SAS กับ R: อะไรคือความแตกต่างระหว่าง R และ SAS?

SAS คืออะไร?

สส. ย่อมาจาก Sเชิงสถิติ Analysis Software ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้คุณใช้เทคนิคและกระบวนการเชิงคุณภาพซึ่งช่วยให้คุณเพิ่มผลผลิตของพนักงานและผลกำไรทางธุรกิจ SAS ออกเสียงว่า SaaS

In SASข้อมูลจะถูกแยกและจัดหมวดหมู่ซึ่งช่วยให้คุณระบุและวิเคราะห์รูปแบบข้อมูลได้ เป็นชุดซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ขั้นสูง การวิเคราะห์เชิงธุรกิจ การวิเคราะห์เชิงทำนาย การจัดการข้อมูลเพื่อดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพในสภาวะทางธุรกิจที่มีการแข่งขันและเปลี่ยนแปลง นอกจากนี้ SAS ยังเป็นอิสระจากแพลตฟอร์ม ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถเรียกใช้ SAS บนระบบปฏิบัติการใดก็ได้ ไม่ว่าจะเป็น Linux หรือ Windows.

R หมายถึงอะไร?

R เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและบริษัทใหญ่ๆ เช่น Google, Airbnb, Facebook ฯลฯ ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์ข้อมูล

ภาษาอาร์ มีฟังก์ชันที่หลากหลายสำหรับการจัดการข้อมูล แบบจำลองทางสถิติ หรือแผนภูมิทุกประเภทที่นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องการ R นำเสนอกลไกในตัวสำหรับการจัดระเบียบข้อมูล การคำนวณข้อมูลที่ให้มา และสร้างการแสดงภาพกราฟิกของชุดข้อมูลนั้น

ทำไมต้องใช้เอสเอเอส?

• เข้าถึงไฟล์ข้อมูลดิบและข้อมูลในฐานข้อมูลภายนอก
• วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติ เทคนิคเชิงพรรณนา หลายตัวแปร การพยากรณ์ การสร้างแบบจำลอง และการเขียนโปรแกรมเชิงเส้น
• ช่วยคุณจัดการการป้อนข้อมูล การจัดรูปแบบ การแปลง การแก้ไขและการเรียกค้น
• คุณลักษณะการวิเคราะห์ขั้นสูงช่วยให้คุณสามารถเปลี่ยนแปลงและปรับปรุงแนวทางปฏิบัติทางธุรกิจได้
• ช่วยให้ธุรกิจทราบเกี่ยวกับข้อมูลในอดีตของตน

ทำไมต้องใช้อาร์?

• R นำเสนอโครงสร้างการเขียนโปรแกรมที่มีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น เงื่อนไข ลูป สิ่งอำนวยความสะดวกอินพุตและเอาต์พุต ฟังก์ชันเรียกซ้ำที่ผู้ใช้กำหนด ฯลฯ
• R มีระบบนิเวศน์ที่อุดมสมบูรณ์และขยายตัวและมีเอกสารมากมายที่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ต
• คุณสามารถเรียกใช้เครื่องมือนี้บนแพลตฟอร์มที่หลากหลายรวมถึง Windows, Unix และ MacOS
• ความสามารถด้านกราฟิกที่ดี รองรับโดยเครือข่ายผู้ใช้ที่กว้างขวาง

ประวัติความเป็นมาของเอสเอเอส

• SAS ได้รับการพัฒนาโดย Jim Goodnight และ John Shall ในปี 1970 ที่ NC University
• ในระยะแรกได้รับการพัฒนาเพื่อการวิจัยทางการเกษตร
• Laterโดยได้ขยายขอบเขตไปสู่เครื่องมือที่หลากหลายเพื่อรวม Predictive Analytics, Data Management, BI และอื่นๆ อีกมากมาย
• ปัจจุบัน 98 บริษัทชั้นนำของโลกใน Fortune 400 ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลของ SAS สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

ประวัติของร

• 1993- R เป็นภาษาโปรแกรมที่พัฒนาโดย Ross Ihaka และ Robert Gentleman
• 1995: R เผยแพร่ครั้งแรกในฐานะเครื่องมือโอเพ่นซอร์สภายใต้ลิขสิทธิ์ GPL2
• พ.ศ. 1997: ก่อตั้งกลุ่ม R core และ CRAN
• 1999: เปิดตัวเว็บไซต์ R, r-project.org
• 2000: เปิดตัว R 1.0.0
• 2004: เปิดตัว R 2.0.0
• 2009: ฉบับพิมพ์ครั้งแรกของ R Journal
• 2013: เปิดตัว R 3.0.0
• 2016: นำโลโก้ R ใหม่มาใช้

SAS กับ R: ความแตกต่างที่สำคัญ

พารามิเตอร์	SAS	R
ความพร้อมจำหน่าย/ต้นทุน	SAS เป็นซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการลงทุนทางการเงิน	R เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส ดังนั้นใครๆ ก็สามารถใช้ได้
ง่ายต่อการเรียนรู้	SAS เป็นเครื่องมือที่ง่ายที่สุดในการเรียนรู้ ดังนั้นผู้ที่มีความรู้จำกัดเกี่ยวกับ SQL จึงสามารถเรียนรู้ได้อย่างง่ายดาย	โปรแกรมเมอร์ R จำเป็นต้องเขียนโค้ดที่น่าเบื่อและยาว
ความสามารถทางสถิติ	SAS นำเสนอแพ็คเกจอันทรงพลังที่นำเสนอการวิเคราะห์และเทคนิคทางสถิติทุกประเภท	R เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่ให้ผู้ใช้สามารถส่งแพ็คเกจ/ไลบรารีของตนเองได้ เทคโนโลยีล่าสุดมักจะเปิดตัวใน R ก่อน
การแชร์ไฟล์	คุณไม่สามารถแชร์ไฟล์ที่สร้างโดย SAS กับผู้ใช้รายอื่นที่ไม่ได้ใช้ SAS	เนื่องจากใครก็ตามที่ใช้ r การแชร์ไฟล์กับผู้ใช้รายอื่นจึงง่ายกว่ามาก
การปรับปรุง	SAS อัปเดตค่อนข้างบ่อยน้อยกว่า	R เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์ส ดังนั้นจึงมีการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง
ส่วนแบ่งการตลาด	ปัจจุบัน SAS กำลังเผชิญกับการแข่งขันที่รุนแรงจาก R และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ ส่งผลให้ส่วนแบ่งการตลาดของ SAS ค่อยๆ ลดลง	R มีการเติบโตแบบทวีคูณในช่วงห้าปีที่ผ่านมาพร้อมกับความนิยมที่เพิ่มขึ้น นั่นคือสาเหตุที่ส่วนแบ่งการตลาดเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
ความสามารถด้านกราฟิก	SAS มีการรองรับกราฟิกที่ดี อย่างไรก็ตาม ไม่มีการปรับแต่งใดๆ	การสนับสนุนกราฟิกของเครื่องมือ R ไม่ดี
Customer Support	SAS ให้การสนับสนุนลูกค้าโดยเฉพาะ	R มีชุมชนออนไลน์ที่ใหญ่ที่สุด แต่ไม่มีการสนับสนุนการบริการลูกค้า
รองรับการเรียนรู้เชิงลึก	Deep Learning ใน SAS ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และยังมีอีกหลายอย่างที่ต้องทำก่อนที่มันจะเติบโตเต็มที่	R นำเสนอการบูรณาการการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง
สถานการณ์งาน	เครื่องมือวิเคราะห์ของ SAS ยังคงเป็นผู้นำตลาดในด้านงานขององค์กร บริษัทใหญ่ๆ หลายแห่งยังคงทำงานบน SAS	มีรายงานว่างานเกี่ยวกับ R เพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา
ช่วงเงินเดือน	เงินเดือนโดยเฉลี่ยสำหรับโปรแกรมเมอร์ SAS คือ $81,560 ต่อปีในสหรัฐอเมริกา	เงินเดือนโดยเฉลี่ยสำหรับโปรแกรมเมอร์ "R" อยู่ในช่วงประมาณ $127,937 ต่อปีสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล จนถึง $147,189 ต่อปี
คุณลักษณะที่ดีที่สุด	ตัวแปร มิกซ์อิน กฎที่ซ้อนกัน บำรุงรักษาได้ ฟังก์ชั่น	การวิเคราะห์ข้อมูล กราฟิกและข้อมูลการวิเคราะห์ทางสถิติที่ยืดหยุ่น มีการโต้ตอบสูง
บริษัทชื่อดังใช้	Airbnb, สแต็คแชร์, Asana,ฮับสปอต	Instacart, Adroll, Opbandit, Custora
เรตติ้งของ TIOBE	22	16

คุณสมบัติของอาร์

• R ช่วยให้คุณเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลและประเภทข้อมูลจำนวนมาก
• อัลกอริทึมและแพ็คเกจจำนวนมากสำหรับสถิติที่มีความยืดหยุ่น
• นำเสนอสิ่งอำนวยความสะดวกในการจัดการและจัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
• รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลมีเดีย
• ฝึกเครื่องจักรเพื่อทำนายผล
• ขูดข้อมูลจากเว็บไซต์
• ชุดเครื่องมือระดับกลางที่ครอบคลุมและบูรณาการสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
• เชื่อมต่อกับภาษาอื่นและความสามารถในการเขียนสคริปต์
• ยืดหยุ่น ขยายได้ และครอบคลุมเพื่อประสิทธิภาพการผลิต
• แพลตฟอร์มที่เหมาะสำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพ

คุณสมบัติของเอสเอเอส

• Operaการวิจัยและการบริหารโครงการ
• การสร้างรายงานด้วยกราฟิกมาตรฐาน
• การอัปเดตและแก้ไขข้อมูล
• ภาษาการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
• อ่านและเขียนข้อมูลได้เกือบทุกรูปแบบ
• ฟังก์ชั่นการล้างข้อมูลที่ดีที่สุด
• ช่วยให้คุณสามารถโต้ตอบกับระบบโฮสต์หลายระบบ

คำตัดสินสุดท้าย: R กับ SAS

หลังจากเปรียบเทียบความแตกต่างหลักๆ ระหว่างเครื่องมือทั้งสองนี้แล้ว เราก็บอกได้เลยว่าเครื่องมือทั้งสองมีกลุ่มผู้ใช้เป็นของตัวเอง มีบริษัทหลายแห่งที่ชื่นชอบ SAS เนื่องจากปัญหาด้านความปลอดภัยของข้อมูล ซึ่งแสดงให้เห็นว่าแม้จะลดลงในปีที่ผ่านมา แต่ก็ยังมีความต้องการอย่างมากสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับการรับรองจาก SAS

ในทางกลับกัน R เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับมืออาชีพที่ต้องการทำงานวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มต้นทุน จำนวนบริษัทสตาร์ทอัพกำลังเพิ่มขึ้นทั่วโลก ดังนั้น ความต้องการนักพัฒนาที่ผ่านการรับรอง R จึงเพิ่มขึ้นเช่นกัน ปัจจุบัน ทั้งสองมีศักยภาพในการเติบโตในตลาดเท่าเทียมกัน และทั้งสองเป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมเท่าเทียมกัน