SAS là gì?
SAS là viết tắt của S tatistical Một nalysis S oftware được sử dụng cho dữ liệu Analytics. Nó giúp bạn sử dụng các kỹ thuật và quy trình định tính cho phép bạn nâng cao năng suất của nhân viên và lợi nhuận kinh doanh. SAS được phát âm là SaaS.
Trong SAS, dữ liệu được trích xuất và phân loại giúp bạn xác định và phân tích các mẫu dữ liệu. Đây là bộ phần mềm cho phép bạn thực hiện các phân tích nâng cao, Kinh doanh thông minh, Phân tích dự đoán, quản lý dữ liệu để hoạt động hiệu quả trong điều kiện kinh doanh cạnh tranh và thay đổi. Hơn nữa, SAS độc lập với nền tảng, có nghĩa là bạn có thể chạy SAS trên bất kỳ hệ điều hành nào kể cả Linux hoặc Windows.
R có nghĩa là gì?
R là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi bởi các nhà khoa học dữ liệu và các tập đoàn lớn như Google, Airbnb, Facebook, v.v. để phân tích dữ liệu.
Ngôn ngữ R cung cấp một loạt các chức năng cho mọi thao tác dữ liệu, mô hình thống kê hoặc biểu đồ mà nhà phân tích dữ liệu cần. R cung cấp các cơ chế có sẵn để tổ chức dữ liệu, chạy tính toán trên thông tin đã cho và tạo biểu diễn đồ họa của tập dữ liệu đó.
Tại sao sử dụng SAS?
- Truy cập các tệp dữ liệu thô và dữ liệu trong cơ sở dữ liệu bên ngoài
- Phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các kỹ thuật tĩnh, mô tả, đa biến, dự báo, mô hình hóa và lập trình tuyến tính
- Giúp bạn quản lý việc nhập, định dạng, chuyển đổi, chỉnh sửa và truy xuất dữ liệu
- Tính năng phân tích nâng cao cho phép bạn thực hiện các thay đổi và cải tiến trong thực tiễn kinh doanh
- Giúp các doanh nghiệp biết về dữ liệu lịch sử của họ
Tại sao sử dụng R?
- R cung cấp cấu trúc lập trình hữu ích cho phân tích dữ liệu như điều kiện, vòng lặp, cơ sở đầu vào và đầu ra, hàm đệ quy do người dùng xác định, v.v.
- R có một hệ sinh thái phong phú và mở rộng và nhiều tài liệu có sẵn trên internet
- Bạn có thể chạy công cụ này trên nhiều nền tảng khác nhau bao gồm Windows, Unix và MacOS
- Khả năng đồ họa tốt Được hỗ trợ bởi một mạng lưới người dùng rộng lớn
Lịch sử của SAS
- SAS được phát triển bởi Jim Goodnight và John Shall vào năm 1970 tại Đại học NC
- Ban đầu, nó được phát triển cho Nghiên cứu Nông nghiệp.
- Sau đó, nó mở rộng sang một loạt các công cụ bao gồm Phân tích dự đoán, Quản lý dữ liệu, BI trong số những công cụ khác.
- Ngày nay, 98 công ty hàng đầu thế giới trong khối tài sản 400 sử dụng công cụ phân tích dữ liệu SAS để phân tích dữ liệu.
Lịch sử của R
- 1993- R là một ngôn ngữ lập trình được phát triển bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman
- 1995: R được phân phối lần đầu tiên dưới dạng công cụ mã nguồn mở theo giấy phép GPL2
- 1997: Nhóm cốt lõi R và CRAN được thành lập
- 1999: Trang web R, r-project.org, ra mắt
- 2000: R 1.0.0 được phát hành
- 2004: R 2.0.0 được phát hành
- 2009: Ấn bản đầu tiên của Tạp chí R
- 2013: R 3.0.0 được phát hành
- 2016: Logo R mới được thông qua
SAS Vs. R
| Thông số | SAS | R |
| Tính khả dụng / Chi phí | SAS là phần mềm thương mại nên cần đầu tư tài chính. | R là phần mềm mã nguồn mở, vì vậy, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nó. |
| Dễ học | SAS là công cụ dễ học nhất. Vì vậy, những người có kiến thức hạn chế về SQL có thể học nó một cách dễ dàng. | Lập trình viên R cần viết những đoạn mã dài dòng và tẻ nhạt. |
| Khả năng thống kê | SAS cung cấp một gói mạnh mẽ cung cấp tất cả các loại phân tích và kỹ thuật thống kê. | R là một công cụ mã nguồn mở cho phép người dùng gửi các gói / thư viện của riêng họ. Các công nghệ mới nhất thường được phát hành trong R đầu tiên. |
| Chia sẻ file | Bạn không thể chia sẻ tệp được tạo SAS với người dùng khác không sử dụng SAS. | Vì bất kỳ ai cũng sử dụng r, nên việc chia sẻ tệp với người dùng khác sẽ dễ dàng hơn nhiều. |
| Cập nhật | SAS tương đối ít được cập nhật thường xuyên. | R là một công cụ mã nguồn mở, vì vậy nó liên tục được cập nhật. |
| Thị phần | Hiện tại, SAS đang phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ R, và các công cụ phân tích Dữ liệu khác khiến thị phần của SAS ngày càng giảm dần. | R đã tăng trưởng theo cấp số nhân trong năm năm qua với mức độ phổ biến ngày càng tăng của nó. Đó là lý do tại sao thị phần của nó đang tăng lên nhanh chóng. |
| Khả năng đồ họa | SAS có hỗ trợ đồ họa tốt. Tuy nhiên, nó không cung cấp bất kỳ tùy chỉnh nào. | Hỗ trợ đồ họa của công cụ R là kém. |
| Hỗ trợ khách hàng | SAS cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng tận tâm. | R có cộng đồng trực tuyến lớn nhất nhưng không có dịch vụ hỗ trợ khách hàng. |
| Hỗ trợ học tập sâu | Học sâu trong SAS vẫn đang trong giai đoạn đầu và còn rất nhiều việc phải làm trước khi nó trưởng thành. | R cung cấp tích hợp học sâu nâng cao. |
| Tình huống công việc | Công cụ phân tích SAS vẫn là công cụ dẫn đầu thị trường về việc làm của doanh nghiệp. Nhiều công ty lớn vẫn làm việc trên SAS. | Việc làm trên R đã được báo cáo là tăng trong vài năm qua. |
| Mức lương | Mức lương trung bình cho bất kỳ lập trình viên SAS nào là $ 81,560 mỗi năm ở Hoa Kỳ | Mức lương trung bình cho lập trình viên "R" dao động từ khoảng 127,937 đô la mỗi năm cho Nhà khoa học dữ liệu đến 147,189 đô la mỗi năm. |
| Các tính năng tốt nhất |
|
|
| Các công ty nổi tiếng sử dụng | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
| Xếp hạng TIOBE | 22 | 16 |
Tính năng của R
- R giúp bạn kết nối với nhiều cơ sở dữ liệu và kiểu dữ liệu
- Một số lượng lớn các thuật toán và gói để thống kê linh hoạt
- Cung cấp cơ sở lưu trữ và xử lý dữ liệu hiệu quả
- Thu thập và phân tích dữ liệu mạng xã hội
- Huấn luyện máy móc để đưa ra dự đoán
- Lấy dữ liệu từ các trang web
- Một bộ sưu tập toàn diện và tích hợp các công cụ trung gian để phân tích dữ liệu
- Giao diện với các ngôn ngữ khác và khả năng viết kịch bản
- Linh hoạt, có thể mở rộng và toàn diện cho năng suất
- Nền tảng lý tưởng để trực quan hóa dữ liệu
Các tính năng của SAS
- Nghiên cứu hoạt động và quản lý dự án
- Báo cáo hình thành với đồ họa tiêu chuẩn
- Cập nhật và sửa đổi dữ liệu
- Ngôn ngữ xử lý dữ liệu mạnh mẽ
- Đọc và ghi hầu hết mọi định dạng dữ liệu
- Các chức năng làm sạch dữ liệu tốt nhất
- Cho phép bạn tương tác với nhiều hệ thống máy chủ lưu trữ
Phán quyết cuối cùng
Sau khi so sánh một số điểm khác biệt chính giữa cả hai công cụ này, chúng ta có thể nói rằng cả hai đều có nhóm người dùng riêng. Có nhiều công ty thích SAS hơn vì các vấn đề bảo mật dữ liệu, điều này cho thấy mặc dù đã giảm trong một năm gần đây, nhưng vẫn có một nhu cầu rất lớn đối với các chuyên gia được chứng nhận SAS.
Mặt khác, R là một công cụ lý tưởng cho những chuyên gia muốn thực hiện công việc Phân tích dữ liệu hiệu quả về chi phí. Số lượng các công ty khởi nghiệp ngày càng tăng trên toàn thế giới. Do đó, nhu cầu về các nhà phát triển được chứng nhận R cũng ngày càng tăng. Hiện tại, cả hai đều có tiềm năng phát triển ngang nhau trên thị trường và cả hai đều là những công cụ phổ biến như nhau.