallet oppstartsbedrifter øker over hele verden. Derfor øker også etterspørselen etter R-sertifiserte utviklere. Foreløpig har begge likt potensial for vekst i markedet, og begge er like populære verktøy.