Wat is SAS?
SAS staat voor S tatistical A nalysis S oftware en wordt gebruikt voor Data Analytics. Het helpt u om kwalitatieve technieken en processen te gebruiken waarmee u de productiviteit van uw medewerkers en de bedrijfswinsten kunt verbeteren. SAS wordt uitgesproken als SaaS.
In SAS worden gegevens geëxtraheerd en gecategoriseerd, zodat u gegevenspatronen kunt identificeren en analyseren. Het is een softwaresuite waarmee u geavanceerde analyses, Business Intelligence, Predictive Analysis en gegevensbeheer kunt uitvoeren om effectief te werken in de concurrerende en veranderende zakelijke omstandigheden. Bovendien is SAS platformonafhankelijk, wat betekent dat u SAS op elk besturingssysteem kunt draaien, zowel Linux als Windows.
Wat wordt bedoeld met R?
R is een programmeertaal die veel wordt gebruikt door datawetenschappers en grote bedrijven zoals Google, Airbnb, Facebook etc. voor data-analyse.
R-taal biedt een breed scala aan functies voor elke datamanipulatie, elk statistisch model of diagram dat de data-analist nodig heeft. R biedt ingebouwde mechanismen voor het organiseren van gegevens, het uitvoeren van berekeningen op de gegeven informatie en het maken van grafische weergaven van die gegevenssets.
Waarom SAS gebruiken?
- Toegang tot onbewerkte gegevensbestanden en gegevens in een externe database
- Analyseer gegevens met behulp van statische, beschrijvende, multivariate technieken, prognoses, modellering en lineaire programmering
- Helpt u bij het beheren van gegevensinvoer, opmaak, conversie, bewerken en ophalen
- Met de geavanceerde analysefunctie kunt u wijzigingen en verbeteringen aanbrengen in bedrijfspraktijken
- Helpt bedrijven meer te weten te komen over hun historische gegevens
Waarom R gebruiken?
- R biedt nuttige programmeerconstructies voor data-analyse zoals conditionals, loops, invoer- en uitvoerfaciliteiten, door de gebruiker gedefinieerde recursieve functies, enz.
- R heeft een rijk en groeiend ecosysteem en er is veel documentatie beschikbaar via internet
- U kunt deze tool op verschillende platforms uitvoeren, waaronder Windows, Unix en MacOS
- Goede grafische mogelijkheden Ondersteund door een uitgebreid gebruikersnetwerk
Geschiedenis van SAS
- SAS is ontwikkeld door Jim Goodnight en John Shall in 1970 aan de NC University
- In eerste instantie is het ontwikkeld voor landbouwkundig onderzoek.
- Later werd het uitgebreid met een scala aan tools, waaronder Predictive Analytics, Data Management en BI.
- Tegenwoordig gebruiken 98 van 's werelds beste bedrijven in Fortune 400 SAS-gegevensanalysetool voor gegevensanalyse.
Geschiedenis van R.
- 1993- R is een programmeertaal ontwikkeld door Ross Ihaka en Robert Gentleman
- 1995: R werd voor het eerst gedistribueerd als een open-source tool onder GPL2-licentie
- 1997: R-kerngroep en CRAN opgericht
- 1999: De R-website, r-project.org, wordt gelanceerd
- 2000: R 1.0.0 uitgebracht
- 2004: R 2.0.0 uitgebracht
- 2009: eerste editie van het R Journal
- 2013: R 3.0.0 uitgebracht
- 2016: Nieuw R-logo aangenomen
SAS Vs. R
| Parameters | SAS | R |
| Beschikbaarheid / kosten | SAS is commerciële software, dus er is een financiële investering voor nodig. | R is open source software, dus iedereen kan het gebruiken. |
| Gemakkelijk te leren | SAS is de gemakkelijkste tool om te leren. Mensen met beperkte kennis van SQL kunnen het dus gemakkelijk leren. | R-programmeurs moeten saaie en lange codes schrijven. |
| Statistische vaardigheden | SAS biedt een krachtig pakket dat alle soorten statistische analyse en technieken biedt. | R is een open source-tool waarmee gebruikers hun eigen pakketten / bibliotheken kunnen indienen. De nieuwste technologieën worden vaak als eerste in R uitgebracht. |
| Bestanden delen | U kunt geen door SAS gegenereerde bestanden delen met een andere gebruiker die geen gebruikmaakt van SAS. | Omdat iedereen r gebruikt, is het veel gemakkelijker om bestanden met een andere gebruiker te delen. |
| Updates | SAS wordt relatief minder vaak bijgewerkt. | R is een open source-tool en wordt daarom continu bijgewerkt. |
| Marktaandeel | Momenteel wordt SAS geconfronteerd met hevige concurrentie van R en andere data-analyse-instrumenten, waardoor het marktaandeel van SAS geleidelijk afneemt. | R heeft de afgelopen vijf jaar een exponentiële groei doorgemaakt met zijn toenemende populariteit. Daarom neemt zijn marktaandeel snel toe. |
| Grafische mogelijkheden | SAS heeft een goede grafische ondersteuning. Het biedt echter geen maatwerk. | Grafische ondersteuning van R-tool is slecht. |
| Klantenservice | SAS biedt toegewijde klantenondersteuning. | R heeft de grootste online communities, maar geen klantenservice. |
| Ondersteuning voor diep leren | Deep Learning in SAS bevindt zich nog in de kinderschoenen en er is veel werk aan de winkel voordat het volwassen wordt. | R biedt geavanceerde integraties voor deep learning. |
| Taakscenario | De SAS-analysetool is nog steeds de marktleider als het gaat om zakelijke banen. Veel grote bedrijven werken nog steeds aan SAS. | Er wordt gemeld dat het aantal banen op R de afgelopen jaren is toegenomen. |
| Salaris schaal | Het gemiddelde salaris voor een SAS-programmeur is $ 81.560 per jaar in de VS. | Het gemiddelde salaris voor "R" programmeur "varieert van ongeveer $ 127.937 per jaar voor Data Scientist tot $ 147.189 per jaar. |
| Beste eigenschappen |
|
|
| Beroemde bedrijven gebruiken | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
| TIOBE-beoordeling | 22 | 16 |
Kenmerk van R
- R helpt u om verbinding te maken met vele databases en gegevenstypen
- Een groot aantal algoritmen en pakketten voor statistieken flexibel
- Biedt een effectieve gegevensverwerking en opslagfaciliteit
- Verzamel en analyseer gegevens van sociale media
- Train machines om voorspellingen te doen
- Schraap gegevens van websites
- Een uitgebreide en geïntegreerde verzameling van tussenliggende tools voor data-analyse
- Interface met andere talen en scriptmogelijkheden
- Flexibel, uitbreidbaar en uitgebreid voor productiviteit
- Ideaal platform voor datavisualisatie
Kenmerken van SAS
- Operationeel onderzoek en projectmanagement
- Rapportage met standaardafbeeldingen
- Updaten en wijzigen van gegevens
- Krachtige taal voor gegevensverwerking
- Lees en schrijf bijna elk gegevensformaat
- Beste functies voor het opschonen van gegevens
- Hiermee kunt u communiceren met meerdere hostsystemen
Het definitieve oordeel
Nadat we enkele belangrijke verschillen tussen beide tools hebben vergeleken, kunnen we zeggen dat beide hun eigen gebruikers hebben. Er zijn veel bedrijven die de voorkeur geven aan SAS vanwege gegevensbeveiligingsproblemen, die ondanks een daling in het afgelopen jaar laten zien dat er nog steeds een enorme vraag is naar SAS-gecertificeerde professionals.
Aan de andere kant is R een ideale tool voor die professionals die diepgaande kosteneffectieve gegevensanalysetaken willen uitvoeren. Het aantal startende bedrijven neemt over de hele wereld toe. Daarom neemt ook de vraag naar R-gecertificeerde ontwikkelaars toe. Momenteel hebben beide een gelijk groeipotentieel op de markt, en beide zijn even populaire tools.