Was ist SAS?
SAS steht für Statistical Analysis Software, die 1960 vom SAS Institute entwickelt wurde. Sie wird verwendet, um Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Dateien, Warenhäusern usw. zu sammeln und Vorgänge wie Ändern, Einfügen, Abrufen usw. auszuführen, um eine statistische Analyse durchzuführen.
Funktionen von SAS
SAS kann für die folgenden Funktionen verwendet werden:
- statistische Analyse
- Große Datenmengen verwalten
- Qualität verbessern
- Anwendungen entwickeln
- Daten extrahieren, transformieren, aktualisieren
- Planungsgeschäft
Als Eingabe für einen DATA-Schritt können Sie verschiedene Datentypen verwenden. Der Schritt DATA enthält SAS-Anweisungen, die Sie schreiben und die Datenverarbeitungsanweisungen enthalten. Kompilieren Sie den DATA-Schritt oder führen Sie ihn in einem SAS-Programm aus, das SAS generiert
Ein Protokoll enthält Meldungen zur Bearbeitung und Fehlermeldungen. Diese Meldungen können beim Debuggen eines SAS-Programms hilfreich sein.
SAS-Alternativen
SAS ist führend bei universellen Business Intelligence Software-Produkten und Anwendungsdiensten. Infolgedessen ist es der größte Anbieter in der universellen Business Intelligence-Branche.
Aufgrund seiner soliden Komponenten und Benutzeroberfläche ist es das beliebte Tool, aber Unternehmen wählen Alternativen zu SAS basierend auf den Anforderungen des Unternehmens. Es gibt verschiedene Tools und Software für Business Intelligence.
Liste der SAS-Alternativen
Nachfolgend finden Sie eine Liste einiger bemerkenswerter SAS-Alternativen:
1. Sisense
Sisense ist ein Business Intelligence-Dienst, der bei der Verwaltung und Unterstützung von Geschäftsdaten mit Analysen, Berichten und Grafiken hilft. Es analysiert große und komplexe Datenmengen und generiert wichtige Geschäftstrends für Datensätze.
Sisense hilft dabei, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und in einer einzigen Datenbank zusammenzufassen. Danach ordnet diese Software die Datensätze selbst in ein vordefiniertes Standardformat um. Mithilfe mehrerer Filter und Analysetools, die von der Software bereitgestellt werden, können Benutzer die Daten dann ändern oder das Schneiden und Zerteilen durchführen.
Sisense bietet verschiedene Funktionen wie folgt:
- Data Warehousing
- ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden)
- Dashboards und Anzeigetafeln für eine bessere Analyse.
- Berichtersteller
In Sisense bietet die Crowd Accelerated BI-Technologie die Möglichkeit, Analyseberichte für Benutzer freizugeben, die sowohl intern als auch extern im Unternehmen arbeiten.
2. Anaconda
Anaconda ist eine Open-Source-Python-Distribution, die für die Verarbeitung einer großen Datenmenge, für Vorhersageanalysen und Berechnungen verwendet wird.
Es unterstützt über 100 Python-Pakete für Wissenschaft, Mathematik, Ingenieurwesen und Datenanalyse.
Linux, Windows, Mac ist plattformübergreifend. Anaconda benötigt nicht die Rechte eines Root-Administrators oder eines lokalen Administrators.
3. WPS Analytics
Die industrielle WPS-Analyseplattform wurde für Datenwissenschaft und umfangreiche Daten in den Sprachen SAS und R entwickelt. Die WPS-Software umfasst eine erweiterte grafische Benutzeroberfläche, z. B. grafische Benutzeroberflächen, Robustheit, leistungsstarke Datenverarbeitung und produktionsbereite Frameworks. Es ist am besten für den SAS Language Compiler bekannt. WPS Analytics verwendet Datei-, Datenbank-, Data Warehouse-, Hadoop-Clustering- und einige spezielle Connector-Cloud-Speicher zur Verwendung in allen Verarbeitungs- und Speichertechnologien.
4. Pentaho
Pentaho ist ein Softwareunternehmen für Business Intelligence, das Pentaho Business Analytics anbietet. Es ist eine Open-Source-Software-Suite mit Funktionen für Datenintegration, OLAP (Online Analytical Processing), Berichterstellung, Dashboarding, Data Mining und ETL.
Die Edition des Unternehmens enthält zusätzliche Merkmale, die in der Community-Edition nicht enthalten sind.
Die Unternehmensausgabe wird jährlich verschickt und beinhaltet zusätzliche Supportleistungen.
5. Jamovi
Die neue offene statistische Tabelle für die dritte Generation heißt jamovi. Jamovi ist eine überzeugende Alternative zu teuren Statistikprodukten wie SPS und SAS, die von Grund auf auf einfache Bedienung ausgelegt sind. jamovi ist ein Community-Projekt, das Menschen aus der ganzen Welt einlädt, einen Beitrag zu leisten. Jamovi speichert Ihre Daten, analysiert sie und ihre Optionen sowie die Ergebnisse in derselben Datei.
6. Gaio
Stellen Sie eine einfache Verbindung mit Drag & Drop-Tabellen in Datenbanken wie Oracle, MS SQL, MySQL Server usw. her. Erstellen Sie einen Datenprozess, der Ihre Informationen transformiert, mehrere Datenquellen kombiniert, Parameter verwendet und Diagramme und Tabellenberichte generiert.
Es wird verwendet, um Muster zu finden, Zeitperiodenwerte zu vergleichen und alle Arten von Statistiken auf einfache Weise zu berechnen. Nachdem der Datenworkflow eingerichtet wurde, wird er häufig oder einmal zu einem vordefinierten Zeitpunkt ausgeführt.
7. Montecarlito
Da Montecarlito ein Open Source Code ist, gibt es in Excel Sheet eine direkte Ausgabe. MonteCarlito ist ein kostenloses Excel-Add-In für die Monte-Carlo-Simulation. Darüber hinaus können statistische Auswertungen wie Mittelwert, Median, Standardfehler, Varianz, Schiefe, Kurtosis durchgeführt werden. Mit Montecarlito wird ein Histogramm erstellt
8. Datenroboter
Die automatisierte Lernplattform für Data Robot ermöglicht die schnelle und einfache Erstellung und Bereitstellung von Vorhersagemodellen. In Gesundheitsakten, klinischen Studien und Abrechnungssystemen tut sich die Gesundheitsbranche immer noch schwer, den Wert dieser Daten freizugeben, um bessere Patientenergebnisse zu erzielen und die Gesundheitsvorschriften einzuhalten.
9. R Programmierung
R ist eine Programmiersprache und eine freie Software-Umgebung, die von der R Statistical Computing Foundation unterstützt wird. Die Programmierumgebung für die R-Sprache basiert auf einer Standard-Befehlszeilenschnittstelle. Es ist eine Open-Source-Plattform, die häufig zur Analyse statistischer Daten und Grafiken verwendet wird. Es ist ein GNU-Projekt. R-Sprache kann als eine von John Chambers entwickelte Distribution von S betrachtet werden. Viele Bereiche wie Data Mining und Datenanalyse verwenden diese Sprache, um Daten effizient zu analysieren. Es bietet Benutzern die Möglichkeit, Befehle auszuführen, Daten zu lesen und zu laden und Ergebnisse abzurufen. Für Berechnungen werden mathematische Operatoren wie +, -, *, / verwendet. Die Umgebung ermöglicht es Benutzern, separate Datendateien in einem einzigen Dokument zusammenzufügen, eine Variable zu extrahieren und in dem resultierenden Datensatz eine Regression in eine einzige Funktion vorzunehmen.
10. Stan
Stan ist eine Programmiersprache für die Datenanalyse. Es aktiviert automatisch die Inferenz für große statistische Modelle. Es unterstützt die Mathematikbibliothek in C ++, die verwendet wird, um viele mathematische Probleme wie eine algebraische Gleichung, parabolische Gleichungen, Wahrscheinlichkeiten, Varianz usw. zu lösen.
Fazit
Durch den Vergleich aller Tools und Software kann jeder anhand der Anforderungen die beste Alternative auswählen.
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