SAS so với R: Sự khác biệt giữa R và SAS là gì?

Bởi: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours cập nhật

SAS là gì?

SAS là viết tắt của Scó tính chất kích thích Atê liệt Sphần mềm được sử dụng cho Phân tích dữ liệu. Nó giúp bạn sử dụng các kỹ thuật và quy trình định tính cho phép bạn nâng cao năng suất của nhân viên và lợi nhuận kinh doanh. SAS được phát âm là SaaS.

In SAS, dữ liệu được trích xuất và phân loại giúp bạn xác định và phân tích các mẫu dữ liệu. Đây là bộ phần mềm cho phép bạn thực hiện phân tích nâng cao, Business Intelligence, Phân tích dự đoán, quản lý dữ liệu để hoạt động hiệu quả trong điều kiện kinh doanh cạnh tranh và thay đổi. Hơn nữa, SAS độc lập với nền tảng, có nghĩa là bạn có thể chạy SAS trên bất kỳ hệ điều hành nào, kể cả Linux hoặc Windows.

R có nghĩa là gì?

R là ngôn ngữ lập trình được các nhà khoa học dữ liệu và các tập đoàn lớn như Google, Airbnb, Facebook, v.v. sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu.

Ngôn ngữ R cung cấp nhiều chức năng cho mọi thao tác dữ liệu, mô hình thống kê hoặc biểu đồ mà nhà phân tích dữ liệu cần. R cung cấp các cơ chế sẵn có để tổ chức dữ liệu, chạy các phép tính trên thông tin đã cho và tạo các biểu diễn đồ họa của các tập dữ liệu đó.

Google Xu hướng SAS so với R
Google Xu hướng SAS so với R

SỰ KHÁC BIỆT CHÍNH

  • SAS là phần mềm thương mại nên cần đầu tư tài chính, trong khi R là phần mềm nguồn mở nên ai cũng có thể sử dụng được.
  • SAS là công cụ dễ học nhất. Vì vậy, những người có kiến ​​thức hạn chế về SQL có thể học nó một cách dễ dàng; mặt khác, các lập trình viên R cần phải viết những đoạn mã dài dòng và tẻ nhạt.
  • SAS được cập nhật tương đối ít thường xuyên hơn, trong khi R là một công cụ nguồn mở, được cập nhật liên tục.
  • SAS có hỗ trợ đồ họa tốt, trong khi hỗ trợ đồ họa của công cụ R lại kém.
  • SAS cung cấp hỗ trợ khách hàng tận tình, trong khi R có cộng đồng trực tuyến lớn nhất nhưng không hỗ trợ dịch vụ khách hàng.

Tại sao nên sử dụng SAS?

  • Truy cập các tệp dữ liệu thô và dữ liệu trong cơ sở dữ liệu bên ngoài
  • Phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các kỹ thuật thống kê, mô tả, đa biến, dự báo, mô hình hóa và lập trình tuyến tính
  • Giúp bạn quản lý việc nhập, định dạng, chuyển đổi, chỉnh sửa và truy xuất dữ liệu
  • Tính năng phân tích nâng cao cho phép bạn thực hiện các thay đổi và cải tiến trong thực tiễn kinh doanh.
  • Giúp doanh nghiệp biết về dữ liệu lịch sử của họ

Tại sao sử dụng R?

  • R cung cấp các cấu trúc lập trình hữu ích để phân tích dữ liệu như điều kiện, vòng lặp, phương tiện đầu vào và đầu ra, hàm đệ quy do người dùng xác định, v.v.
  • R có hệ sinh thái phong phú và đang mở rộng cùng rất nhiều tài liệu có sẵn trên Internet.
  • Bạn có thể chạy công cụ này trên nhiều nền tảng khác nhau bao gồm Windows, Unix và MacOS.
  • Khả năng đồ họa tốt Được hỗ trợ bởi mạng lưới người dùng rộng khắp.
Câu hỏi về R Vs Sas Stackoverflow
Câu hỏi về R Vs Sas Stackoverflow

Lịch sử của SAS

  • SAS được phát triển bởi Jim Goodnight và John Shall vào năm 1970 tại Đại học NC
  • Ban đầu, nó được phát triển cho nghiên cứu nông nghiệp.
  • Later, nó đã mở rộng sang một loạt công cụ bao gồm Phân tích dự đoán, Quản lý dữ liệu, BI, cùng nhiều công cụ khác.
  • Ngày nay, 98 công ty hàng đầu thế giới trong Fortune 400 sử dụng công cụ phân tích dữ liệu SAS để phân tích dữ liệu.

Lịch sử của R

  • 1993- R là ngôn ngữ lập trình được phát triển bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman
  • 1995: R lần đầu tiên được phân phối dưới dạng công cụ nguồn mở theo giấy phép GPL2
  • 1997: Nhóm R core và CRAN thành lập
  • 1999: Ra mắt trang web R, r-project.org
  • 2000: R 1.0.0 ra mắt
  • 2004: R 2.0.0 ra mắt
  • 2009: Ấn bản đầu tiên của Tạp chí R
  • 2013: R 3.0.0 ra mắt
  • 2016: Logo R mới được thông qua

NHỮNG BÀI VIẾT LIÊN QUAN

SAS Vs. R: Sự khác biệt chính

Sự khác biệt giữa SAS và R
Sự khác biệt giữa SAS và R
Thông số SAS R
Sẵn có / Chi phí SAS là phần mềm thương mại nên cần có sự đầu tư tài chính. R là phần mềm mã nguồn mở nên ai cũng có thể sử dụng được.
Dễ học SAS là công cụ dễ học nhất. Vì vậy, những người có kiến ​​thức hạn chế về SQL có thể học nó một cách dễ dàng. Lập trình viên R cần phải viết những đoạn mã dài dòng và tẻ nhạt.
Khả năng thống kê SAS cung cấp một gói mạnh mẽ cung cấp tất cả các loại kỹ thuật và phân tích thống kê. R là một công cụ nguồn mở cho phép người dùng gửi các gói/thư viện của riêng họ. Các công nghệ mới nhất thường được phát hành trong R đầu tiên.
Chia sẻ file Bạn không thể chia sẻ các tệp do SAS tạo với người dùng khác không sử dụng SAS. Vì bất kỳ ai cũng sử dụng r nên việc chia sẻ tệp với người dùng khác sẽ dễ dàng hơn nhiều.
Cập nhật SAS tương đối ít được cập nhật thường xuyên hơn. R là một công cụ mã nguồn mở nên được cập nhật liên tục.
Chia sẻ thị trường Hiện tại, SAS đang phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ R và các công cụ phân tích Data khác khiến thị phần của SAS ngày càng giảm sút. R đã chứng kiến ​​​​sự tăng trưởng theo cấp số nhân trong 5 năm qua với mức độ phổ biến ngày càng tăng. Đó là lý do tại sao thị phần của nó đang tăng lên nhanh chóng.
Khả năng đồ họa SAS có hỗ trợ đồ họa tốt. Tuy nhiên, nó không cung cấp bất kỳ tùy chỉnh nào. Hỗ trợ đồ họa của công cụ R kém.
Hỗ trợ khách hàng SAS cung cấp hỗ trợ khách hàng tận tâm. R có cộng đồng trực tuyến lớn nhất nhưng không hỗ trợ dịch vụ khách hàng.
Hỗ trợ học sâu Deep Learning trong SAS vẫn đang ở giai đoạn đầu và còn rất nhiều việc phải làm trước khi nó trưởng thành. R cung cấp tích hợp học sâu nâng cao.
Kịch bản công việc Công cụ phân tích SAS vẫn là công cụ dẫn đầu thị trường khi xét đến công việc của doanh nghiệp. Nhiều công ty lớn vẫn làm việc trên SAS. Việc làm trên R đã được báo cáo là tăng lên trong vài năm qua.
Mức lương Mức lương trung bình cho bất kỳ lập trình viên SAS nào là 81,560 USD mỗi năm ở Mỹ Mức lương trung bình cho một lập trình viên “R” dao động từ khoảng 127,937 USD mỗi năm cho các nhà khoa học dữ liệu đến 147,189 USD mỗi năm.
Các tính năng tốt nhất
  • Biến
  • Mixin
  • Quy tắc lồng nhau
  • Có thể bảo trì
  • Chức năng
  • Phân tích dữ liệu
  • Đồ họa và dữ liệu Phân tích thống kê linh hoạt
  • Tính tương tác cao
Các công ty nổi tiếng sử dụng Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot Instacart, Adroll, Opbandit, Custora
Xếp hạng TIOBE 22 16

Đặc điểm của R

  • R giúp bạn kết nối với nhiều cơ sở dữ liệu và kiểu dữ liệu
  • Một số lượng lớn các thuật toán và gói thống kê linh hoạt
  • Cung cấp cơ sở xử lý và lưu trữ dữ liệu hiệu quả
  • Thu thập và phân tích dữ liệu truyền thông xã hội
  • Huấn luyện máy móc đưa ra dự đoán
  • Quét dữ liệu từ các trang web
  • Một bộ sưu tập toàn diện và tích hợp các công cụ trung gian để phân tích dữ liệu
  • Giao diện với các ngôn ngữ khác và khả năng viết kịch bản
  • Linh hoạt, mở rộng và toàn diện cho năng suất
  • Nền tảng lý tưởng để trực quan hóa dữ liệu

Đặc điểm của SAS

  • OperaNghiên cứu và Quản lý Dự án
  • Báo cáo hình thành với đồ họa tiêu chuẩn
  • Cập nhật và sửa đổi dữ liệu
  • Ngôn ngữ xử lý dữ liệu mạnh mẽ
  • Đọc và ghi hầu hết mọi định dạng dữ liệu
  • Chức năng làm sạch dữ liệu tốt nhất
  • Cho phép bạn tương tác với nhiều hệ thống máy chủ

Phán quyết cuối cùng: R vs SAS

Sau khi so sánh một số khác biệt chính giữa cả hai công cụ này, chúng ta có thể nói rằng cả hai đều có nhóm người dùng riêng. Có nhiều công ty ưa thích SAS vì các vấn đề bảo mật dữ liệu, điều này cho thấy mặc dù đã giảm trong một năm gần đây nhưng vẫn có nhu cầu rất lớn đối với các chuyên gia được chứng nhận SAS.

Mặt khác, R là một công cụ lý tưởng cho những chuyên gia muốn thực hiện các công việc phân tích Dữ liệu hiệu quả về mặt chi phí. Số lượng các công ty khởi nghiệp đang gia tăng trên toàn thế giới. Do đó, nhu cầu về các nhà phát triển được chứng nhận R cũng ngày càng tăng. Hiện tại, cả hai đều có tiềm năng phát triển như nhau trên thị trường và đều là những công cụ phổ biến như nhau.

Bạn có thể thích: