SAS vs R: Jaka jest różnica między R i SAS?
Evelyn Clarke
Co to jest SAS?
SAS oznacza Sstatystyczne Analiza Soprogramowanie używane do analizy danych. Pomaga w zastosowaniu technik i procesów jakościowych, które pozwalają zwiększyć produktywność pracowników i zyski biznesowe. SAS wymawia się jako SaaS.
In SAS, dane są wyodrębniane i kategoryzowane, co pomaga identyfikować i analizować wzorce danych. Jest to pakiet oprogramowania, który umożliwia wykonywanie zaawansowanych analiz, Business Intelligence, Predictive Analysis, zarządzanie danymi, aby działać skutecznie w konkurencyjnych i zmieniających się warunkach biznesowych. Ponadto SAS jest niezależny od platformy, co oznacza, że możesz uruchomić SAS na dowolnym systemie operacyjnym, Linux lub Windows.
Co oznacza R?
R to język programowania powszechnie używany przez analityków danych i duże korporacje, takie jak Google, Airbnb, Facebook itp. do analizy danych.
Język R. oferuje szeroką gamę funkcji do każdej manipulacji danymi, modelem statystycznym czy wykresem, jaki jest potrzebny analitykowi danych. R oferuje wbudowane mechanizmy porządkowania danych, wykonywania obliczeń na podanych informacjach i tworzenia graficznych reprezentacji tych zbiorów danych.
KLUCZOWA RÓŻNICA
- SAS to oprogramowanie komercyjne, więc wymaga inwestycji finansowych, natomiast R to oprogramowanie typu open source, więc każdy może z niego korzystać.
- SAS to narzędzie, którego najłatwiej się nauczyć. Zatem osoby z ograniczoną wiedzą na temat SQL mogą łatwo się go nauczyć; z drugiej strony programiści R muszą pisać żmudne i długie kody.
- SAS jest stosunkowo rzadziej aktualizowany, natomiast R jest narzędziem open source, stale aktualizowanym.
- SAS ma dobre wsparcie graficzne, podczas gdy wsparcie graficzne narzędzia R jest słabe.
- SAS zapewnia dedykowaną obsługę klienta, podczas gdy R ma największe społeczności internetowe, ale nie zapewnia wsparcia obsługi klienta.
Dlaczego warto używać SAS-a?
- Uzyskaj dostęp do plików surowych danych i danych w zewnętrznej bazie danych
- Analizuj dane za pomocą statyki, technik opisowych, wielowymiarowych, prognozowania, modelowania i programowania liniowego
- Pomaga zarządzać wprowadzaniem, formatowaniem, konwersją, edytowaniem i pobieraniem danych
- Zaawansowana funkcja analityczna pozwala na wprowadzanie zmian i ulepszeń w praktykach biznesowych.
- Pomaga firmom poznać ich dane historyczne
Dlaczego warto używać R?
- R oferuje przydatne konstrukcje programistyczne do analizy danych, takie jak warunki warunkowe, pętle, obiekty wejściowe i wyjściowe, funkcje rekurencyjne zdefiniowane przez użytkownika itp.
- R ma bogaty i rozwijający się ekosystem oraz obszerną dokumentację dostępną w Internecie.
- Możesz uruchomić to narzędzie na różnych platformach, w tym Windows, Unix i MacOS.
- Dobre możliwości graficzne Obsługiwane przez rozbudowaną sieć użytkowników.
Historia SAS-u
- SAS został opracowany przez Jima Goodnighta i Johna Shalla w 1970 roku na Uniwersytecie NC
- Początkowo został opracowany na potrzeby badań rolniczych.
- Laterrozszerzyła się o gamę narzędzi obejmującą między innymi analizę predykcyjną, zarządzanie danymi i BI.
- Obecnie 98 największych firm na świecie znajdujących się na liście Fortune 400 korzysta z narzędzia analitycznego SAS do analizy danych.
Historia R
- 1993- R to język programowania opracowany przez Rossa Ihakę i Roberta Gentlemana
- 1995: R po raz pierwszy dystrybuowany jako narzędzie typu open source na licencji GPL2
- 1997: Założenie grupy podstawowej R i CRAN
- 1999: Uruchomiono witrynę R, r-project.org
- 2000: Wydano R 1.0.0
- 2004: Wydano R 2.0.0
- 2009: Pierwsze wydanie dziennika R
- 2013: Wydano R 3.0.0
- 2016: Przyjęto nowe logo R
SAS kontra. R: Kluczowe różnice
| parametry | SAS | R |
|---|---|---|
| Dostępność / Koszt | SAS jest oprogramowaniem komercyjnym, dlatego wymaga inwestycji finansowych. | R jest oprogramowaniem typu open source, więc każdy może z niego korzystać. |
| Łatwość nauki | SAS to narzędzie, którego najłatwiej się nauczyć. Zatem osoby z ograniczoną znajomością języka SQL mogą się go łatwo nauczyć. | Programiści języka R muszą pisać żmudne i długie kody. |
| Zdolności statystyczne | SAS oferuje potężny pakiet, który oferuje wszystkie rodzaje analiz i technik statystycznych. | R to narzędzie typu open source, które pozwala użytkownikom przesyłać własne pakiety/biblioteki. Najnowsze technologie są często wydawane najpierw w R. |
| Udostępnianie plików | Nie możesz udostępniać plików wygenerowanych przez SAS-a innemu użytkownikowi, który nie korzysta z SAS-a. | Ponieważ każdy używa r, znacznie łatwiej jest udostępniać pliki innemu użytkownikowi. |
| Nowości | SAS stosunkowo rzadziej aktualizowany. | R jest narzędziem typu open source, dlatego jest stale aktualizowany. |
| Udział w rynku | Obecnie SAS stoi w obliczu ostrej konkurencji ze strony R i innych narzędzi analitycznych Data, w wyniku czego udział SAS w rynku stopniowo maleje. | W ciągu ostatnich pięciu lat R odnotował wykładniczy wzrost wraz ze wzrostem popularności. Dlatego jego udział w rynku szybko rośnie. |
| Możliwości graficzne | SAS ma dobre wsparcie graficzne. Nie oferuje jednak żadnej personalizacji. | Graficzne wsparcie narzędzia R jest słabe. |
| Obsługa klienta | SAS zapewnia dedykowaną obsługę klienta. | R ma największe społeczności internetowe, ale nie ma wsparcia obsługi klienta. |
| Wsparcie dla głębokiego uczenia się | Głębokie uczenie się w SAS jest wciąż w początkowej fazie i jest nad czym pracować, zanim osiągnie dojrzałość. | R oferuje zaawansowane integracje głębokiego uczenia się. |
| Scenariusz pracy | Narzędzie analityczne SAS w dalszym ciągu jest liderem na rynku pracy w korporacjach. Wiele dużych firm nadal pracuje nad SAS. | Odnotowano wzrost liczby miejsc pracy w R w ciągu ostatnich kilku lat. |
| Zakres wynagrodzenia | Średnia pensja każdego programisty SAS w USA wynosi 81,560 XNUMX dolarów rocznie | Średnie wynagrodzenie programisty „R” waha się od około 127,937 147,189 dolarów rocznie w przypadku analityków danych do XNUMX XNUMX dolarów rocznie. |
| Najlepsze funkcje |
|
|
| Znane firmy korzystające | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
| Ocena TIOBE | 22 | 16 |
Cecha R
- R pomaga łączyć się z wieloma bazami danych i typami danych
- Duża liczba algorytmów i pakietów do elastycznej statystyki
- Oferuje efektywną obsługę i przechowywanie danych
- Zbieraj i analizuj dane z mediów społecznościowych
- Trenuj maszyny, aby przewidywały
- Zgarniaj dane ze stron internetowych
- Kompleksowy i zintegrowany zbiór pośrednich narzędzi do analizy danych
- Interfejs z innymi językami i możliwościami skryptowymi
- Elastyczne, rozszerzalne i wszechstronne pod kątem produktywności
- Idealna platforma do wizualizacji danych
Cechy SAS-a
- OperaBadania i zarządzanie projektami
- Tworzenie raportów ze standardową grafiką
- Aktualizacja i modyfikacja danych
- Potężny język obsługi danych
- Odczyt i zapis w prawie każdym formacie danych
- Najlepsze funkcje czyszczenia danych
- Umożliwia interakcję z wieloma systemami hostów
Ostateczny werdykt: R kontra SAS
Po porównaniu kilku głównych różnic między obydwoma tymi narzędziami, możemy stwierdzić, że oba mają swój własny zestaw użytkowników. Jest wiele firm, które preferują SAS ze względu na kwestie bezpieczeństwa danych, co pokazuje, że pomimo spadku w ostatnim roku, nadal istnieje ogromne zapotrzebowanie na specjalistów z certyfikatem SAS.
Z drugiej strony R jest idealnym narzędziem dla profesjonalistów, którzy chcą wykonywać dogłębne, opłacalne zadania z zakresu analizy danych. Liczba firm typu start-up rośnie na całym świecie. Dlatego też rośnie również zapotrzebowanie na programistów z certyfikatem R. Obecnie oba mają taki sam potencjał wzrostu na rynku i oba są równie popularnymi narzędziami.
