SAS versus R - o que é melhor?

SAS versus R - o que é melhor?
Author

Eshna Verma

Last updated September 27, 2017


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O SAS vs. R provavelmente tem sido o maior argumento que as empresas de análise podem ter visto.

Aqui está uma breve descrição sobre esses dois ecossistemas:

SAS: SAS tornou-se o líder de mercado indiscutível no espaço de análise comercial. O programa oferece uma enorme variedade de funções estatísticas tem uma ótima GUI (Enterprise Guide & Miner) para que as pessoas aprendam rápido e forneçam suporte técnico maravilhoso. No entanto, acaba sendo a alternativa mais cara e não é constantemente enriquecida com as mais recentes funções estatísticas.

R : R é a contraparte de código aberto do SAS , que foi aplicada em pesquisadores e professores. Devido à sua própria natureza de código aberto, as técnicas mais recentes são liberadas imediatamente. Há muita documentação acessível através da web e é uma alternativa muito rentável.

1. Disponibilidade / Preço:

SAS é um software comercial. Não é barato e ainda inacessível para a maioria dos profissionais (na capacidade individual). No entanto, detém a maior participação de mercado em organizações privadas. Portanto, a menos que você esteja em uma organização que tenha investido no SAS e até que, pode não ser fácil chegar a um.
Ou, por outro lado, R é gratuito e pode ser baixado por qualquer pessoa.

2. Facilidade de aprendizagem:

O SAS não é difícil de aprender e fornece opções simples (PROC SQL) para pessoas que já entendem de SQL. Caso contrário, é uma ótima interface GUI segura em seu repositório. No que diz respeito aos recursos, há tutoriais disponíveis em sites de inúmeras universidades e SAS tem um manual de instruções completo. As pessoas têm um preço, embora haja certificações dos institutos de treinamento da SAS .

R tem a curva de aprendizado abrupta entre os dois idiomas registrados aqui. Precisa de você compreender e aprender programação. R é uma linguagem de programação (baixo nível) e, portanto, processos diretos podem exigir códigos mais longos.

3. Progresso na aplicação:

Todos os 2 ecossistemas têm todas as funções fundamentais e mais necessárias acessíveis. Esse atributo só importa se você estiver trabalhando em algoritmos e tecnologias mais recentes.

Como resultado de sua natureza aberta, o R recebe os recursos mais recentes rapidamente (R comparado ao Python). O SAS, por outro lado, atualiza suas habilidades em novos lançamentos de variação. O desenvolvimento de novas técnicas é rápido, uma vez que o R tem sido amplamente utilizado em professores no passado.

O SAS lança atualizações no ambiente de gerenciamento, sendo assim, elas são bem analisadas. R por outro lado, há oportunidades para erros nos desenvolvimentos mais recentes e abriu contribuições.

4. Qual é o argumento?

Realmente não é assim tão fácil, o Linux pode fazer tudo o que o Windows e mais, mas o Windows ainda governa. Entre as principais razões para o domínio contínuo do Windows, está uma experiência e um incentivo mais fáceis para o usuário. Apesar de todas as vantagens oferecidas pelo Linux (melhor segurança, sem vírus e experiência do usuário semelhante, particularmente nas formas Ubuntu), o homem comum favorece o Windows, para não dizer que o Linux não tem uma comunidade de suporte animada.

5. Capacidade Estatística

Outros programas SAS e SAS Stat compactam uma forte força e abrangem praticamente toda a gama de técnicas e avaliações estatísticas. No entanto, como o R é open source e os indivíduos podem enviar seus programas / bibliotecas particulares, as mais recentes técnicas de ponta são sempre lançadas em R. Até hoje, R possui cerca de 15.000 programas no CRAN (Comprehensive R Archive Network - O site que mantém R job) repositório.

Várias das técnicas mais recentes, como GLMET, ADABoost RF, são acessíveis para serem usadas em R, mas não em SAS. Muitos programas experimentais também são obtidos em R. De fato, na maioria dos concorrentes da Kaggle (que precisa de um site próprio), os vencedores (que estão entre os melhores mineradores de dados do mundo) quase sempre usaram R para construir seus modelos.

Ainda assim, uma palavra deve ser colocada sobre o SAS, já que o SAS é um aplicativo pago com suporte, qualquer nova invenção ou nova técnica estatística deve ser verificada e aceita nesta faceta R é o vencedor. O SAS é usado em vários deveres críticos, nos quais somente as técnicas experimentais são incapazes de se infiltrar. Embora isso seja essencial para o ambiente, o SAS funciona, além disso, significa que ele vai continuar jogando com R em termos de invenções mais recentes. . Por outro lado, já que qualquer um pode carregar um programa em R, cuidado com o usuário!

6. Suporte ao atendimento ao cliente e comunidade:

R tem a maior comunidade on-line, mas nenhum suporte de atendimento ao cliente. Se você tiver problema, você está sozinho. Você vai ter muita ajuda.
SAS, por outro lado, tem um serviço dedicado ao cliente, além da comunidade. Portanto, caso você tenha dificuldades em alguns outros desafios técnicos ou configuração, você pode entrar em contato com eles.

Conclusão:

Certamente, não há vencedor nesta corrida. Isto é Será prematuro fazer apostas sobre o que vai predominar, dado o caráter dinâmico dos negócios. Determinado por suas condições (fase de carreira, Finanças, etc), você pode adicionar seus próprios pesos e chegar ao que pode ser apropriado para você. Aqui estão alguns cenários que são especiais:
  • Se você é um novato no setor de análise, eu gostaria de aprender o SAS como sua primeira língua. Ele detém a maior participação no mercado de trabalho e é fácil de aprender.
  • Se você é alguém que passou algum tempo nos negócios, sua experiência deve tentar diversificar o aprendizado de uma ferramenta nova.
  • Para profissionais e especialistas em negócios, os indivíduos devem conhecer pelo menos dois deles. Isso adicionará muita flexibilidade para o futuro e abrirá novas oportunidades.
  • Se você está em uma startup / freelancer, R é menos inútil.

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Eshna is a writer at Simplilearn. She has done Masters in Journalism and Mass Communication and is a Gold Medalist in the same. A voracious reader, she has penned several articles in leading national newspapers like TOI, HT and The Telegraph. She loves traveling and photography.


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