Qu'est-ce que SAS?
SAS signifie Statistical Analysis Software qui a été développé par le SAS Institute en 1960. Il est utilisé pour collecter des données à partir de différentes sources comme des bases de données, des fichiers, un entrepôt, etc. et effectue des opérations telles que modifier, insérer, récupérer, etc. pour effectuer une analyse statistique.
Fonctions de SAS
SAS peut être utilisé pour les fonctions suivantes:
- analyses statistiques
- Gérer une grande quantité de données
- Pour améliorer la qualité
- Développer des applications
- Extraire, transformer, mettre à jour des données
- Planification des affaires
En entrée d'une étape DATA, vous pouvez utiliser différents types de données. L'étape DATA comprend les instructions SAS que vous écrivez qui contiennent des instructions de traitement des données. Compiler ou exécuter l'étape DATA dans un programme SAS, SAS génère
Un journal contient des messages de traitement et des messages d'erreur. Ces messages peuvent aider au débogage d'un programme SAS.
Alternatives SAS
SAS est le leader des produits et services applicatifs universels de Business Intelligence Software. En conséquence, c'est le plus grand fournisseur de l'industrie de la Business Intelligence universelle.
En raison de ses composants solides et de son interface utilisateur, il s'agit de l'outil populaire, mais les organisations choisissent des alternatives à SAS en fonction des besoins de l'organisation. Il existe différents outils et logiciels utilisés pour l'intelligence d'affaires.
Liste des alternatives SAS
Vous trouverez ci-dessous la liste de quelques alternatives SAS notables:
1. Sisense
Sisense est un service de veille stratégique qui aide à gérer et à soutenir les données commerciales avec des analyses, des rapports et des visuels. Il analyse les données volumineuses et complexes et génère des tendances commerciales essentielles pour les ensembles de données.
Sisense aide à collecter les données provenant de diverses sources et les combine en une seule base de données. Après cela, ce logiciel lui-même réorganise les jeux de données dans un format standard prédéfini. En utilisant plusieurs filtres et outils analytiques fournis par le logiciel, les utilisateurs peuvent ensuite modifier les données ou effectuer des découpages et des découpages.
Sisense offre diverses fonctionnalités comme suit:
- Entreposage de données
- ETL (Extraire, transformer et charger)
- Tableaux de bord et tableaux de bord pour une meilleure analyse.
- Rédacteur de rapport
Dans Sisense, la technologie Crowd Accelerated BI offre la possibilité de partager des rapports d'analyse avec les utilisateurs appartient à l'organisation travaillant à la fois en interne et en externe.
2. Anaconda
Anaconda est une distribution python open source qui est utilisée pour traiter une grande quantité de données, l'analyse prédictive et le calcul.
Il prend en charge plus de 100 packages Python pour la science, les mathématiques, l'ingénierie et l'analyse de données.
Linux, Windows, Mac est multiplateforme. Anaconda ne nécessite pas les privilèges d'administrateur racine ou local.
3. WPS Analytics
La plateforme d'analyse industrielle WPS a été développée pour la science des données et les données lourdes écrites dans les langages SAS et R. Le logiciel WPS comprend une interface graphique avancée, c'est-à-dire des interfaces utilisateur graphiques, une robustesse, un traitement de données haute puissance et des cadres prêts pour la production. il est surtout connu pour le compilateur de langage SAS. WPS Analytics utilise des fichiers, des bases de données, des entrepôts de données, le clustering Hadoop et certains connecteurs spéciaux de stockage cloud pour une utilisation dans toutes les technologies de traitement et de stockage.
4. Pentaho
Pentaho est une société de logiciels pour l'intelligence d'affaires offrant Pentaho Business Analytics, c'est une suite logicielle open source d'intégration de données, OLAP (traitement analytique en ligne), de rapports, de tableaux de bord, d'exploration de données et de fonctions ETL.
L'édition de la société contient des caractéristiques supplémentaires qui ne se trouvent pas dans l'édition communautaire.
L'édition entreprise est reçue chaque année et comprend des services d'assistance supplémentaires.
5. Jamovi
Le nouveau tableur statistique ouvert pour la «3e génération» est jamovi. Jamovi est une alternative convaincante aux produits statistiques coûteux tels que les automates programmables et SAS, qui est conçu de la base à l'utilisation facile. jamovi est un projet communautaire qui invite des personnes du monde entier à contribuer. Jamovi enregistre vos données, les analyse ainsi que leurs options et les résultats dans le même fichier.
6. Gaio
Connectez-vous facilement pour faire glisser et déposer des tables dans des bases de données telles que Oracle, MS SQL, MySQL Server, etc. Créez un processus de données qui transforme vos informations, combine plusieurs sources de données, utilise des paramètres et génère des graphiques et des rapports de tableau.
Il est utilisé pour trouver des modèles, comparer des valeurs de période et calculer facilement toutes sortes de statistiques. Une fois le workflow de données établi, il sera exécuté fréquemment ou une fois à une heure prédéfinie.
7. Montecarlito
Comme Montecarlito est un code Open Source avec celui dans la feuille Excel, il y a une sortie directe. MonteCarlito est un complément Excel de simulation Monte-Carlo gratuit. De plus, des analyses statistiques telles que la moyenne, la médiane, l'erreur standard, la variance, l'asymétrie, le kurtosis peuvent également être effectuées. Montecarlito est utilisé pour créer l'histogramme
8. Robot de données
La plate-forme d'apprentissage automatisée pour Data Robot permet de créer et de déployer des modèles prédictifs rapidement et facilement. Dans les dossiers de santé, les essais cliniques, les systèmes de traitement des factures, l'industrie des soins de santé a encore du mal à débloquer la valeur de ces données pour améliorer les résultats des patients et se conformer aux réglementations en matière de soins de santé.
9. Programmation R
R est un langage de programmation et c'est un environnement logiciel libre pris en charge par la R Statistical Computing Foundation. L'environnement de programmation pour le langage R est basé sur une interface de ligne de commande standard. Il s'agit d'une plate-forme open source largement utilisée pour analyser les données statistiques et les graphiques. Il s'agit d'un projet GNU. Le langage R peut être considéré comme une distribution de S développée par John Chambers. De nombreux domaines comme l'exploration de données et l'analyse de données utilisent ce langage pour analyser efficacement les données. Il permet aux utilisateurs d'exécuter des commandes, de lire et de charger les données et de récupérer les résultats. Les opérateurs mathématiques sont utilisés tels que +, -, *, / pour les calculs. L'environnement permet aux utilisateurs de joindre des fichiers de données séparés dans un seul document, d'extraire une variable et de régresser en une seule fonction dans l'ensemble de données résultant.
10. Stan
Stan est un langage de programmation utilisé pour l'analyse des données. Il permet automatiquement l'inférence pour les grands modèles statistiques. Il prend en charge la bibliothèque mathématique en C ++ qui est utilisée pour résoudre de nombreux problèmes mathématiques comme une équation algébrique, des équations paraboliques, des probabilités, des variances, etc.
Conclusion
En comparant tous les outils et logiciels, n'importe qui peut choisir la meilleure alternative en fonction des besoins.
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