Unterschied zwischen SAS vs R
SAS (Statistical Analysis System) - Es handelt sich um ein umfangreiches Geschäftsanalysetool, das für statistische Zwecke verwendet wird. Es bietet Datenverwaltungsdienste und Business Intelligence-Funktionen. SAS hilft dabei, Erkenntnisse aus den Rohdaten oder jeglichem Informationsmaterial zu gewinnen. Viele große Unternehmen setzen SAS ein, da sie viele analytische Komponenten haben und es sich im Gegensatz zu R oder Python um ein lizenziertes Produkt handelt, mit dem auch Analysen durchgeführt werden können. Personen mit grundlegenden SQL-Kenntnissen können die SAS-Anwendungen problemlos übernehmen. R ist Open-Source und wird in der Regel für Forschungs- und Studienzwecke verwendet. Es werden sofort Updates veröffentlicht. R ist eine interpretierte Sprache und unterstützt Matrixberechnungen. Die Programmiersprache R verfügt über statistische (einschließlich maschinellem Lernen, linearer Regression) und grafische Methoden. Clustering, Ko-Beziehung und Datenreduktion werden in R durchgeführt. Viele Unternehmen wie Uber, Google, Facebook verwenden R-Sprache. R kann auch mit einer anderen Sprache kommunizieren
Die beliebtesten und am häufigsten verwendeten Tools für die Datenanalyse sind SAS vs R.
- SAS wird größtenteils in großen Unternehmen initiiert, weil sie einen hohen Kundenservice haben. Deshalb spielen sie eine wichtige Rolle in Finanzdienstleistungs- und Marketingunternehmen.
- SAS-Code wird in seinem eigenen SAS-System ausgeführt, R-Code wird in der statistischen Umgebung des R ausgeführt.
- SAS hat Bitschleifen im Datensatz, in R werden Schleifen vermieden.
- R wird in mittelständischen Unternehmen eingesetzt; Telekommunikationsunternehmen benötigen unstrukturierte Daten für die Datenanalyse und arbeiten daher mit Algorithmen für maschinelles Lernen, für die die R-Sprache besser geeignet ist.
- Ruses funktionieren wie Entscheidungsbäume, Assoziationsregeln und Mining. Deshalb werden sie im Data Mining-Prozess verwendet.
- Wesentliche Nachteile von R sind, dass sie nur im RAM arbeiten, während SAS für eine größere Datenmenge arbeitet.
Einige der R-Anwendungen sind:
- Weit verbreitet im Finanzprozess und -markt.
- Sie helfen beim Datenimport, Bereinigen.
- Spielt eine wichtige Rolle in der Datenwissenschaft, da sie eine Vielzahl von Statistiken enthält.
Wo und in welchen Branchen kann SAS angewendet werden?
- Bereiche Finanzen, Regierung, Gesundheitswesen usw.
- Predictive Analytics
- Business Intelligence
- Prescriptive Analytics
Head to Head Vergleich zwischen SAS und R (Infografik)
Unten ist der Top 6 Unterschied zwischen SAS vs R 
Hauptunterschiede zwischen SAS und R
Sowohl SAS als auch R sind auf dem Markt sehr beliebt. Lassen Sie uns einige der Hauptunterschiede zwischen SAS und R. diskutieren.
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Leicht zu lernen:
SAS ist nicht schwer zu erlernen, sie haben eine vollständige Bedienungsanleitung. Da es sich um ein kommerziell lizenziertes Produkt handelt, gibt es beim Codieren nicht viele Schwierigkeitsgrade, in denen ein Benutzer den Code lernen und erstellen muss. Während R eine Programmiersprache benötigt, um zu lernen. Sie müssen korrekt implementiert werden oder führen zu komplexen Codes. Die Gesamtkurve führt zu durchschnittlich bis hoch.
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Kundendienst:
SAS haben einen guten Kundenservice; Technische Herausforderungen lassen sich leicht lösen. Die größte Online-Community hat jedoch keinen Kundensupport, der es dem Benutzer sehr schwer macht, technische Probleme zu lösen. SAS ist vorteilhaft, um die Infrastruktur mit guter Qualität durchgängig zu machen.
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Sprachabhängig:
R ist objektorientierte und funktionale Sprache, es ist eine sehr umfangreiche Sprache. Der Quellcode für die R-Software ist in C und FORTRAN geschrieben. Es ist plattformunabhängig und unterstützt alle Betriebssysteme. SAS basiert auf SQL Language und ist eine prozedurale Sprache.
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Pakete:
R verfügt über integrierte Bibliotheksfunktionen und -pakete, sodass es die beste Option für die Plotvisualisierung ist. SAS stellt Komponenten während der Installation im SAS-System (ETS, Datenbank) zur Verfügung. In SAS werden Eingaben in Excel oder aus mehreren Datenquellen und die statistische Analyse des Ergebnisses in Form von Tabellen, Grafiken, HTML angegeben.
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GUI:
R hat gegenüber statistischen Paketen die wichtigsten Vorteile, nämlich ausgefeilte grafische Fähigkeiten. Mit dem Basisgrafiksystem von R können wir die wesentlichen Diagramme und Grafiken genau steuern.
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Datensicherheit:
SAS - In SAS wird die Sicherheit hochgradig gewahrt, da große MNCs darauf angewiesen sind, ihre Daten zu schützen, da eine Menge vorausschauender Analysen durchgeführt werden. Wenn es um Sicherheit geht, gibt es immer eine Lücke zwischen Open Source und dem kommerziellen Produkt. Während Wertpapiere nicht gut in R. gebaut wurden
SAS vs R Vergleichstabelle
Unten ist der 6 oberste Vergleich zwischen SAS Vs R
| Die Vergleichsbasis zwischen SAS vs R | SAS |
R |
| Verfügbarkeit / Kosten | Es ist teuer, kostet viel Speicher. Es ist kein kostenloses Tool, für das lizenzierte Software erforderlich ist. Es ist ein Klick und führt die Software aus. | R ist völlig kostenlos und kann von jedermann heruntergeladen werden. Sie sind kostengünstig. |
| Grafisches System | Sie bieten eine gute GUI. eine Reihe von statistischen Funktionen mit technischer Unterstützung. | Sie haben hochentwickelte grafische Funktionen |
| Datenverarbeitung | Sie verarbeiten große Datensätze (Terabyte an Daten) | R hat den größten Nachteil beim Umgang mit großen Datenmengen. R arbeitet auf Ram, was es schwierig macht, die kleine Aufgabe auszuführen. |
| Benutzerfreundlichkeit | SAS ist eine kommerzielle Software. Dieses Tool verfügt über eine benutzerfreundliche GUI. Es kommt mit Dokumentation und Tutorial-Basis, die den Lernenden helfen können, leicht zu lernen. | Das Erlernen von R ist ziemlich steil, da wir Code auf der Stammebene lernen müssen. |
| Datenwissenschaftliche Fähigkeiten | SAS ist ein effizienter sequenzieller Datenzugriff. Die Drag & Drop-Oberfläche erleichtert die Erstellung eines statistischen Modells. | Statistische Modi werden in wenigen Codezeilen geschrieben. R wird hauptsächlich verwendet, wenn für die Aufgabe ein eigenständiger Server erforderlich ist. |
| Rangfolge | Platziert auf dem 31. Platz im Januar 2012. | Platz 24 von der TIOBE-Community. |
Schlussfolgerung - SAS vs R
Um auf dem Gebiet der Datenanalyse wettbewerbsfähig zu bleiben, sind Codierung und Programmierung auf hohem Niveau für Fachkenntnisse erforderlich. Eine Einschränkung von R ist, dass seine Funktionalität auf der Einbeziehung von Verbrauchern und Benutzern basiert. Das damit verbundene Problem der Skalierbarkeit ist auf die geringere RAM-Geschwindigkeit zurückzuführen. Statistische Analysen in SAS werden mit dem direkten Programm und mithilfe von SAS Analyst durchgeführt. Sie sind auf dem heutigen Markt als Advanced Predictive Analytics führend. Wenn wir auf Data Mining spezialisiert sind oder erweiterte grafische Darstellungen benötigen, ist R die beste Option.
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Dies war ein Leitfaden für den Hauptunterschied zwischen SAS und R. Hier werden auch die Hauptunterschiede zwischen SAS und R in Bezug auf Infografiken und die Vergleichstabelle erörtert. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln.
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