SAS 与 R：R 和 SAS 之间有什么区别？
伊芙琳·克拉克
什么是 SAS？
SAS 代表 S统计的 Analysis S用于数据分析的软件。它可以帮助您使用定性技术和流程，从而提高员工生产力和企业利润。SAS 的发音为 SaaS。
In SAS，提取和分类数据，帮助您识别和分析数据模式。它是一套软件套件，允许您执行高级分析、商业智能、预测分析、数据管理，以便在竞争激烈且不断变化的业务条件下有效运营。此外，SAS 独立于平台，这意味着您可以在任何操作系统上运行 SAS，无论是 Linux 还是 Windows.
R 是什么意思？
R 是一种编程语言，被数据科学家和 Google、Airbnb、Facebook 等大公司广泛用于数据分析。
R语言 为数据分析师所需的每种数据操作、统计模型或图表提供广泛的功能。R 提供内置机制来组织数据、对给定信息进行计算以及创建该数据集的图形表示。
主要区别
- SAS 是商业软件，因此需要财务投资，而 R 是开源软件，因此任何人都可以使用它。
- SAS 是最容易学习的工具。因此，对 SQL 了解有限的人也可以轻松学习它；另一方面，R 程序员则需要编写繁琐冗长的代码。
- SAS 的更新频率相对较低，而 R 是一个开源工具，不断更新。
- SAS 具有良好的图形支持，而 R 工具的图形支持较差。
- SAS 提供专门的客户支持，而 R 拥有最大的在线社区，但没有客户服务支持。
为什么使用 SAS？
- 访问原始数据文件和外部数据库中的数据
- 使用静态、描述、多元技术、预测、建模和线性规划分析数据
- 帮助您管理数据输入、格式化、转换、编辑和检索
- 高级分析功能允许您改变和改进业务实践。
- 帮助企业了解其历史数据
为什么使用 R？
- R 为数据分析提供了有用的编程结构，如条件、循环、输入和输出功能、用户定义的递归函数等。
- R 拥有丰富且不断扩展的生态系统和大量可通过互联网获取的文档。
- 您可以在多种平台上运行此工具，包括 Windows、Unix 和 MacOS。
- 良好的图形功能，受到广泛的用户网络的支持。
SAS 的历史
- SAS 由 Jim Goodnight 和 John Shall 于 1970 年在北卡罗莱纳大学开发
- 最初，它是为农业研究而开发的。
- Later，它扩展到一系列工具，包括预测分析、数据管理、BI 等。
- 如今，世界财富98强中的400家公司都使用SAS数据分析工具进行数据分析。
R的历史
- 1993-R 是由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 开发的一种编程语言
- 1995 年：R 首次以 GPL2 许可形式作为开源工具发布
- 1997 年：R 核心小组和 CRAN 成立
- 1999 年：R 网站 r-project.org 上线
- 2000 年：R 1.0.0 发布
- 2004 年：R 2.0.0 发布
- 2009 年：R 期刊第一版
- 2013 年：R 3.0.0 发布
- 2016 年：采用新 R 徽标
SAS 与 R：主要区别
| 参数 | SAS | R |
|---|---|---|
| 可用性/成本 | SAS 是商业软件，因此需要财务投资。 | R 是开源软件，因此任何人都可以使用它。 |
| 易于学习 | SAS 是最容易学习的工具。因此，即使对 SQL 了解不多的人也可以轻松学习它。 | R程序员需要编写繁琐而冗长的代码。 |
| 统计能力 | SAS 提供了一个强大的软件包，提供所有类型的统计分析和技术。 | R 是一个开源工具，允许用户提交自己的包/库。最新的技术通常首先在 R 中发布。 |
| 文件共享 | 您不能与不使用 SAS 的其他用户共享 SAS 生成的文件。 | 由于任何人都可以使用 r，因此与其他用户共享文件变得更加容易。 |
| 最新动态 | SAS 的更新频率相对较低。 | R 是一个开源工具，因此它会不断更新。 |
| 市场份额 | 目前，SAS 面临着来自 R 和其他数据分析工具的激烈竞争，SAS 的市场份额正在逐渐下降。 | 过去五年来，R 的普及度不断提高，呈现出指数级增长。因此，其市场份额正在迅速增加。 |
| 图形功能 | SAS 具有良好的图形支持。但是，它不提供任何定制。 | R 工具的图形支持较差。 |
| 技术支持 | SAS 提供专门的客户支持。 | R 拥有最大的在线社区，但没有客户服务支持。 |
| 支持深度学习 | SAS 中的深度学习仍处于早期阶段，在成熟之前还有很多工作要做。 | R 提供先进的深度学习集成。 |
| 工作场景 | 就企业工作而言，SAS 分析工具仍是市场领导者。许多大公司仍在使用 SAS。 | 据报道，过去几年，基于 R 的职位数量有所增加。 |
| 工资范围 | 在美国，SAS 程序员的平均年薪为 81,560 美元 | “R”程序员的平均年薪约为数据科学家每年 127,937 美元到每年 147,189 美元。 |
| 最好的功能 |
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| 知名企业使用 | Airbnb、StacShare、 Asana, 枢纽点 | Instacart、Adroll、Opbandit、Custora |
| TIOBE 评级 | 22 | 16 |
R 的特点
- R 可帮助您连接许多数据库和数据类型
- 大量统计算法和包灵活
- 提供有效的数据处理和存储设施
- 收集和分析社交媒体数据
- 训练机器进行预测
- 从网站抓取数据
- 全面、集成的数据分析中级工具集合
- 与其他语言和脚本功能的接口
- 灵活、可扩展、全面，提高生产效率
- 数据可视化的理想平台
SAS 的功能
- Opera研究与项目管理
- 使用标准图形形成报告
- 数据更新与修改
- 强大的数据处理语言
- 读取和写入几乎任何数据格式
- 最佳数据清理功能
- 允许您与多个主机系统进行交互
最终判决：R vs SAS
在比较了这两种工具之间的一些主要差异后，我们可以说它们都有自己的用户群。许多公司由于数据安全问题而更喜欢 SAS，这表明尽管近年来 SAS 认证专业人员的需求有所下降，但市场对 SAS 认证专业人员的需求仍然很大。
另一方面，R 是那些想要从事深度、高性价比数据分析工作的专业人士的理想工具。世界各地的初创公司数量正在增加。因此，对 R 认证开发人员的需求也在增加。目前，两者在市场上都具有同等的增长潜力，并且都是同样受欢迎的工具。