Was ist SAS?
SAS steht für S TATISTISCHE A nalyse S oftware , die für Data Analytics verwendet wird. Es hilft Ihnen, qualitative Techniken und Prozesse einzusetzen, mit denen Sie die Produktivität Ihrer Mitarbeiter und die Unternehmensgewinne steigern können. SAS wird als SaaS ausgesprochen.
In SAS werden Daten extrahiert und kategorisiert, um Datenmuster zu identifizieren und zu analysieren. Es handelt sich um eine Software-Suite, mit der Sie erweiterte Analysen, Business Intelligence, Predictive Analysis und Datenverwaltung durchführen können, um unter wettbewerbsorientierten und sich ändernden Geschäftsbedingungen effektiv zu arbeiten. Darüber hinaus ist SAS plattformunabhängig, dh Sie können SAS auf jedem Betriebssystem unter Linux oder Windows ausführen.
Was ist mit R gemeint?
R ist eine Programmiersprache, die von Datenwissenschaftlern und großen Unternehmen wie Google, Airbnb, Facebook usw. häufig für die Datenanalyse verwendet wird.
Die R-Sprache bietet eine breite Palette von Funktionen für jede Datenmanipulation, jedes statistische Modell oder Diagramm, die vom Datenanalysten benötigt werden. R bietet integrierte Mechanismen zum Organisieren von Daten, Ausführen von Berechnungen für die angegebenen Informationen und Erstellen grafischer Darstellungen dieser Datensätze.
Warum SAS verwenden?
- Greifen Sie auf Rohdatendateien und Daten in einer externen Datenbank zu
- Analysieren Sie Daten mithilfe von statischen, beschreibenden, multivariaten Techniken, Prognosen, Modellen und linearer Programmierung
- Hilft Ihnen bei der Verwaltung der Dateneingabe, Formatierung, Konvertierung, Bearbeitung und des Abrufs
- Mit der erweiterten Analysefunktion können Sie Änderungen und Verbesserungen an Geschäftspraktiken vornehmen
- Hilft Unternehmen, über ihre historischen Daten Bescheid zu wissen
Warum R verwenden?
- R bietet nützliche Programmierkonstrukte für die Datenanalyse wie Bedingungen, Schleifen, Eingabe- und Ausgabefunktionen, benutzerdefinierte rekursive Funktionen usw.
- R verfügt über ein reichhaltiges und expandierendes Ökosystem und zahlreiche Dokumentationen, die über das Internet verfügbar sind
- Sie können dieses Tool auf einer Vielzahl von Plattformen ausführen, einschließlich Windows, Unix und MacOS
- Gute Grafikfunktionen Unterstützt von einem umfangreichen Benutzernetzwerk
Geschichte von SAS
- SAS wurde 1970 von Jim Goodnight und John Shall an der NC University entwickelt
- Ursprünglich wurde es für die Agrarforschung entwickelt.
- Später wurde es um eine Reihe von Tools erweitert, darunter Predictive Analytics, Data Management und BI.
- Heute verwenden 98 der weltweit führenden Unternehmen in Fortune 400 das SAS-Datenanalysetool für die Datenanalyse.
Geschichte von R.
- 1993- R ist eine Programmiersprache, die von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt wurde
- 1995: R wird erstmals als Open-Source-Tool unter GPL2-Lizenz vertrieben
- 1997: Gründung der R-Kerngruppe und von CRAN
- 1999: Die R-Website r-project.org wird gestartet
- 2000: R 1.0.0 veröffentlicht
- 2004: R 2.0.0 veröffentlicht
- 2009: Erste Ausgabe des R Journal
- 2013: R 3.0.0 veröffentlicht
- 2016: Neues R-Logo übernommen
SAS Vs. R.
| Parameter | SAS | R. |
| Verfügbarkeit / Kosten | SAS ist kommerzielle Software, daher ist eine finanzielle Investition erforderlich. | R ist Open-Source-Software. Jeder kann sie also verwenden. |
| Einfaches Lernen | SAS ist das am einfachsten zu erlernende Werkzeug. Menschen mit begrenzten SQL-Kenntnissen können dies also leicht erlernen. | R-Programmierer müssen langwierige und langwierige Codes schreiben. |
| Statistische Fähigkeiten | SAS bietet ein leistungsstarkes Paket, das alle Arten von statistischen Analysen und Techniken bietet. | R ist ein Open Source-Tool, mit dem Benutzer ihre eigenen Pakete / Bibliotheken einreichen können. Die neuesten Technologien werden häufig zuerst in R veröffentlicht. |
| Datenaustausch | Sie können keine von SAS generierten Dateien für einen anderen Benutzer freigeben, der SAS nicht verwendet. | Da jeder r verwendet, ist es viel einfacher, Dateien für einen anderen Benutzer freizugeben. |
| Aktualisierung | SAS wird relativ seltener aktualisiert. | R ist ein Open-Source-Tool und wird daher ständig aktualisiert. |
| Marktanteil | Derzeit ist SAS einer starken Konkurrenz durch R ausgesetzt, und andere Datenanalysetools sind infolgedessen allmählich rückläufig. | R hat in den letzten fünf Jahren mit zunehmender Beliebtheit ein exponentielles Wachstum verzeichnet. Deshalb steigt sein Marktanteil rasant an. |
| Grafische Funktionen | SAS bietet eine gute grafische Unterstützung. Es bietet jedoch keine Anpassung. | Die grafische Unterstützung des R-Tools ist schlecht. |
| Kundendienst | SAS bietet dedizierten Kundensupport. | R hat die größten Online-Communities, aber keinen Kundendienst. |
| Unterstützung für Deep Learning | Deep Learning in SAS befindet sich noch in einem frühen Stadium und es gibt viel zu tun, bevor es reift. | R bietet erweiterte Deep-Learning-Integrationen. |
| Jobszenario | Das SAS-Analysetool ist nach wie vor Marktführer in Bezug auf Unternehmensaufgaben. Viele große Unternehmen arbeiten immer noch an SAS. | Es wurde berichtet, dass die Zahl der Jobs bei R in den letzten Jahren gestiegen ist. |
| Gehaltsspanne | Das durchschnittliche Gehalt eines SAS-Programmierers in den USA beträgt 81.560 USD pro Jahr | Das durchschnittliche Gehalt für "R" -Programmierer liegt zwischen ungefähr 127.937 USD pro Jahr für Data Scientist und 147.189 USD pro Jahr. |
| Beste Eigenschaften |
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| Berühmte Unternehmen mit | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
| TIOBE Bewertung | 22 | 16 |
Merkmal von R.
- Mit R können Sie eine Verbindung zu vielen Datenbanken und Datentypen herstellen
- Eine große Anzahl von Algorithmen und Paketen für Statistiken flexibel
- Bietet effektive Datenverarbeitungs- und Speicherfunktionen
- Sammeln und analysieren Sie Social-Media-Daten
- Trainieren Sie Maschinen, um Vorhersagen zu treffen
- Daten von Websites kratzen
- Eine umfassende und integrierte Sammlung von Zwischenwerkzeugen für die Datenanalyse
- Schnittstelle mit anderen Sprachen und Skriptfunktionen
- Flexibel, erweiterbar und umfassend für Produktivität
- Ideale Plattform für die Datenvisualisierung
Funktionen von SAS
- Operations Research und Projektmanagement
- Berichtserstellung mit Standardgrafiken
- Datenaktualisierung und -änderung
- Leistungsstarke Datenverarbeitungssprache
- Lesen und schreiben Sie fast jedes Datenformat
- Beste Datenbereinigungsfunktionen
- Ermöglicht die Interaktion mit mehreren Hostsystemen
Das endgültige Urteil
Nach dem Vergleich einiger Hauptunterschiede zwischen diesen beiden Tools können wir sagen, dass beide ihre eigenen Benutzer haben. Es gibt viele Unternehmen, die SAS aus Gründen der Datensicherheit bevorzugen. Trotz eines Rückgangs in den letzten Jahren besteht nach wie vor eine große Nachfrage nach SAS-zertifizierten Fachleuten.
Auf der anderen Seite ist R ein ideales Werkzeug für Fachleute, die tiefgreifende, kostengünstige Datenanalyse-Aufgaben ausführen möchten. Die Zahl der Startup-Unternehmen nimmt weltweit zu. Daher steigt auch die Nachfrage nach R-zertifizierten Entwicklern. Derzeit haben beide das gleiche Wachstumspotenzial auf dem Markt und beide sind gleichermaßen beliebte Instrumente.