Differenza tra SAS vs R
SAS (Statistical Analysis System) - È un ampio strumento di analisi aziendale utilizzato a fini statistici. Fornisce servizi di gestione dei dati e funzionalità di business intelligence. SAS aiuta a ottenere approfondimenti dai dati grezzi o da qualsiasi materiale informativo. Molte grandi aziende usano SAS in quanto hanno molti componenti in termini di analisi ed è anche un prodotto concesso in licenza, a differenza di R o Python in cui l'analisi può essere eseguita anche usando loro. Le persone con conoscenze di base su SQL sarebbero in grado di affrontare facilmente le applicazioni SAS. R è open-source ed è in genere utilizzato per scopi accademici e di ricerca, rilasciano immediatamente aggiornamenti. R è un linguaggio interpretato e supporta calcoli con matrici. Il linguaggio di programmazione R ha metodi statistici (include apprendimento automatico, regressione lineare) e grafici. Il clustering, la correlazione e la riduzione dei dati vengono effettuati in R. Molte aziende come Uber, Google e Facebook utilizzano il linguaggio R. R può comunicare anche con un'altra lingua
Gli strumenti più popolari e utilizzati per l'analisi dei dati sono SAS vs R.
- SAS è in gran parte avviato nelle grandi società perché hanno un servizio clienti elevato, ecco perché svolgono un ruolo vitale nei servizi finanziari e nelle società di marketing.
- Il codice SAS viene eseguito all'interno del proprio sistema SAS, il codice R viene eseguito all'interno dell'ambiente statistico della R.
- SAS ha loop di bit nel record di file di dati, in R loop sono evitati.
- R è usato nelle medie imprese; le società di telecomunicazioni richiedono dati non strutturati per l'analisi dei dati e quindi utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per lavorare con il quale il linguaggio R è più adatto.
- Gli stratagemmi funzionano come alberi decisionali, regole di associazione, mining, motivo per cui vengono utilizzati nel processo di data mining.
- Svantaggi significativi di R sono che funzionano solo su RAM, mentre SAS funziona per aumentare le dimensioni dei dati.
Alcune delle applicazioni R sono:
- Utilizzato principalmente nel processo finanziario e nel mercato.
- Aiutano nell'importazione e nella pulizia dei dati.
- Svolge un ruolo vitale nella scienza dei dati in quanto fornisce una varietà di statistiche.
Dove si può applicare SAS e in quali settori?
- Domini finanziari, governativi, sanitari, ecc.
- Analisi predittiva
- Business intelligence
- Analisi prescrittiva
Confronto testa a testa tra SAS vs R (infografica)
Di seguito è la principale differenza 6 tra SAS vs R 
Differenze chiave tra SAS e R
Sia SAS che R sono scelte popolari nel mercato; parliamo di alcune delle principali differenze tra SAS vs R.
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Facile da imparare:
SAS non è difficile da imparare, hanno un manuale di istruzioni completo. Trattandosi di un prodotto concesso in licenza commerciale, non ci saranno molti livelli di difficoltà quando si tratta di programmare dove un utente deve imparare e costruire il codice. mentre R ha bisogno di un linguaggio di programmazione per imparare. Devono essere implementati correttamente altrimenti porta a codici complessi. La curva complessiva porta da media ad alta.
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Assistenza clienti:
SAS ha un buon servizio clienti; le sfide tecniche che possono essere facilmente risolte hanno la più grande comunità online, ma nessun supporto clienti rende l'utente molto difficile da affrontare. SAS è vantaggioso per le infrastrutture end-to-end di buona qualità.
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Dipendente dalla lingua:
R è un linguaggio orientato agli oggetti e funzionale, è un linguaggio molto esteso. Il codice sorgente per il software R è scritto in C e FORTRAN. È indipendente dalla piattaforma e supporta tutti i sistemi operativi. SAS si basa su SQL Language ed è un linguaggio procedurale.
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Pacchetti:
R ha una funzione di libreria integrata e pacchetti, quindi è l'opzione migliore per la visualizzazione della trama. SAS fornisce componenti durante l'installazione nel sistema SAS (ETS, database). In SAS gli input sono dati in Excel o da diverse fonti di dati e l'analisi statistica del risultato è data in forma di tabelle, grafici, HTML.
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GUI:
R ha vantaggi chiave rispetto al pacchetto statistico è che sofisticate capacità grafiche. Il sistema grafico di base di R ci consente di avere un ottimo controllo su grafici e grafici essenziali.
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La sicurezza dei dati:
SAS: la sicurezza è altamente mantenuta in SAS, dove enormi multinazionali si affidano a loro per proteggere i loro dati, poiché sono in corso molte analisi predittive. Quando si tratta di sicurezza, c'è sempre un divario tra l'open source e il prodotto commerciale. Considerando che i titoli non sono stati integrati bene in R.
Tabella di confronto SAS vs R.
Di seguito è riportato il 6 confronto più in alto tra SAS Vs R
| La base del confronto tra SAS vs R | SAS |
R |
| Disponibilità / Costo | È costoso, costa molta memoria. Non è uno strumento gratuito richiede software con licenza. È un clic ed esegue il software. | R è completamente gratuito e può essere scaricato da chiunque. Sono a basso costo. |
| Sistema grafico | Offrono una buona interfaccia grafica. una serie di funzioni statistiche con supporto tecnico. | Hanno capacità grafiche altamente avanzate |
| Gestione dati | Gestiscono set di dati di grandi dimensioni (Terabyte di dati) | R ha il più grande svantaggio nella gestione di grandi set di dati. R funziona su Ram, il che rende difficile eseguire il piccolo compito. |
| Facilità d'uso | SAS è un software commerciale. Questo strumento ha una GUI intuitiva. Viene fornito con documentazione e tutorial di base che possono aiutare gli studenti a imparare facilmente. | L'apprendimento di R è piuttosto ripido in quanto dobbiamo imparare il codice a livello di root. |
| Funzionalità di data science | SAS sono efficienti sono l'accesso ai dati sequenziali. L'interfaccia di trascinamento della selezione semplifica la creazione di un modello statistico. | Le modalità statistiche sono scritte in poche righe di codice. R viene utilizzato principalmente quando l'attività richiede un server autonomo. |
| classifica | Classificato al 31 ° posto a gennaio 2012. | Classificato al 24 ° posto dalla community TIOBE. |
Conclusione - SAS vs R
Per rimanere competitivi nel campo dell'analisi dei dati, per la competenza sono necessarie codifica e programmazione di alto livello. Una limitazione di R è la sua funzionalità si basa sul coinvolgimento del consumatore e dell'utente. Il problema di scalabilità ad esso associato è dovuto alla velocità inferiore della RAM. Le analisi statistiche in SAS vengono eseguite dal Programma diretto e dall'uso dell'analista SAS. Stanno conducendo nel mercato attuale come analisi predittiva avanzata. Se siamo specialisti del data mining o necessitiamo di grafici grafici avanzati, allora R è l'opzione migliore da scegliere.
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