SAS vs R: Vad är skillnaden?

Innehållsförteckning:

Anonim

Vad är SAS?

SAS står för S tatistical A nalysis S oftware som används för Data Analytics. Det hjälper dig att använda kvalitativa tekniker och processer som gör att du kan öka anställdas produktivitet och affärsvinster. SAS uttalas som SaaS.

I SAS extraheras och kategoriseras data som hjälper dig att identifiera och analysera datamönster. Det är en mjukvarupaket som låter dig utföra avancerad analys, Business Intelligence, Predictive Analysis, datahantering för att fungera effektivt under konkurrenskraftiga och förändrade affärsförhållanden. Dessutom är SAS plattformsoberoende vilket innebär att du kan köra SAS i vilket operativsystem som helst Linux eller Windows.

Vad menas med R?

R är ett programmeringsspråk som används i stor utsträckning av dataforskare och stora företag som Google, Airbnb, Facebook etc. för dataanalys.

R-språk erbjuder ett brett utbud av funktioner för varje datamanipulation, statistisk modell eller diagram som behövs av dataanalytikern. R erbjuder inbyggda mekanismer för att organisera data, köra beräkningar på den givna informationen och skapa grafiska representationer av datauppsättningarna.

Google Trend SAS mot R

Varför använda SAS?

  • Få åtkomst till rådata filer och data i extern databas
  • Analysera data med hjälp av statik, beskrivande, multivariata tekniker, prognoser, modellering och linjär programmering
  • Hjälper dig att hantera datainmatning, formatering, konvertering, redigering och hämtning
  • Med avancerad analysfunktion kan du göra ändringar och förbättringar i affärsmetoder
  • Hjälper företag att veta om deras historiska data

Varför använda R?

  • R erbjuder användbara programmeringskonstruktioner för dataanalys som villkor, slingor, in- och utdata, användardefinierade rekursiva funktioner etc.
  • R har ett rikt och växande ekosystem och massor av dokumentation tillgänglig över internet
  • Du kan köra det här verktyget på en mängd olika plattformar, inklusive Windows, Unix och MacOS
  • Bra grafikfunktioner Stöds av ett omfattande användarnätverk
R Vs Sas Stackoverflow Frågor

SAS historia

  • SAS utvecklades av Jim Goodnight och John Shall 1970 vid NC University
  • Ursprungligen utvecklades den för jordbruksforskning.
  • Senare utvidgades den till en mängd verktyg för att inkludera Predictive Analytics, Data Management, BI bland andra.
  • Idag använder 98 av världens bästa företag på fortune 400 SAS dataanalysverktyg för dataanalys.

R: s historia

  • 1993- R är ett programmeringsspråk utvecklat av Ross Ihaka och Robert Gentleman
  • 1995: R distribuerades först som ett open source-verktyg under GPL2-licens
  • 1997: R-kärnkoncernen och CRAN grundades
  • 1999: R-webbplatsen, r-project.org, lanserades
  • 2000: R 1.0.0 släppt
  • 2004: R 2.0.0 släppt
  • 2009: Första upplagan av R Journal
  • 2013: R 3.0.0 släppt
  • 2016: Ny R-logotyp antagen

SAS Vs. R

Parametrar SAS R
Tillgänglighet / kostnad SAS är kommersiell programvara, så den behöver en ekonomisk investering. R är programvara med öppen källkod, så alla kan använda den.
Lätt att lära sig SAS är det enklaste verktyget att lära sig. Så människor med begränsad kunskap om SQL kan lära sig det enkelt. R-programmerare måste skriva tråkiga och långa koder.
Statistiska förmågor SAS erbjuder ett kraftfullt paket som erbjuder alla typer av statistisk analys och teknik. R är ett öppen källkodsverktyg som tillåter användare att skicka in sina egna paket / bibliotek. De senaste teknikerna släpps ofta i R först.
Fildelning Du kan inte dela SAS-genererade filer med en annan användare som inte använder SAS. Eftersom någon använder r är det mycket lättare att dela filer med en annan användare.
Uppdateringar SAS uppdateras relativt sällan. R är ett open source-verktyg, så det uppdateras kontinuerligt.
Marknadsandel För närvarande möter SAS hård konkurrens från R, och andra dataanalysverktyg till följd av att SAS marknadsandel minskar gradvis. R har exponentiell tillväxt de senaste fem åren med sin ökande popularitet. Därför ökar dess marknadsandel snabbt.
Grafiska förmågor SAS har bra grafiskt stöd. Det erbjuder dock ingen anpassning. Grafiskt stöd för R-verktyget är dåligt.
Kundsupport SAS tillhandahåller dedikerad kundsupport. R har de största onlinegrupperna men inget kundsupport.
Stöd för Deep Learning Deep Learning i SAS är fortfarande i ett tidigt skede, och det finns mycket att arbeta för innan det mognar. R erbjuder avancerade djupinlärningsintegrationer.
Arbetsscenario SAS analysverktyg är fortfarande marknadsledande vad gäller företagsjobb. Många stora företag arbetar fortfarande på SAS. Jobb på R har rapporterats öka under de senaste åren.
Löneintervall Den genomsnittliga lönen för alla SAS-programmerare är $ 81 560 per år i USA Den genomsnittliga lönen för "R" programmerare varierar från cirka 127 937 dollar per år för Data Scientist till 147 189 dollar per år.
Bästa egenskaperna
  • Variabler
  • Mixins
  • Kapslade regler
  • Underhållbar
  • Funktioner
  • Dataanalys
  • Grafik och data Flexibel statistisk analys
  • Mycket interaktiv
Kända företag använder Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot Instacart, Adroll, Opbandit, Custora
TIOBE-betyg 22 16

Funktion av R

  • R hjälper dig att ansluta till många databaser och datatyper
  • Ett stort antal algoritmer och paket för flexibel statistik
  • Erbjuder effektiv datahantering och lagring
  • Samla in och analysera sociala mediedata
  • Träna maskiner för att göra förutsägelser
  • Skrapa data från webbplatser
  • En omfattande och integrerad samling av mellanverktyg för dataanalys
  • Gränssnitt med andra språk och skriptfunktioner
  • Flexibel, utdragbar och omfattande för produktivitet
  • Idealisk plattform för datavisualisering

Funktioner i SAS

  • Operationsforskning och projektledning
  • Rapportera bildning med standardgrafik
  • Uppdatering och modifiering av data
  • Kraftfullt språk för datahantering
  • Läs och skriv nästan vilket dataformat som helst
  • Bästa datarengöringsfunktioner
  • Låter dig interagera med flera värdsystem

Den slutliga domen

Efter att ha jämfört några huvudskillnader mellan båda dessa verktyg kan vi säga att båda har sin egen uppsättning användare. Det finns många företag som föredrar SAS på grund av datasäkerhetsfrågor, vilket visar att det trots en nedgång under det senaste året fortfarande finns en enorm efterfrågan på SAS-certifierade proffs.

Å andra sidan är R ett idealiskt verktyg för de yrkesverksamma som vill göra ett djupt kostnadseffektivt dataanalysjobb. Antalet startande företag ökar över hela världen. Därför ökar också efterfrågan på R-certifierade utvecklare. För närvarande har båda lika potential för tillväxt på marknaden, och båda är lika populära verktyg.