Різниця між SAS і R

SAS (Система статистичного аналізу) - це широкий інструмент бізнес-аналітики, який використовується для статистичних цілей. Він надає послуги з управління даними та можливості бізнес-розвідки. SAS допомагає отримувати інформацію з необроблених даних або будь-яких інформаційних матеріалів. Багато великих компаній використовують SAS, оскільки вони мають багато компонентів з точки зору аналітики, і це також ліцензований продукт, на відміну від R або python, де аналітика також може бути виконана з їх використанням. Люди з базовими знаннями SQL зможуть легко користуватися програмами SAS. R є відкритим кодом і зазвичай використовується для наукових і наукових цілей, вони негайно випускають оновлення. R - інтерпретована мова і підтримує матричні обчислення. Мова програмування має статистичний (включає машинне навчання, лінійну регресію) та графічний метод. Кластеризація, взаємозв'язок та скорочення даних здійснюються в Р. Багато компаній, таких як Uber, Google, Facebook, використовують мову R. R може спілкуватися і з іншою мовою

Найпопулярнішими та використовуваними інструментами для аналізу даних є SAS vs R.

  • SAS в основному ініціюється у великих корпораціях, оскільки вони мають високе обслуговування клієнтів, тому вони відіграють важливу роль у фінансових компаніях та маркетингових компаніях.
  • Код SAS виконується в межах власної системи SAS, R-код виконується в статистичному середовищі R.
  • SAS має бітові петлі у записі файлів даних, у R-циклах уникає.
  • R використовується в середніх компаніях; Телекомунікаційним компаніям потрібні неструктуровані дані для аналізу даних, а отже, вони використовують алгоритми машинного навчання, для роботи з якими мова R є більш підходящою.
  • Руси функціонують як дерева рішень, правило асоціації, видобуток, тому вони використовуються в процесі вилучення даних.
  • Істотними недоліками R є те, що вони працюють лише на оперативній пам’яті, тоді як SAS працює для збільшення обсягу даних.

Деякі програми R:

  1. Широко використовується в процесі фінансування та ринку.
  2. Вони допомагають в імпорті даних, чищенні.
  3. Відіграє найважливішу роль у науці даних, оскільки дає різноманітну статистику.

Де SAS можна застосовувати та в яких секторах?

  • Фінанси, уряд, сфери охорони здоров'я тощо.
  • Прогностична аналітика
  • Бізнес-аналітики
  • Написання аналітичної аналітики

Порівняння «голова до голови» між SAS та R (Інфографіка)

Нижче наведено найкращу різницю між SAS та R

Ключові відмінності між SAS та R

Обидва SAS проти R - популярний вибір на ринку; обговоримо деякі основні відмінності між SAS та R.

  1. Легкий у навчанні:

SAS не складно навчитися мати повну інструкцію з експлуатації. Оскільки це комерційно ліцензований продукт, не буде багато рівнів складності, коли справа стосується кодування, де користувач повинен вивчити та побудувати код. тоді як R потрібна мова програмування для вивчення. Їх потрібно правильно реалізувати, інакше це призводить до складних кодів. Загальна крива призводить до середнього до високого.

  1. Обслуговування клієнтів:

SAS мають хороше обслуговування клієнтів; технічні проблеми легко сортуються у найбільшого інтернет-співтовариства, але немає підтримки клієнтів, що значно ускладнює користувачеві вирішення технічних проблем. SAS вигідно, щоб інфраструктура була забезпечена доброю якістю.

  1. Залежно від мови:

R - об'єктно-орієнтована і функціональна мова, це дуже велика мова. Вихідний код програмного забезпечення R пишеться на С та FORTRAN. Він незалежний від платформи і підтримує всю операційну систему. SAS заснований на мові SQL і є процедурною мовою.

  1. Пакети:

R має вбудовану бібліотечну функцію та пакети, тому це найкращий варіант для візуалізації сюжету. SAS забезпечує компоненти під час встановлення в системі SAS (ETS, база даних). В SAS дані вводяться у викладі або з декількох джерел даних, а статистичний аналіз результату подається у вигляді таблиць, графіків, HTML.

  1. GUI:

R має ключові переваги перед статистичним пакетом у тому, що складні графічні здібності. Базова графічна система R дозволяє нам чітко контролювати основні графіки та графіки.

  1. Безпека даних:

SAS - Безпека високо підтримується в SAS, де величезні МНК покладаються на них для захисту своїх даних, оскільки робиться багато прогнозної аналітики. Що стосується безпеки, то між відкритим кодом та комерційним продуктом завжди існує розрив. Тоді як цінні папери не були вбудовані добре у Р

Порівняльна таблиця SAS проти R

Нижче наведено 6 найвищих порівнянь між SAS Vs R

Основа порівняння між SAS та R SAS

R
Доступність / вартістьЦе дорого, коштує багато пам’яті. Це не безкоштовний інструмент, вимагає ліцензійного програмного забезпечення. Це клацання і запускає програмне забезпечення.R Повністю безкоштовний і його може завантажити будь-хто. Вони мають низьку вартість.
Графічна системаВони пропонують хороший графічний інтерфейс. масив статистичної функції з технічною підтримкою.Вони мають високорозвинені графічні можливості
Обробка данихВони обробляють великі набори даних (Терабайти даних)R має найбільший недолік в обробці Big Data. R працює на Рама, що ускладнює виконання невеликого завдання.
Простота використанняSAS - комерційне програмне забезпечення. Цей інструмент має зручний інтерфейс користувача. Він постачається з документацією та навчальною базою, яка може допомогти учням легко навчатися.Навчання R досить круте, оскільки нам потрібно вивчити код на кореневому рівні.
Можливості наукових данихSAS ефективні, це послідовний доступ до даних. Інтерфейс перетягування полегшує створення статистичної моделі.Статистичні режими записуються кількома рядками коду. R в основному використовується, коли для завдання потрібен окремий сервер.
Рейтинг

Зайняв 31 місце у січні 2012 рокуПосіла 24- е місце за спільнотою TIOBE.

Висновок - SAS проти R

Щоб залишатися конкурентоспроможними в галузі аналітики даних, необхідне кодування та програмування високого рівня необхідні для експертизи. Одне обмеження R - це функціональність, заснована на участі споживачів та користувачів. Проблема масштабованості, пов'язана з нею, пов'язана із меншою швидкістю оперативної пам'яті. Статистичний аналіз у SAS проводиться за допомогою прямої програми та використання SAS Analyst. Вони є провідними на сучасному ринку як передова прогнозна аналітика. Якщо ми спеціалізуємось на видобутку даних або потребуємо передових графічних графіків, то R - це найкращий варіант.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом щодо найбільшої різниці між SAS проти R. Тут ми також обговорювали ключові відмінності SAS проти R за допомогою інфографіки та таблиці порівняння. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше.

  1. SAS проти RapidMiner
  2. Найкращі відмінності - JIRA проти TFS
  3. SASS проти SCSS - дивовижні порівняння
  4. Відмінності між SQL Server і PostgreSQL

Категорія:

Великі дані