Hva er SAS?
SAS står for S tatistical A nalysis S oftware som brukes til Data Analytics. Det hjelper deg med å bruke kvalitative teknikker og prosesser som lar deg øke ansattes produktivitet og forretningsfortjeneste. SAS uttales som SaaS.
I SAS blir data hentet ut og kategorisert som hjelper deg med å identifisere og analysere datamønstre. Det er en programvarepakke som lar deg utføre avansert analyse, Business Intelligence, Predictive Analysis, data management for å fungere effektivt under konkurransedyktige og skiftende forretningsforhold. Videre er SAS plattformuavhengig, noe som betyr at du kan kjøre SAS på ethvert operativsystem, enten Linux eller Windows.
Hva menes med R?
R er et programmeringsspråk som er mye brukt av dataforskere og store selskaper som Google, Airbnb, Facebook etc. for dataanalyse.
R-språk tilbyr et bredt spekter av funksjoner for hver datamanipulering, statistisk modell eller diagram som er nødvendig av dataanalytikeren. R tilbyr innebygde mekanismer for å organisere data, kjøre beregninger på gitt informasjon og lage grafiske representasjoner av datasettene.
Hvorfor bruke SAS?
- Få tilgang til rådatafiler og data i ekstern database
- Analyser data ved hjelp av statiske, beskrivende, multivariate teknikker, prognoser, modellering og lineær programmering
- Hjelper deg med å administrere dataregistrering, formatering, konvertering, redigering og henting
- Avansert analysefunksjon lar deg gjøre endringer og forbedringer i forretningspraksis
- Hjelper bedrifter å vite om deres historiske data
Hvorfor bruke R?
- R tilbyr en nyttig programmeringskonstruksjon for dataanalyse som betingede, sløyfer, inngangs- og utdatafasiliteter, brukerdefinerte rekursive funksjoner, etc.
- R har et rikt og voksende økosystem og rikelig med dokumentasjon tilgjengelig over internett
- Du kan kjøre dette verktøyet på en rekke plattformer, inkludert Windows, Unix og MacOS
- Gode grafikkfunksjoner Støttet av et omfattende brukernettverk
SAS historie
- SAS ble utviklet av Jim Goodnight og John Shall i 1970 ved NC University
- Opprinnelig ble den utviklet for landbruksforskning.
- Senere utvidet den seg til en rekke verktøy for å inkludere Predictive Analytics, Data Management, BI blant andre.
- I dag bruker 98 av verdens største selskaper i fortune 400 SAS dataanalyseverktøy for dataanalyse.
Historie av R
- 1993- R er et programmeringsspråk utviklet av Ross Ihaka og Robert Gentleman
- 1995: R distribueres først som et åpen kildekodeverktøy under GPL2-lisens
- 1997: R kjernegruppe og CRAN stiftet
- 1999: R-nettstedet, r-project.org, lansert
- 2000: R 1.0.0 utgitt
- 2004: R 2.0.0 utgitt
- 2009: Første utgave av R Journal
- 2013: R 3.0.0 utgitt
- 2016: Ny R-logo vedtatt
SAS vs. R
| Parametere | SAS | R |
| Tilgjengelighet / kostnad | SAS er kommersiell programvare, så den trenger en økonomisk investering. | R er programvare med åpen kildekode, så alle kan bruke den. |
| Enkel læring | SAS er det enkleste verktøyet å lære. Så folk med begrenset kunnskap om SQL kan lære det enkelt. | R-programmerere må skrive kjedelige og lange koder. |
| Statistiske evner | SAS tilbyr en kraftig pakke som tilbyr alle typer statistisk analyse og teknikker. | R er et åpen kildekodeverktøy som lar brukerne sende inn egne pakker / biblioteker. De nyeste teknologiene blir ofte gitt ut i R først. |
| Fildeling | Du kan ikke dele SAS-genererte filer med en annen bruker som ikke bruker SAS. | Siden noen bruker r, er det mye lettere å dele filer med en annen bruker. |
| Oppdateringer | SAS oppdateres relativt sjeldnere. | R er et åpen kildekodeverktøy, så det oppdateres kontinuerlig. |
| Markedsandel | For øyeblikket møter SAS sterk konkurranse fra R, og annet dataanalyseverktøy som et resultat av at SAS-andelen gradvis avtar. | R har hatt eksponentiell vekst de siste fem årene med sin økende popularitet. Derfor øker markedsandelen raskt. |
| Grafiske evner | SAS har god grafisk støtte. Imidlertid tilbyr den ingen tilpasning. | Grafisk støtte for R-verktøyet er dårlig. |
| Kundeservice | SAS tilbyr dedikert kundesupport. | R har de største nettsamfunnene, men ingen kundeservicestøtte. |
| Støtte for dyp læring | Deep Learning i SAS er fortsatt i sine tidlige stadier, og det er mye å jobbe for før det modnes. | R tilbyr avanserte integrasjoner for dyp læring. |
| Jobbscenario | SAS analyseverktøy er fremdeles markedsleder når det gjelder bedriftsjobber. Mange store selskaper jobber fortsatt med SAS. | Jobber på R har blitt rapportert å øke de siste årene. |
| Lønnsomfang | Gjennomsnittslønnen for alle SAS-programmerere er $ 81,560 per år i USA | Gjennomsnittlig lønn for "R" programmerer "varierer fra omtrent $ 127,937 per år for Data Scientist til $ 147,189 per år. |
| Beste egenskaper |
|
|
| Kjente selskaper som bruker | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
| TIOBE-vurdering | 22 | 16 |
Feature av R
- R hjelper deg med å koble til mange databaser og datatyper
- Et stort antall fleksible algoritmer og pakker for statistikk
- Tilbyr effektiv datahåndterings- og lagringsanlegg
- Samle inn og analyser sosiale medier
- Tren maskiner for å komme med spådommer
- Skrap data fra nettsteder
- En omfattende og integrert samling av mellomverktøy for dataanalyse
- Grensesnitt med andre språk og skripter
- Fleksibel, utvidbar og omfattende for produktivitet
- Ideell plattform for datavisualisering
Funksjoner i SAS
- Operasjonsforskning og prosjektledelse
- Rapporter dannelse med standard grafikk
- Dataoppdatering og modifisering
- Kraftig språk for databehandling
- Les og skriv nesten hvilket som helst dataformat
- Beste datarensingsfunksjoner
- Lar deg samhandle med flere vertssystemer
Den endelige dommen
Etter å ha sammenlignet noen hovedforskjeller mellom begge disse verktøyene, kan vi si at begge har sitt eget sett med brukere. Det er mange selskaper som foretrekker SAS på grunn av datasikkerhetsproblemer, noe som viser til tross for et fall det siste året, men det er fortsatt en stor etterspørsel etter SAS-sertifiserte fagpersoner.
På den annen side er R et ideelt verktøy for fagpersoner som ønsker å gjøre dype kostnadseffektive dataanalyserjobber. Antall oppstartsbedrifter øker over hele verden. Derfor øker også etterspørselen etter R-sertifiserte utviklere. Foreløpig har begge like potensial for vekst i markedet, og begge er like populære verktøy.