SAS vs R: Qual é a diferença entre R e SAS?
Evelyn Clarke
O que é SAS?
SAS significa Statístico Análise Ssoftware que é usado para análise de dados. Ajuda você a usar técnicas e processos qualitativos que permitem aumentar a produtividade dos funcionários e os lucros do negócio. SAS é pronunciado como SaaS.
In SAS, os dados são extraídos e categorizados, o que ajuda a identificar e analisar padrões de dados. É um conjunto de software que permite realizar análises avançadas, Business Intelligence, Análise Preditiva e gerenciamento de dados para operar de forma eficaz em condições de negócios competitivas e em constante mudança. Além disso, o SAS é independente de plataforma, o que significa que você pode executar o SAS em qualquer sistema operacional, seja Linux ou Windows.
O que significa R?
R é uma linguagem de programação amplamente utilizada por cientistas de dados e grandes corporações como Google, Airbnb, Facebook etc.
Linguagem R oferece uma ampla gama de funções para cada manipulação de dados, modelo estatístico ou gráfico necessário ao analista de dados. R oferece mecanismos integrados para organizar dados, executar cálculos com base nas informações fornecidas e criar representações gráficas desses conjuntos de dados.
DIFERENÇA CHAVE
- SAS é um software comercial, por isso precisa de um investimento financeiro, enquanto R é um software de código aberto, portanto qualquer pessoa pode usá-lo.
- SAS é a ferramenta mais fácil de aprender. Assim, pessoas com conhecimento limitado de SQL podem aprender facilmente; por outro lado, os programadores R precisam escrever códigos tediosos e longos.
- O SAS é atualizado com relativa menos frequência, enquanto o R é uma ferramenta de código aberto, atualizada continuamente.
- O SAS possui um bom suporte gráfico, enquanto o suporte gráfico da ferramenta R é ruim.
- O SAS fornece suporte dedicado ao cliente, enquanto o R tem as maiores comunidades online, mas nenhum suporte de atendimento ao cliente.
Por que usar SAS?
- Acesse arquivos de dados brutos e dados em um banco de dados externo
- Analise dados usando técnicas estáticas, descritivas, multivariadas, previsão, modelagem e programação linear
- Ajuda você a gerenciar entrada, formatação, conversão, edição e recuperação de dados
- O recurso de análise avançada permite que você faça alterações e melhorias nas práticas de negócios.
- Ajuda as empresas a conhecer seus dados históricos
Por que usar R?
- R oferece construções de programação úteis para análise de dados, como condicionais, loops, recursos de entrada e saída, funções recursivas definidas pelo usuário, etc.
- R possui um ecossistema rico e em expansão e muita documentação disponível na Internet.
- Você pode executar esta ferramenta em uma variedade de plataformas, incluindo Windows, Unix e MacOS.
- Boas capacidades gráficas. Suportadas por uma extensa rede de usuários.
História do SAS
- SAS foi desenvolvido por Jim Goodnight e John Shall em 1970 na NC University
- Inicialmente foi desenvolvido para Pesquisa Agropecuária.
- Later, expandiu-se para uma gama de ferramentas que inclui Análise Preditiva, Gerenciamento de Dados, BI, entre outras.
- Hoje, 98 das principais empresas do mundo na Fortune 400 usam a ferramenta analítica de dados SAS para análise de dados.
História de R
- 1993- R é uma linguagem de programação desenvolvida por Ross Ihaka e Robert Gentleman
- 1995: R distribuído pela primeira vez como uma ferramenta de código aberto sob licença GPL2
- 1997: Grupo principal R e CRAN fundados
- 1999: O site R, r-project.org, lançado
- 2000: R 1.0.0 lançado
- 2004: R 2.0.0 lançado
- 2009: Primeira edição do R Journal
- 2013: R 3.0.0 lançado
- 2016: Novo logotipo R adotado
SAS vs. R: Principais diferenças
| parâmetros | SAS | R |
|---|---|---|
| Disponibilidade / Custo | SAS é um software comercial, por isso precisa de um investimento financeiro. | R é um software de código aberto, portanto qualquer pessoa pode usá-lo. |
| Facilidade de Aprendizagem | SAS é a ferramenta mais fácil de aprender. Assim, pessoas com conhecimento limitado de SQL podem aprender facilmente. | Os programadores R precisam escrever códigos tediosos e longos. |
| Habilidades Estatísticas | SAS oferece um pacote poderoso que oferece todos os tipos de análises e técnicas estatísticas. | R é uma ferramenta de código aberto que permite aos usuários enviar seus próprios pacotes/bibliotecas. As tecnologias mais recentes geralmente são lançadas primeiro em R. |
| Compartilhamento de arquivos | Você não pode compartilhar arquivos gerados por SAS com outro usuário que não use SAS. | Como qualquer pessoa usa r, é muito mais fácil compartilhar arquivos com outro usuário. |
| Atualizações | SAS é atualizado com relativa menos frequência. | R é uma ferramenta de código aberto, por isso é atualizada continuamente. |
| Fatia de mercado | Atualmente, o SAS enfrenta forte concorrência do R e de outras ferramentas analíticas de dados, como resultado, a participação de mercado do SAS está diminuindo gradualmente. | R teve um crescimento exponencial nos últimos cinco anos com sua crescente popularidade. É por isso que a sua quota de mercado está a aumentar rapidamente. |
| Capacidades gráficas | SAS tem um bom suporte gráfico. No entanto, não oferece nenhuma personalização. | O suporte gráfico da ferramenta R é ruim. |
| Suporte ao Cliente | SAS fornece suporte dedicado ao cliente. | R tem as maiores comunidades online, mas nenhum suporte de atendimento ao cliente. |
| Suporte para aprendizagem profunda | O Deep Learning no SAS ainda está em seus estágios iniciais e há muito o que trabalhar antes de amadurecer. | R oferece integrações avançadas de aprendizagem profunda. |
| Cenário de trabalho | A ferramenta analítica SAS ainda é líder de mercado no que diz respeito a empregos corporativos. Muitas grandes empresas ainda trabalham em SAS. | Foi relatado que os empregos em R aumentaram nos últimos anos. |
| Faixa salarial | O salário médio de qualquer programador SAS é de $ 81,560 por ano nos EUA | O salário médio de um programador “R” varia de aproximadamente US$ 127,937 por ano para cientistas de dados a US$ 147,189 por ano. |
| Melhores recursos |
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| Empresas famosas usando | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
| Classificação TIOBE | 22 | 16 |
Recurso de R
- R ajuda você a se conectar a muitos bancos de dados e tipos de dados
- Um grande número de algoritmos e pacotes para estatísticas flexíveis
- Oferece facilidade eficaz de manuseio e armazenamento de dados
- Colete e analise dados de mídia social
- Treine máquinas para fazer previsões
- Raspe dados de sites
- Uma coleção abrangente e integrada de ferramentas intermediárias para análise de dados
- Interface com outras linguagens e recursos de script
- Flexível, extensível e abrangente para produtividade
- Plataforma ideal para visualização de dados
Recursos do SAS
- Operações Pesquisa e Gerenciamento de Projetos
- Formação de relatórios com gráficos padrão
- Atualização e modificação de dados
- Linguagem poderosa de manipulação de dados
- Leia e grave praticamente qualquer formato de dados
- Melhores funções de limpeza de dados
- Permite que você interaja com vários sistemas host
O veredicto final: R vs SAS
Depois de comparar algumas diferenças principais entre essas duas ferramentas, podemos dizer que ambas possuem seu próprio conjunto de usuários. Existem muitas empresas que preferem o SAS por questões de segurança de dados, o que mostra que apesar da queda no ano recente, ainda existe uma grande procura por profissionais certificados SAS.
Por outro lado, R é uma ferramenta ideal para aqueles profissionais que desejam realizar trabalhos profundos e econômicos de análise de dados. O número de empresas iniciantes está aumentando em todo o mundo. Portanto, a procura por desenvolvedores certificados R também está aumentando. Atualmente, ambos têm igual potencial de crescimento no mercado e são ferramentas igualmente populares.
