Verschil tussen SAS versus R
SAS (Statistical Analysis System) - Het is een uitgebreide tool voor bedrijfsanalyse die wordt gebruikt voor het statistische doel. Het biedt datamanagementservices en business intelligence-mogelijkheden. SAS helpt bij het verkrijgen van inzichten uit de onbewerkte gegevens of enig informatiemateriaal. Veel grote bedrijven gebruiken SAS omdat ze veel componenten bevatten op het gebied van analyse en het is ook een gelicentieerd product, in tegenstelling tot R of python waar analyse ook kan worden gedaan met behulp van hen. Mensen met basiskennis van SQL zouden de SAS-applicaties gemakkelijk kunnen gebruiken. R is open-source en wordt meestal gebruikt voor onderzoek en academische doeleinden, ze geven onmiddellijk updates vrij. R is een geïnterpreteerde taal en ondersteunt matrixberekeningen. R programmeertaal heeft statistische (inclusief machine learning, lineaire regressie) en grafische methoden. Clustering, co-relatie en gegevensreductie worden gedaan in R. Veel bedrijven zoals Uber, Google en Facebook gebruiken R-taal. R kan ook communiceren met een andere taal
De meest populaire en gebruikte tools voor data-analyse zijn SAS vs R.
- SAS wordt grotendeels geïnitieerd in grote bedrijven omdat ze een hoge klantenservice hebben, daarom spelen ze een cruciale rol in financiële diensten en marketingbedrijven.
- SAS-code wordt uitgevoerd binnen zijn eigen SAS-systeem, R-code wordt uitgevoerd binnen de statistische omgeving van de R.
- SAS heeft bitlussen in gegevensbestanden opnemen, in R-lussen worden vermeden.
- R wordt gebruikt in middelgrote bedrijven; telecombedrijven hebben ongestructureerde gegevens nodig voor de gegevensanalyse en daarom gebruiken ze machine learning-algoritmen om mee te werken waarvoor R-taal geschikter is.
- Ruses functioneren als beslissingsbomen, associatieregels, mining, daarom worden ze gebruikt in het datamining-proces.
- Belangrijke nadelen van R zijn dat ze alleen op RAM werken, terwijl SAS voor grotere gegevensomvang werkt.
Sommige van de R-applicaties zijn:
- Grotendeels gebruikt in het financiële proces en de markt.
- Ze helpen bij het importeren van gegevens, opschonen.
- Speelt een cruciale rol in de gegevenswetenschap, omdat deze een verscheidenheid aan statistieken oplevert.
Waar SAS kan worden toegepast en in welke sectoren?
- Financiën, overheid, domeinen in de gezondheidszorg, enz.
- Voorspellende analyse
- Bedrijfsinformatie
- Voorschriftanalyses
Head-to-head vergelijking tussen SAS versus R (infographics)
Hieronder staat het top 6 verschil tussen SAS versus R 
Belangrijkste verschillen tussen SAS versus R
Beide SAS versus R zijn populaire keuzes in de markt; laten we een paar van de belangrijkste verschillen tussen SAS en R. bespreken
-
Makkelijk te leren:
SAS is niet moeilijk om te leren dat ze een volledige handleiding hebben. Omdat het een commercieel gelicentieerd product is, zijn er niet veel moeilijkheidsgraden als het gaat om codering waarbij een gebruiker de code moet leren en bouwen. terwijl R een programmeertaal nodig heeft om te leren. Ze moeten correct worden geïmplementeerd of leiden anders tot complexe codes. De algemene curve leidt tot gemiddeld tot hoog.
-
Klantenservice:
SAS heeft een goede klantenservice; technische uitdagingen zijn gemakkelijk te sorteren, heeft de grootste online community, maar geen klantenondersteuning die het voor de gebruiker erg moeilijk maakt om technische problemen aan te pakken. SAS is gunstig voor een end-to-end infrastructuur van goede kwaliteit.
-
Taal afhankelijk:
R is Object-Oriented en functionele taal, het is een zeer uitgebreide taal. De broncode voor de R-software is geschreven in C en FORTRAN. Het is platformonafhankelijk en ondersteunt alle besturingssystemen. SAS is gebaseerd op SQL-taal en is een procedurele taal.
-
Pakketjes:
R heeft een ingebouwde bibliotheekfunctie en pakketten, dus het is de beste optie voor plotvisualisatie. SAS biedt componenten tijdens installatie in SAS-systeem (ETS, database). In SAS worden invoer gegeven in excel of uit verschillende gegevensbronnen en de statistische analyse van het resultaat wordt gegeven in de vorm van tabellen, grafieken, HTML.
-
GUI:
R heeft belangrijke voordelen ten opzichte van het statistische pakket dat geavanceerde grafische mogelijkheden zijn. Dankzij het grafische basissysteem van R hebben we een nauwkeurige controle over de essentiële plot en grafiek.
-
Dataveiligheid:
SAS - Beveiliging wordt zeer goed onderhouden in SAS, waar enorme MNC's op hen vertrouwen om hun gegevens te beschermen, omdat er veel voorspellende analyses worden uitgevoerd. Als het om beveiliging gaat, is er altijd een kloof tussen de open source en het commerciële product. Terwijl Securities niet ver in R. waren ingebouwd
SAS vs R Vergelijkingstabel
Hieronder is de 6 bovenste vergelijking tussen SAS Vs R
| De basis van vergelijking tussen SAS versus R | SAS |
R |
| Beschikbaarheid / Kosten | Het is duur, kost veel geheugen. Het is geen gratis hulpmiddel dat gelicentieerde software vereist. Het is een klik en start de software. | R is volledig gratis en kan door iedereen worden gedownload. Ze zijn goedkoop. |
| Grafisch systeem | Ze bieden een goede GUI. een reeks statistische functies met technische ondersteuning. | Ze hebben zeer geavanceerde grafische mogelijkheden |
| Gegevensverwerking | Ze verwerken grote datasets (terabytes aan data) | R heeft het grootste nadeel bij het verwerken van Big dataset. R werkt op Ram, wat het moeilijk maakt om de kleine taak uit te voeren. |
| Makkelijk te gebruiken | SAS is commerciële software. Deze tool heeft een gebruikersvriendelijke GUI. Het wordt geleverd met documentatie en zelfstudie die leerlingen kunnen helpen om gemakkelijk te leren. | Het leren van R is behoorlijk steil omdat we code op het rootniveau moeten leren. |
| Data science mogelijkheden | SAS zijn efficiënt zijn sequentiële gegevenstoegang. Met de interface voor slepen en neerzetten kunt u eenvoudig een statistisch model maken. | Statistische modi zijn geschreven in enkele regels code. R wordt voornamelijk gebruikt wanneer de taak een zelfstandige server vereist. |
| ranking | Gerangschikt op de 31e plaats in januari 2012. | Gerangschikt op de 24e plaats door de TIOBE-gemeenschap. |
Conclusie SAS vs R
Om concurrerend te blijven op het gebied van data-analyse, zijn codering en programmering op hoog niveau noodzakelijk voor expertise. Een beperking van R is dat de functionaliteit is gebaseerd op de betrokkenheid van consumenten en gebruikers. Het probleem van de schaalbaarheid dat ermee samenhangt, is te wijten aan de snelheid van minder RAM. Statistische analyses in SAS worden uitgevoerd via een direct programma en gebruik van SAS Analyst. Ze zijn toonaangevend in de huidige markt als geavanceerde voorspellende analyses. Als we datamining-specialisatie zijn of behoefte hebben aan geavanceerde grafische plots, dan is R de beste optie om voor te gaan.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor het grootste verschil tussen SAS en R. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen SAS en R met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie.
- SAS versus RapidMiner
- Belangrijkste verschillen - JIRA versus TFS
- SASS vs SCSS - Verbazingwekkende vergelijkingen
- Verschillen tussen SQL Server en PostgreSQL