Forskellen mellem SAS vs R
SAS (Statistical Analysis System) - Det er et omfattende forretningsanalyseværktøj, der bruges til det statistiske formål. Det leverer datastyringstjenester og kapaciteter til forretningsinformation. SAS hjælper med at få indsigt fra rå data eller ethvert informationsmateriale. Mange store virksomheder bruger SAS, da de har mange komponenter med hensyn til analyse, og det er også et licenseret produkt, i modsætning til R eller python, hvor analyse også kan udføres ved hjælp af dem. Mennesker med grundlæggende SQL-viden kunne let tage SAS-applikationerne på. R er open source og bruges typisk til forsknings- og akademiske formål, de frigiver straks opdateringer. R er et tolket sprog og understøtter matrixberegninger. R-programmeringssprog har statistisk (inkluderer maskinlæring, lineær regression) og grafiske metoder. Clustering, co-relation og datareduktion udføres i R. Mange virksomheder som Uber, Google, Facebook bruger R-sprog. R kan også kommunikere med et andet sprog
De mest populære og brugte værktøjer til dataanalyse er SAS vs R.
- SAS er i vid udstrækning initieret i store virksomheder, fordi de har høj kundeservice, derfor spiller de en vigtig rolle i finansielle tjenester og marketingfirmaer.
- SAS-kode udføres inden for sit eget SAS-system, R-kode udføres inden for R's statistiske miljø.
- SAS har bitsløjfer i datafiler, i R sløjfer undgås.
- R bruges i mellemstore virksomheder; telekommunikationsfirmaer kræver ustrukturerede data til dataanalysen, og de bruger derfor maskinlæringsalgoritmer til at arbejde med, som R-sprog er mere egnet til.
- Ruses fungerer som beslutningstræer, associeringsregel, minedrift, og det er grunden til, at de bruges i dataminingprocessen.
- Betydelige ulemper ved R er, at de kun fungerer på RAM, mens SAS arbejder for øget datastørrelse.
Nogle af R-applikationerne er:
- Meget brugt i finansprocessen og markedet.
- De hjælper med dataimport, rengøring.
- Spiller en vigtig rolle inden for datalogi, da det giver en lang række statistikker.
Hvor kan SAS anvendes, og i hvilke sektorer?
- Finans-, regerings-, sundhedsområdet domæner osv.
- Forudsigelig analyse
- Forretningsinformation
- Prescriptive analytics
Sammenligning mellem head og head mellem SAS vs R (Infographics)
Nedenfor er de øverste 6 forskelle mellem SAS vs R 
Vigtigste forskelle mellem SAS vs R
Både SAS og R er populære valg på markedet; lad os diskutere nogle af de største forskelle mellem SAS og R.
-
Let at lære:
SAS er ikke vanskelige at lære, de har komplet instruktionsmanual. Da det er et kommercielt licenseret produkt, vil der ikke være mange sværhedsgrader, når det kommer til kodning, hvor en bruger skal lære og opbygge koden. hvorimod R har brug for et programmeringssprog for at lære. De skal implementeres korrekt, ellers fører ellers til komplekse koder. Den samlede kurve fører til gennemsnit til høj.
-
Kunde service:
SAS har god kundeservice; tekniske udfordringer let kan sorteres har det største online community, men ingen kundesupport, som gør det meget vanskeligt for brugeren at tackle tekniske problemer. SAS er fordelagtige ved ende til ende infrastruktur med god kvalitet.
-
Sprogafhængig:
R er objektorienteret og funktionelt sprog, det er et meget omfattende sprog. Kildekoden til R-softwaren er skrevet i C og FORTRAN. Det er platformuafhængigt og understøtter alt operativsystem. SAS er baseret på SQL-sprog og er et proceduresprog.
-
pakker:
R har indbygget biblioteksfunktion og pakker, så det er den bedste mulighed for plotvisualisering. SAS leverer komponenter under installationen i SAS-systemet (ETS, database). I SAS gives input i excel eller fra flere datakilder, og den statistiske analyse af resultatet er angivet i form af tabeller, grafer, HTML.
-
GUI:
R har centrale fordele i forhold til den statistiske pakke er, at sofistikerede grafiske evner. R's basisgrafiksystem giver os mulighed for at have en fin kontrol over væsentlig plot og graf.
-
Datasikkerhed:
SAS - Sikkerhed opretholdes meget i SAS, hvor enorme MNC'er er afhængige af dem for at beskytte deres data, da der er en masse forudsigelige analyser, der gøres. Når det kommer til sikkerhed, er der altid et mellemrum mellem open source og det kommercielle produkt. Mens værdipapirerne ikke blev indbygget godt i R.
SAS sammenlignet med R-sammenligningstabel
Nedenfor er den 6 øverste sammenligning mellem SAS mod R
| Sammenligningsgrundlaget mellem SAS og R | SAS |
R |
| Tilgængelighed / Omkostninger | Det er dyrt, koster en masse hukommelse. Det er ikke et gratis værktøj, der kræver licenseret software. Det er et klik og kører softwaren. | R er helt gratis og kan downloades af alle. De er lave omkostninger. |
| Grafisk system | De tilbyder god GUI. en række statistiske funktioner med teknisk support. | De har meget avancerede grafiske funktioner |
| Datahåndtering | De håndterer store datasæt (Terabyte af data) | R har den største ulempe ved håndtering af Big datasæt. R arbejder på Ram, hvilket gør det vanskeligt at udføre den lille opgave. |
| Brugervenlighed | SAS er en kommerciel software. Dette værktøj har brugervenligt GUI. Det leveres med dokumentation og tutorialbase, som kan hjælpe eleverne med at lære let. | At lære R er ganske stejl, da vi har brug for at lære kode på rodniveau. |
| Data videnskab muligheder | SAS er effektive er sekventiel datatilgang. Træk og slip-grænsefladen gør det nemt at oprette en statistisk model. | Statistiske tilstande er skrevet i få kodelinjer. R bruges hovedsageligt, når opgaven kræver en enkeltstående server. |
| Ranking | Placeret på 31. plads i januar 2012. | Placeret på 24. plads af TIOBE-samfundet. |
Konklusion - SAS mod R
For at forblive konkurrencedygtig inden for dataanalyse er kodning og programmering på højt niveau nødvendigt for ekspertise. En begrænsning af R er dens funktionalitet er baseret på forbrugernes og brugerens engagement. Scalerbarhedsproblemet, der er forbundet med det, skyldes hastigheden mindre af RAM. Statistiske analyser i SAS udføres ved direkte program og brug af SAS Analyst. De er førende på det nuværende marked som avanceret forudsigelsesanalyse. Hvis vi er specialisering af data mining eller har brug for avancerede grafiske plot, er R den bedste mulighed at gå efter.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til den største forskel mellem SAS vs R. Her diskuterer vi også SAS vs R nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere.
- SAS vs RapidMiner
- Topforskelle - JIRA vs TFS
- SASS vs SCSS - Fantastiske sammenligninger
- Forskelle mellem SQL Server vs PostgreSQL