Co to jest SAS?
SAS oznacza S tatistical NALIZA S oftware który służy do danych Analytics. Pomaga w stosowaniu jakościowych technik i procesów, które pozwalają zwiększyć produktywność pracowników i zyski biznesowe. SAS jest wymawiane jako SaaS.
W SAS dane są wyodrębniane i kategoryzowane, co pomaga identyfikować i analizować wzorce danych. Jest to pakiet oprogramowania, który umożliwia przeprowadzanie zaawansowanych analiz, Business Intelligence, Predictive Analysis, zarządzania danymi, aby skutecznie działać w konkurencyjnych i zmieniających się warunkach biznesowych. Co więcej, SAS jest niezależny od platformy, co oznacza, że możesz uruchomić SAS na dowolnym systemie operacyjnym, zarówno Linux, jak i Windows.
Co oznacza R?
R to język programowania, który jest szeroko używany przez analityków danych i duże korporacje, takie jak Google, Airbnb, Facebook itp. Do analizy danych.
Język R oferuje szeroki zakres funkcji dla każdej manipulacji danymi, modelu statystycznego lub wykresu, które są potrzebne analitykowi danych. R oferuje wbudowane mechanizmy organizowania danych, wykonywania obliczeń na podanych informacjach i tworzenia graficznych reprezentacji tych zbiorów danych.
Dlaczego warto korzystać z SAS?
- Uzyskaj dostęp do surowych plików danych i danych w zewnętrznej bazie danych
- Analizuj dane za pomocą statyki, technik opisowych, technik wielowymiarowych, prognozowania, modelowania i programowania liniowego
- Pomaga zarządzać wprowadzaniem danych, formatowaniem, konwersją, edycją i odzyskiwaniem
- Zaawansowana funkcja analityczna umożliwia wprowadzanie zmian i ulepszeń w praktykach biznesowych
- Pomaga firmom poznać ich dane historyczne
Dlaczego warto używać R?
- R oferuje przydatne konstrukcje programistyczne do analizy danych, takie jak warunkowe, pętle, funkcje wejścia i wyjścia, funkcje rekurencyjne zdefiniowane przez użytkownika itp.
- R ma bogaty i rozwijający się ekosystem oraz mnóstwo dokumentacji dostępnej w Internecie
- Możesz uruchomić to narzędzie na różnych platformach, w tym Windows, Unix i MacOS
- Dobre możliwości graficzne Obsługiwane przez rozległą sieć użytkowników
Historia SAS
- SAS został opracowany przez Jima Goodnighta i Johna Shalla w 1970 roku na NC University
- Początkowo został opracowany dla Badań Rolniczych.
- Później rozszerzył się na gamę narzędzi, w tym między innymi Predictive Analytics, Data Management, BI.
- Obecnie 98 czołowych firm na świecie w Fortune 400 używa narzędzia do analizy danych SAS do analizy danych.
Historia R.
- 1993- R to język programowania opracowany przez Rossa Ihakę i Roberta Gentlemana
- 1995: R po raz pierwszy rozprowadzany jako narzędzie open source na licencji GPL2
- 1997: Założenie grupy podstawowej R i CRAN
- 1999: Uruchomiono witrynę R. r-project.org
- 2000: wydano R 1.0.0
- 2004: Wydanie wersji R 2.0.0
- 2009: Pierwsze wydanie R Journal
- 2013: wydano R 3.0.0
- 2016: Przyjęto nowe logo R.
SAS Vs. R
| Parametry | SAS | R |
| Dostępność / koszt | SAS jest oprogramowaniem komercyjnym, więc wymaga inwestycji finansowych. | R jest oprogramowaniem open source, więc każdy może z niego korzystać. |
| Łatwość nauki | SAS to narzędzie, którego najłatwiej się nauczyć. Dlatego osoby z ograniczoną znajomością języka SQL mogą się go łatwo nauczyć. | Programiści R muszą pisać żmudne i długie kody. |
| Zdolności statystyczne | SAS oferuje potężny pakiet, który oferuje wszystkie rodzaje analiz statystycznych i technik. | R to narzędzie typu open source, które umożliwia użytkownikom przesyłanie własnych pakietów / bibliotek. Najnowsze technologie są często publikowane jako pierwsze w R. |
| Udostępnianie plików | Nie możesz udostępniać plików wygenerowanych przez sygnaturę dostępu współdzielonego innemu użytkownikowi, który nie używa sygnatury dostępu Współdzielonego. | Ponieważ każdy używa r, znacznie łatwiej jest udostępniać pliki innemu użytkownikowi. |
| Aktualizacje | SAS stosunkowo rzadziej aktualizowany. | R jest narzędziem typu open source, dlatego jest stale aktualizowany. |
| Udział w rynku | Obecnie SAS zmaga się z ostrą konkurencją ze strony R i innych narzędzi analitycznych Data, w wyniku czego udział SAS w rynku stopniowo spada. | R odnotował gwałtowny wzrost w ciągu ostatnich pięciu lat wraz ze wzrostem popularności. Dlatego jego udział w rynku szybko rośnie. |
| Możliwości graficzne | SAS ma dobre wsparcie graficzne. Jednak nie oferuje żadnych dostosowań. | Wsparcie graficzne narzędzia R jest słabe. |
| Obsługa klienta | SAS zapewnia dedykowaną obsługę klienta. | R ma największe społeczności internetowe, ale nie ma wsparcia obsługi klienta. |
| Wsparcie dla uczenia głębokiego | Deep Learning w SAS jest wciąż na wczesnym etapie i jest wiele do zrobienia, zanim dojrzeje. | R oferuje zaawansowane integracje z głębokim uczeniem się. |
| Scenariusz pracy | Narzędzie analityczne SAS jest nadal liderem rynku, jeśli chodzi o zatrudnienie w korporacjach. Wiele dużych firm nadal pracuje nad SAS. | W ciągu ostatnich kilku lat liczba miejsc pracy na R wzrosła. |
| Zakres wynagrodzenia | Średnia pensja dla programisty SAS wynosi 81 560 dolarów rocznie w USA | Średnia pensja programisty „R” wynosi od około 127 937 USD rocznie w przypadku Data Scientist do 147 189 USD rocznie. |
| Najlepsze funkcje |
|
|
| Znane firmy używające | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
| Ocena TIOBE | 22 | 16 |
Cecha R.
- R pomaga łączyć się z wieloma bazami danych i typami danych
- Duża liczba algorytmów i pakietów do statystyk jest elastyczna
- Oferuje efektywną obsługę i przechowywanie danych
- Zbieraj i analizuj dane z mediów społecznościowych
- Pociągnij maszyny do przewidywania
- Pobierz dane ze stron internetowych
- Wszechstronny i zintegrowany zbiór pośrednich narzędzi do analizy danych
- Interfejs z innymi językami i możliwościami tworzenia skryptów
- Elastyczny, rozszerzalny i wszechstronny pod względem produktywności
- Idealna platforma do wizualizacji danych
Funkcje SAS
- Badania operacyjne i zarządzanie projektami
- Tworzenie raportów ze standardową grafiką
- Aktualizacja i modyfikacja danych
- Potężny język obsługi danych
- Czytaj i pisz w prawie każdym formacie danych
- Najlepsze funkcje czyszczenia danych
- Umożliwia interakcję z wieloma systemami hostów
Ostateczny werdykt
Po porównaniu niektórych głównych różnic między oboma tymi narzędziami możemy powiedzieć, że oba mają własny zestaw użytkowników. Jest wiele firm, które preferują SAS ze względu na problemy z bezpieczeństwem danych, co pokazuje, że pomimo spadku w ostatnim roku, nadal istnieje ogromne zapotrzebowanie na certyfikowanych specjalistów SAS.
Z drugiej strony, R jest idealnym narzędziem dla tych profesjonalistów, którzy chcą wykonywać głęboką, opłacalną pracę analityki danych. Na całym świecie rośnie liczba startupów. Dlatego rośnie również popyt na programistów z certyfikatem R. Obecnie oba mają równy potencjał wzrostu na rynku i oba są równie popularnymi narzędziami.