SAS vs R: Qual é a diferença entre R e SAS?

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 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.

Google Trend SAS versus R
Google Trend SAS versus R

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 tem um rico e em expansão ecossistema 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.
Perguntas sobre Stackoverflow R Vs Sas
Perguntas sobre Stackoverflow R Vs Sas

História do SAS

  • SAS foi desenvolvido por Jim Goodnight e John Shall em 1970 na NC University
  • Inicialmente foi desenvolvido para Pesquisa Agropecuária.
  • Posteriormente, 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

Diferenças entre SAS e R
Diferenças entre SAS e R
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 características
  • Variáveis
  • Mixins
  • Regras aninhadas
  • Sustentável
  • Funções
  • A análise dos dados
  • Gráficos e dados Análise estatística flexível
  • Altamente interativo
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

  • Pesquisa Operacional 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.