Différence entre SAS et R
SAS (Statistical Analysis System) - Il s'agit d'un outil d'analyse commerciale complet utilisé à des fins statistiques. Il fournit des services de gestion des données et des capacités de business intelligence. SAS aide à obtenir des informations à partir des données brutes ou de tout matériel d'information. De nombreuses grandes entreprises utilisent SAS car elles ont de nombreux composants en termes d'analyse et c'est également un produit sous licence, contrairement à R ou à python où l'analyse peut également être effectuée en les utilisant. Les personnes possédant des connaissances de base en SQL pourraient facilement prendre en charge les applications SAS. R est open-source et est généralement utilisé à des fins de recherche et universitaires, ils publient immédiatement des mises à jour. R est un langage interprété et prend en charge les calculs matriciels. Le langage de programmation R possède des méthodes statistiques (incluant l'apprentissage automatique, la régression linéaire) et graphiques. Le regroupement, la co-relation et la réduction des données sont effectués dans R. De nombreuses entreprises comme Uber, Google, Facebook utilisent le langage R. R peut aussi communiquer avec une autre langue
Les outils d'analyse de données les plus populaires et les plus utilisés sont SAS vs R.
- SAS est largement initiée dans les grandes entreprises car elles ont un service client élevé, c'est pourquoi elles jouent un rôle vital dans les services financiers et les sociétés de marketing.
- Le code SAS est exécuté dans son propre système SAS, le code R s'exécute dans l'environnement statistique de R.
- SAS a des boucles de bits dans l'enregistrement des fichiers de données, dans les boucles R sont évitées.
- R est utilisé dans les entreprises de taille moyenne; Les entreprises de télécommunications ont besoin de données non structurées pour l'analyse des données et utilisent donc des algorithmes d'apprentissage automatique pour travailler avec le langage R qui convient le mieux.
- Les ruses fonctionnent comme les arbres de décision, la règle d'association, l'exploration, c'est pourquoi elles sont utilisées dans le processus d'exploration de données.
- Les inconvénients importants de R sont qu'ils ne fonctionnent que sur la RAM, tandis que SAS fonctionne pour une taille de données accrue.
Certaines des applications R sont:
- Largement utilisé dans le processus et le marché des finances.
- Ils aident à l'importation, au nettoyage des données.
- Joue un rôle vital dans la science des données car il fournit une variété de statistiques.
Où SAS peut-il être appliqué et dans quels secteurs?
- Finances, gouvernement, domaines de la santé, etc.
- Analyses prédictives
- L'intelligence d'entreprise
- Analyse normative
Comparaison directe entre SAS et R (infographie)
Vous trouverez ci-dessous la principale différence de 6 entre SAS et R 
Différences clés entre SAS et R
Les deux SAS vs R sont des choix populaires sur le marché; laissez-nous discuter de certaines des principales différences entre SAS vs R.
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Facile à apprendre:
SAS n'est pas difficile d'apprendre qu'ils ont un manuel d'instructions complet. Comme il s'agit d'un produit sous licence commerciale, il n'y aura pas beaucoup de niveaux de difficulté quand il s'agit de coder où un utilisateur doit apprendre et construire le code. tandis que R a besoin d'un langage de programmation pour apprendre. Ils doivent être implémentés correctement ou bien conduire à des codes complexes. La courbe globale conduit à moyenne à élevée.
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Service Clients:
SAS a un bon service client; les défis techniques sont facilement triés a la plus grande communauté en ligne mais pas de support client ce qui rend beaucoup difficile pour l'utilisateur de résoudre les problèmes techniques. SAS est avantageux pour une infrastructure de bout en bout de bonne qualité.
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Dépendant de la langue:
R est un langage orienté objet et fonctionnel, c'est un langage très étendu. Le code source du logiciel R est écrit en C et FORTRAN. Il est indépendant de la plate-forme et prend en charge tous les systèmes d'exploitation. SAS est basé sur le langage SQL et est un langage procédural.
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Paquets:
R a une fonction de bibliothèque intégrée et des packages, c'est donc la meilleure option pour la visualisation du tracé. SAS fournit des composants lors de l'installation dans le système SAS (ETS, base de données). En SAS, les entrées sont données en Excel ou à partir de plusieurs sources de données et l'analyse statistique du résultat est donnée sous forme de tableaux, graphiques, HTML.
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GUI:
R a des avantages clés par rapport au progiciel statistique, c'est que des capacités graphiques sophistiquées. Le système graphique de base de R nous permet d'avoir un contrôle précis sur l'intrigue et le graphique essentiels.
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Sécurité des données:
SAS - La sécurité est hautement maintenue dans SAS où d'énormes multinationales comptent sur elles pour protéger leurs données, car de nombreuses analyses prédictives sont en cours. En matière de sécurité, il y a toujours un écart entre l'open source et le produit commercial. Alors que les titres n'étaient pas bien intégrés dans R.
Tableau de comparaison SAS vs R
Ci-dessous est la 6 comparaison la plus haute entre SAS Vs R
| La base de comparaison entre SAS vs R | SAS |
R |
| Disponibilité / coût | C'est cher, ça coûte beaucoup de mémoire. Ce n'est pas un outil gratuit qui nécessite un logiciel sous licence. C'est un clic et exécute le logiciel. | R est entièrement gratuit et peut être téléchargé par n'importe qui. Ils sont bon marché. |
| Système graphique | Ils offrent une bonne interface graphique. une gamme de fonctions statistiques avec support technique. | Ils ont des capacités graphiques très avancées |
| Le traitement des données | Ils gèrent de grands ensembles de données (téraoctets de données) | R présente le plus gros inconvénient dans la gestion des Big Data. R fonctionne sur Ram, ce qui rend difficile l'exécution de la petite tâche. |
| Facilité d'utilisation | SAS est un logiciel commercial. Cet outil a une interface utilisateur conviviale. Il est livré avec une documentation et une base de tutoriels qui peuvent aider les apprenants à apprendre facilement. | L'apprentissage de R est assez raide car nous devons apprendre le code au niveau racine. |
| Capacités de science des données | Les SAS sont efficaces sont l'accès séquentiel aux données. L'interface glisser-déposer facilite la création d'un modèle statistique. | Les modes statistiques sont écrits en quelques lignes de code. R est principalement utilisé lorsque la tâche nécessite un serveur autonome. |
| Classement | Classé 31e place en janvier 2012. | Classé en 24 ème place par la communauté TIOBE. |
Conclusion - SAS vs R
Pour rester compétitif dans le domaine de l'analyse de données, un codage et une programmation de haut niveau sont nécessaires à l'expertise. Une limitation de R est que sa fonctionnalité est basée sur l'implication du consommateur et de l'utilisateur. Le problème d'évolutivité qui lui est associé est dû à une vitesse moindre de RAM. Les analyses statistiques dans SAS sont effectuées par le programme direct et l'utilisation de SAS Analyst. Ils dominent le marché actuel en tant qu'analytique prédictive avancée. Si nous sommes spécialisés dans l'exploration de données ou si nous avons besoin de tracés graphiques avancés, alors R est la meilleure option.
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