Cos'è SAS?
SAS sta per S Istituti statistici A nalisi S oftware che viene utilizzato per i dati Analytics. Ti aiuta a utilizzare tecniche e processi qualitativi che ti consentono di migliorare la produttività dei dipendenti e i profitti aziendali. SAS è pronunciato come SaaS.
In SAS, i dati vengono estratti e classificati, il che aiuta a identificare e analizzare i modelli di dati. È una suite software che consente di eseguire analisi avanzate, Business Intelligence, Analisi predittiva, gestione dei dati per operare efficacemente in condizioni di business competitive e mutevoli. Inoltre, SAS è indipendente dalla piattaforma, il che significa che puoi eseguire SAS su qualsiasi sistema operativo Linux o Windows.
Cosa si intende con R?
R è un linguaggio di programmazione ampiamente utilizzato dai data scientist e dalle principali società come Google, Airbnb, Facebook ecc. Per l'analisi dei dati.
Il linguaggio R offre un'ampia gamma di funzioni per ogni manipolazione dei dati, modello statistico o grafico necessario all'analista dei dati. R offre meccanismi integrati per l'organizzazione dei dati, l'esecuzione di calcoli sulle informazioni fornite e la creazione di rappresentazioni grafiche di tali set di dati.
Perché usare SAS?
- Accedi ai file di dati grezzi e ai dati nel database esterno
- Analizza i dati utilizzando tecniche statiche, descrittive e multivariate, previsione, modellazione e programmazione lineare
- Ti aiuta a gestire l'immissione dei dati, la formattazione, la conversione, la modifica e il recupero
- La funzione di analisi avanzata consente di apportare modifiche e miglioramenti alle pratiche aziendali
- Aiuta le aziende a conoscere i propri dati storici
Perché usare R?
- R offre utili costrutti di programmazione per l'analisi dei dati come condizionali, loop, funzioni di input e output, funzioni ricorsive definite dall'utente, ecc.
- R ha un ecosistema ricco e in espansione e molta documentazione disponibile su Internet
- Puoi eseguire questo strumento su una varietà di piattaforme tra cui Windows, Unix e MacOS
- Buone capacità grafiche Supportato da una vasta rete di utenti
Storia di SAS
- SAS è stato sviluppato da Jim Goodnight e John Shall nel 1970 presso la NC University
- Inizialmente, è stato sviluppato per la ricerca agricola.
- Successivamente, si è espanso a una gamma di strumenti per includere analisi predittiva, gestione dei dati, BI tra gli altri.
- Oggi 98 delle principali aziende mondiali in Fortune 400 utilizzano lo strumento di analisi dei dati SAS per l'analisi dei dati.
Storia di R
- 1993- R è un linguaggio di programmazione sviluppato da Ross Ihaka e Robert Gentleman
- 1995: R distribuito per la prima volta come strumento open source con licenza GPL2
- 1997: Fondazione del gruppo R e CRAN
- 1999: Lancio del sito web R, r-project.org
- 2000: R 1.0.0 rilasciata
- 2004: R 2.0.0 rilasciata
- 2009: prima edizione del R Journal
- 2013: R 3.0.0 rilasciata
- 2016: nuovo logo R adottato
SAS vs. R
| Parametri | SAS | R |
| Disponibilità / Costo | SAS è un software commerciale, quindi necessita di un investimento finanziario. | R è un software open source, quindi chiunque può usarlo. |
| Facilità di apprendimento | SAS è lo strumento più semplice da imparare. Quindi, le persone con una conoscenza limitata di SQL possono impararlo facilmente. | I programmatori R devono scrivere codici noiosi e lunghi. |
| Abilità statistiche | SAS offre un potente pacchetto che offre tutti i tipi di analisi e tecniche statistiche. | R è uno strumento open source che consente agli utenti di inviare i propri pacchetti / librerie. Le ultime tecnologie vengono spesso rilasciate prima in R. |
| Condivisione di file | Non è possibile condividere file generati da SAS con un altro utente che non utilizza SAS. | Poiché chiunque utilizza r, è molto più facile condividere file con un altro utente. |
| Aggiornamenti | SAS con aggiornamento relativamente meno frequente. | R è uno strumento open source, quindi è in continuo aggiornamento. |
| Quota di mercato | Attualmente, SAS sta affrontando una forte concorrenza da parte di R e altri strumenti di analisi dei dati come risultato la quota di mercato di SAS sta gradualmente diminuendo. | R ha visto una crescita esponenziale negli ultimi cinque anni con la sua crescente popolarità. Ecco perché la sua quota di mercato sta aumentando rapidamente. |
| Funzionalità grafiche | SAS ha un buon supporto grafico. Tuttavia, non offre alcuna personalizzazione. | Il supporto grafico dello strumento R è scarso. |
| Servizio Clienti | SAS fornisce assistenza clienti dedicata. | R ha le più grandi comunità online ma nessun supporto per il servizio clienti. |
| Supporto per l'apprendimento profondo | Il deep learning in SAS è ancora nelle sue fasi iniziali e c'è molto su cui lavorare prima che maturi. | R offre integrazioni avanzate di deep learning. |
| Scenario di lavoro | Lo strumento di analisi SAS è ancora il leader di mercato per quanto riguarda i lavori aziendali. Molte grandi aziende lavorano ancora su SAS. | È stato riferito che i lavori su R sono aumentati negli ultimi anni. |
| Fascia di reddito | Lo stipendio medio per qualsiasi programmatore SAS è di $ 81.560 all'anno negli Stati Uniti | Lo stipendio medio per il programmatore "R" varia da circa $ 127.937 all'anno per Data Scientist a $ 147.189 all'anno. |
| Le migliori caratteristiche |
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| Aziende famose che utilizzano | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
| Valutazione TIOBE | 22 | 16 |
Caratteristica di R
- R ti aiuta a connetterti a molti database e tipi di dati
- Un gran numero di algoritmi e pacchetti per statistiche flessibili
- Offre una gestione dei dati e una struttura di archiviazione efficaci
- Raccogli e analizza i dati dei social media
- Addestra le macchine per fare previsioni
- Raschia i dati dai siti web
- Una raccolta completa e integrata di strumenti intermedi per l'analisi dei dati
- Interfaccia con altri linguaggi e capacità di scripting
- Flessibile, estensibile e completo per la produttività
- Piattaforma ideale per la visualizzazione dei dati
Caratteristiche di SAS
- Ricerca operativa e gestione del progetto
- Formazione report con grafica standard
- Aggiornamento e modifica dei dati
- Potente linguaggio di gestione dei dati
- Leggere e scrivere quasi tutti i formati di dati
- Le migliori funzioni di pulizia dei dati
- Consente di interagire con più sistemi host
Il verdetto finale
Dopo aver confrontato alcune differenze principali tra entrambi questi strumenti, possiamo dire che entrambi hanno il proprio set di utenti. Ci sono molte aziende che preferiscono SAS a causa di problemi di sicurezza dei dati, che mostrano nonostante un calo negli ultimi anni, c'è ancora una grande richiesta di professionisti certificati SAS.
D'altra parte, R è uno strumento ideale per quei professionisti che desiderano svolgere un lavoro di analisi dei dati a costi contenuti. Il numero di aziende startup sta aumentando in tutto il mondo. Pertanto, anche la domanda di sviluppatori certificati R è in aumento. Attualmente, entrambi hanno lo stesso potenziale di crescita nel mercato ed entrambi sono strumenti ugualmente popolari.