SAS против R: в чем разница между R и SAS?
Эвелин Кларк
Что такое САС?
САС означает Sтатистический Aнализ Sпрограммное обеспечение, которое используется для анализа данных. Это помогает вам использовать качественные методы и процессы, которые позволяют повысить производительность сотрудников и прибыль бизнеса. SAS произносится как SaaS.
In ПАВданные извлекаются и классифицируются, что помогает выявлять и анализировать закономерности данных. Это пакет программного обеспечения, который позволяет вам выполнять расширенный анализ, бизнес-аналитику, прогнозный анализ и управление данными для эффективной работы в конкурентных и меняющихся условиях бизнеса. Более того, SAS не зависит от платформы, что означает, что вы можете запускать SAS в любой операционной системе: Linux или Linux. Windows.
Что подразумевается под Р?
R — это язык программирования, широко используемый учеными, работающими с данными, и крупными корпорациями, такими как Google, Airbnb, Facebook и т. д., для анализа данных.
R язык предлагает широкий спектр функций для любых манипуляций с данными, статистической модели или диаграммы, которые необходимы аналитику данных. R предлагает встроенные механизмы для организации данных, выполнения вычислений на основе заданной информации и создания графических представлений этих наборов данных.
КЛЮЧЕВАЯ РАЗНИЦА
- SAS — это коммерческое программное обеспечение, поэтому оно требует финансовых вложений, тогда как R — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, поэтому его может использовать каждый.
- SAS — самый простой в освоении инструмент. Таким образом, люди с ограниченными знаниями SQL могут легко его освоить; с другой стороны, программистам на R приходится писать утомительные и длинные коды.
- SAS обновляется относительно реже, тогда как R — это инструмент с открытым исходным кодом, который постоянно обновляется.
- SAS имеет хорошую графическую поддержку, тогда как графическая поддержка инструмента R оставляет желать лучшего.
- SAS обеспечивает специализированную поддержку клиентов, тогда как R имеет самые большие онлайн-сообщества, но не имеет службы поддержки клиентов.
Зачем использовать SAS?
- Доступ к файлам необработанных данных и данным во внешней базе данных
- Анализируйте данные с использованием статики, описательных, многомерных методов, прогнозирования, моделирования и линейного программирования.
- Помогает вам управлять вводом данных, форматированием, преобразованием, редактированием и поиском.
- Функция расширенной аналитики позволяет вносить изменения и улучшения в бизнес-практику.
- Помогает предприятиям узнать об их исторических данных
Зачем использовать R?
- R предлагает полезные программные конструкции для анализа данных, такие как условные выражения, циклы, средства ввода и вывода, определяемые пользователем рекурсивные функции и т. д.
- R имеет богатую и расширяющуюся экосистему и множество документации, доступной в Интернете.
- Вы можете запустить этот инструмент на различных платформах, включая Windows, Unix и MacOS.
- Хорошие графические возможности. Поддерживается обширной сетью пользователей.
История САС
- SAS был разработан Джимом Гуднайтом и Джоном Шаллом в 1970 году в Университете Северной Каролины.
- Первоначально он был разработан для сельскохозяйственных исследований.
- Later, он расширился до набора инструментов, включив, среди прочего, прогнозную аналитику, управление данными, BI.
- Сегодня 98 крупнейших компаний мира из списка Fortune 400 используют инструмент анализа данных SAS для анализа данных.
История Р
- 1993 — R — язык программирования, разработанный Россом Ихакой и Робертом Джентльманом.
- 1995: R впервые распространяется как инструмент с открытым исходным кодом под лицензией GPL2.
- 1997: Основание основной группы R и CRAN.
- 1999: Запущен веб-сайт R, r-project.org.
- 2000: выпущена версия R 1.0.0.
- 2004: выпущена версия R 2.0.0.
- 2009: Первый выпуск журнала R Journal.
- 2013: выпущена версия R 3.0.0.
- 2016: принят новый логотип R.
САС против. Р: Ключевые различия
| параметры | ПАВ | R |
|---|---|---|
| Наличие / Стоимость | SAS — коммерческое программное обеспечение, поэтому оно требует финансовых вложений. | R — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, поэтому его может использовать каждый. |
| Легкость обучения | SAS — самый простой в освоении инструмент. Таким образом, люди с ограниченными знаниями SQL могут легко его освоить. | Программистам на R приходится писать утомительные и длинные коды. |
| Статистические способности | SAS предлагает мощный пакет, который предлагает все виды статистического анализа и методов. | R — это инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям отправлять свои собственные пакеты/библиотеки. Новейшие технологии часто сначала выпускаются на языке R. |
| Общий доступ к файлам | Вы не можете поделиться файлами, созданными SAS, с другим пользователем, который не использует SAS. | Поскольку любой использует r, гораздо проще обмениваться файлами с другим пользователем. |
| Updates | SAS обновляется относительно реже. | R — это инструмент с открытым исходным кодом, поэтому он постоянно обновляется. |
| Доля рынка | В настоящее время SAS сталкивается с жесткой конкуренцией со стороны R и других инструментов анализа данных, в результате чего рыночная доля SAS постепенно снижается. | За последние пять лет R пережил экспоненциальный рост благодаря растущей популярности. Именно поэтому ее доля на рынке быстро растет. |
| Графические возможности | SAS имеет хорошую графическую поддержку. Однако он не предлагает никакой настройки. | Графическая поддержка инструмента R плохая. |
| служба поддержки | SAS обеспечивает специализированную поддержку клиентов. | У R самые большие онлайн-сообщества, но нет поддержки клиентов. |
| Поддержка глубокого обучения | Глубокое обучение в SAS все еще находится на ранней стадии, и еще предстоит много работы, прежде чем оно достигнет зрелости. | R предлагает расширенную интеграцию глубокого обучения. |
| Сценарий работы | Аналитический инструмент SAS по-прежнему является лидером рынка в сфере корпоративных рабочих мест. Многие крупные компании до сих пор работают на SAS. | Сообщается, что количество рабочих мест на R увеличилось за последние несколько лет. |
| Диапазон зарплаты | Средняя зарплата любого программиста SAS в США составляет $81,560 XNUMX в год. | Средняя зарплата «программиста R» колеблется примерно от 127,937 147,189 долларов в год для специалистов по обработке данных до XNUMX XNUMX долларов в год. |
| лучшие черты |
|
|
| Известные компании, использующие | Airbnb, StacShare, Asana, Хабспот | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
| Рейтинг ТИОБЕ | 22 | 16 |
Особенность Р
- R помогает вам подключаться ко многим базам данных и типам данных.
- Большое количество алгоритмов и пакетов для гибкой статистики.
- Предлагает эффективную обработку и хранение данных.
- Собирайте и анализируйте данные социальных сетей
- Научите машины делать прогнозы
- Собирать данные с веб-сайтов
- Комплексный и интегрированный набор промежуточных инструментов для анализа данных.
- Интерфейс с другими языками и возможности сценариев
- Гибкость, расширяемость и комплексность для повышения производительности
- Идеальная платформа для визуализации данных
Особенности САС
- Operaисследования и управление проектами
- Формирование отчета со стандартной графикой
- Обновление и модификация данных
- Мощный язык обработки данных
- Чтение и запись практически любого формата данных
- лучшие функции очистки данных
- Позволяет взаимодействовать с несколькими хост-системами
Окончательный вердикт: R против SAS
Сравнив некоторые основные различия между обоими этими инструментами, мы можем сказать, что у обоих есть свой набор пользователей. Есть много компаний, которые предпочитают SAS из-за проблем с безопасностью данных, которые показывают, что, несмотря на спад в последнем году, по-прежнему существует огромный спрос на сертифицированных SAS специалистов.
С другой стороны, R — идеальный инструмент для тех профессионалов, которые хотят выполнять глубокую и экономически эффективную работу по анализу данных. Число стартап-компаний растет во всем мире. Поэтому спрос на R-сертифицированных разработчиков также растет. В настоящее время оба имеют равный потенциал роста на рынке и оба являются одинаково популярными инструментами.
