Różnica między SAS a R.

SAS (System analizy statystycznej) - Jest to rozbudowane narzędzie do analizy biznesowej wykorzystywane do celów statystycznych. Zapewnia usługi zarządzania danymi i funkcje analizy biznesowej. SAS pomaga uzyskać wgląd w surowe dane lub wszelkie materiały informacyjne. Wiele dużych firm korzysta z SAS, ponieważ mają wiele komponentów pod względem analitycznym i jest to również licencjonowany produkt, w przeciwieństwie do R lub Pythona, w którym można również przeprowadzać analizy przy ich użyciu. Osoby z podstawową znajomością języka SQL mogłyby z łatwością przyjmować aplikacje SAS. R jest oprogramowaniem typu open source i jest zwykle używany do celów badawczych i akademickich, natychmiast publikują aktualizacje. R jest językiem interpretowanym i obsługuje obliczenia macierzowe. Język programowania R ma metody statystyczne (obejmuje uczenie maszynowe, regresję liniową) i metody graficzne. Tworzenie klastrów, powiązanie i redukcja danych odbywa się w języku R. Wiele firm, takich jak Uber, Google, Facebook, używa języka R. R może komunikować się również z innym językiem

Najpopularniejsze i używane narzędzia do analizy danych to SAS vs. R.

  • SAS jest w dużej mierze inicjowany w dużych korporacjach, ponieważ mają wysoką obsługę klienta, dlatego odgrywają istotną rolę w usługach finansowych i firmach marketingowych.
  • Kod SAS jest wykonywany we własnym systemie SAS, kod R jest wykonywany w środowisku statystycznym R.
  • SAS ma pętle bitowe w rekordzie plików danych, w pętli R unika się.
  • R jest stosowany w średnich firmach; firmy telekomunikacyjne wymagają danych nieustrukturyzowanych do analizy danych, dlatego używają algorytmów uczenia maszynowego do pracy, dla których język R jest bardziej odpowiedni.
  • Ruy działają jak drzewa decyzyjne, reguła asocjacji, eksploracja, dlatego są wykorzystywane w procesie eksploracji danych.
  • Znaczące wady R polegają na tym, że działają tylko na pamięci RAM, podczas gdy SAS działa na zwiększenie wielkości danych.

Niektóre z aplikacji R to:

  1. W dużej mierze stosowany w procesie finansowym i na rynku.
  2. Pomagają w imporcie danych, czyszczeniu.
  3. Odgrywa istotną rolę w nauce o danych, ponieważ daje różnorodne statystyki.

Gdzie można zastosować SAS i w jakich sektorach?

  • Finanse, rząd, domeny opieki zdrowotnej itp.
  • Analityka predykcyjna
  • Wywiad gospodarczy
  • Analizy preskryptywne

Bezpośrednie porównanie między SAS a R (infografiki)

Poniżej znajduje się 6 najważniejszych różnic między SAS a R.

Kluczowe różnice między SAS a R.

Zarówno SAS vs R są popularnymi wyborami na rynku; omówmy niektóre z głównych różnic między SAS a R.

  1. Łatwe do nauki:

SAS nie jest trudny do nauczenia się, że mają pełną instrukcję obsługi. Ponieważ jest to produkt komercyjnie licencjonowany, nie będzie wielu poziomów trudności, jeśli chodzi o kodowanie, w którym użytkownik musi się nauczyć i zbudować kod. podczas gdy R potrzebuje języka programowania do nauki. Muszą być poprawnie wdrożone, w przeciwnym razie prowadzi to do skomplikowanych kodów. Ogólna krzywa prowadzi do średniej do wysokiej.

  1. Obsługa klienta:

SAS ma dobrą obsługę klienta; wyzwania techniczne są łatwe do sortowania, ma największą społeczność online, ale brak obsługi klienta, co znacznie utrudnia użytkownikowi rozwiązywanie problemów technicznych. SAS jest korzystny dla kompleksowej infrastruktury o dobrej jakości.

  1. Zależny od języka:

R jest zorientowanym obiektowo i funkcjonalnym językiem, jest to bardzo rozbudowany język. Kod źródłowy oprogramowania R jest napisany w C i FORTRAN. Jest niezależny od platformy i obsługuje wszystkie systemy operacyjne. SAS jest oparty na języku SQL i jest językiem proceduralnym.

  1. Pakiety:

R ma wbudowaną funkcję biblioteki i pakiety, więc jest to najlepsza opcja do wizualizacji wydruku. SAS zapewnia komponenty podczas instalacji w systemie SAS (ETS, baza danych). W SAS dane wejściowe są podawane w formacie Excel lub z kilku źródeł danych, a analiza statystyczna wyniku podana jest w postaci tabel, wykresów, HTML.

  1. GUI:

R ma kluczowe zalety w porównaniu z pakietem statystycznym, ponieważ zaawansowane umiejętności graficzne. Podstawowy system graficzny R pozwala nam mieć dokładną kontrolę nad niezbędną fabułą i wykresem.

  1. Ochrona danych:

SAS - Bezpieczeństwo jest wysoce utrzymywane w SAS, gdzie ogromne korporacje MNC polegają na nich w celu ochrony swoich danych, ponieważ wykonuje się wiele analiz predykcyjnych. Jeśli chodzi o bezpieczeństwo, zawsze istnieje luka między otwartym oprogramowaniem a produktem komercyjnym. Podczas gdy papiery wartościowe nie były dobrze wbudowane w R.

Tabela porównawcza SAS vs R.

Poniżej znajduje się 6 najwyższe porównanie między SAS Vs R.

Podstawa porównania między SAS a R. SAS

R
Dostępność / kosztJest drogi, kosztuje dużo pamięci. To nie jest darmowe narzędzie wymaga licencjonowanego oprogramowania. Jest to jedno kliknięcie i uruchamia oprogramowanie.R jest całkowicie darmowy i każdy może go pobrać. Są tanie.
System graficznyOferują dobre GUI. tablica funkcji statystycznych ze wsparciem technicznym.Mają wysoce zaawansowane możliwości graficzne
Przetwarzanie danychObsługują duże zestawy danych (terabajty danych)R ma największą wadę w obsłudze dużego zbioru danych. R działa na Ram, co utrudnia uruchomienie małego zadania.
Łatwość użyciaSAS to oprogramowanie komercyjne. To narzędzie ma przyjazny interfejs użytkownika. Pochodzi z dokumentacją i bazą samouczków, które mogą pomóc uczniom w łatwym uczeniu się.Nauka języka R jest dość stroma, ponieważ musimy nauczyć się kodu na poziomie root.
Możliwości nauki danychSAS są wydajne w sekwencyjnym dostępie do danych. Interfejs przeciągnij i upuść ułatwia utworzenie modelu statystycznego.Tryby statystyczne są zapisane w kilku wierszach kodu. R jest używany głównie, gdy zadanie wymaga samodzielnego serwera.
Zaszeregowanie

Miejsce na 31 miejscu w styczniu 2012 r.Zajmuje 24 miejsce przez społeczność TIOBE.

Wniosek - SAS vs R.

Aby zachować konkurencyjność w dziedzinie analizy danych, do ekspertyzy niezbędne są kodowanie i programowanie na wysokim poziomie. Jednym ograniczeniem R jest to, że jego funkcjonalność oparta jest na zaangażowaniu konsumenta i użytkownika. Związany z tym problem skalowalności wynika z mniejszej prędkości pamięci RAM. Analizy statystyczne w SAS są wykonywane przez bezpośredni Program i korzystanie z SAS Analyst. Wiodą na obecnym rynku jako zaawansowane analizy predykcyjne. Jeśli specjalizujemy się w eksploracji danych lub potrzebujemy zaawansowanych wykresów graficznych, najlepszym wyborem jest R.

Polecane artykuły

To był przewodnik po najważniejszej różnicy między SAS a R. Tutaj omawiamy również kluczowe różnice między SAS a R z infografikami i tabelą porównawczą. Możesz także zapoznać się z poniższymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej.

  1. SAS vs RapidMiner
  2. Najważniejsze różnice - JIRA vs TFS
  3. SASS vs SCSS - Niesamowite porównania
  4. Różnice między SQL Server a PostgreSQL

Kategoria:

Big Data