Diferença entre SAS vs R
SAS (Sistema de Análise Estatística) - É uma extensa ferramenta de análise de negócios usada para fins estatísticos. Ele fornece serviços de gerenciamento de dados e recursos de inteligência de negócios. O SAS ajuda a obter informações a partir dos dados brutos ou de qualquer material informativo. Muitas grandes empresas usam o SAS, pois possuem muitos componentes em termos de análise e também é um produto licenciado, ao contrário do R ou python, onde a análise também pode ser feita usando-os. Pessoas com conhecimento básico de SQL seriam capazes de assumir facilmente os aplicativos SAS. R é de código aberto e geralmente é usado para fins acadêmicos e de pesquisa, eles lançam atualizações imediatamente. R é uma linguagem interpretada e suporta cálculos matriciais. A linguagem de programação R possui métodos estatísticos (inclui aprendizado de máquina, regressão linear) e gráficos. Cluster, co-relação e redução de dados são feitos em R. Muitas empresas como Uber, Google, Facebook usam a linguagem R. R também pode se comunicar com outro idioma
As ferramentas mais populares e usadas para análise de dados são SAS vs R.
- O SAS é amplamente iniciado nas grandes corporações porque eles têm um alto serviço ao cliente, por isso eles desempenham um papel vital em empresas de serviços financeiros e de marketing.
- O código SAS é executado dentro de seu próprio sistema SAS, o código R é executado no ambiente estatístico do R.
- O SAS possui loops de bits no registro dos arquivos de dados; os loops R são evitados.
- R é usado em empresas de médio porte; as empresas de telecomunicações exigem dados não estruturados para a análise dos dados e, portanto, usam algoritmos de aprendizado de máquina para trabalhar com os quais a linguagem R é mais adequada.
- Os artifícios funcionam como árvores de decisão, regra de associação, mineração e é por isso que são usados no processo de mineração de dados.
- Desvantagens significativas do R são que eles funcionam apenas na RAM, enquanto o SAS trabalha para aumentar o tamanho dos dados.
Alguns dos aplicativos R são:
- Amplamente utilizado no processo financeiro e no mercado.
- Eles ajudam na importação e limpeza de dados.
- Desempenha um papel vital na ciência de dados, pois fornece uma variedade de estatísticas.
Onde o SAS pode ser aplicado e em quais setores?
- Finanças, governo, domínios de assistência médica, etc.
- Análise preditiva
- Inteligência de negócios
- Análise prescritiva
Comparação cara a cara entre SAS vs R (infográficos)
Abaixo está a diferença top 6 entre SAS vs R 
Principais diferenças entre SAS e R
Ambos SAS vs R são escolhas populares no mercado; vamos discutir algumas das principais diferenças entre SAS e R.
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Fácil de aprender:
SAS não é difícil de aprender, eles têm o manual de instruções completo. Como é um produto licenciado comercialmente, não haverá muitos níveis de dificuldade quando se trata de codificação em que o usuário precisa aprender e criar o código. enquanto R precisa de uma linguagem de programação para aprender. Eles precisam ser implementados corretamente, ou então levam a códigos complexos. A curva geral leva de média a alta.
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Atendimento ao Cliente:
SAS tem bom atendimento ao cliente; os desafios técnicos são facilmente classificados, tem a maior comunidade on-line, mas não há suporte ao cliente, o que dificulta muito o usuário resolver problemas técnicos. O SAS é benéfico para a infraestrutura ponta a ponta com boa qualidade.
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Dependente do idioma:
R é uma linguagem orientada a objetos e funcional, é uma linguagem altamente extensa. O código fonte do software R está escrito em C e FORTRAN. É independente da plataforma e suporta todo o sistema operacional. O SAS é baseado na linguagem SQL e é uma linguagem processual.
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Pacotes:
O R possui funções e pacotes de biblioteca integrados, por isso é a melhor opção para visualização de plotagem. O SAS fornece componentes durante a instalação no sistema SAS (ETS, banco de dados). No SAS, as entradas são fornecidas em excel ou em várias fontes de dados e a análise estatística do resultado é fornecida em forma de tabelas, gráficos e HTML.
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GUI:
R tem vantagens principais sobre o pacote estatístico é que habilidades gráficas sofisticadas. O sistema gráfico básico de R nos permite ter um controle fino sobre a plotagem e o gráfico essenciais.
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Segurança de dados:
SAS - A segurança é altamente mantida no SAS, onde grandes empresas multinacionais confiam neles para proteger seus dados, pois há muitas análises preditivas sendo feitas. Quando se trata de segurança, há sempre uma lacuna entre o código aberto e o produto comercial. Considerando que os títulos não foram incorporados bem na R.
Tabela de comparação SAS vs R
Abaixo está a comparação top 6 entre SAS vs R
| A base de comparação entre SAS vs R | SAS |
R |
| Disponibilidade / Custo | É caro, custa muita memória. Não é uma ferramenta gratuita que requer software licenciado. É um clique e executa o software. | R é totalmente gratuito e pode ser baixado por qualquer pessoa. Eles são de baixo custo. |
| Sistema gráfico | Eles oferecem uma boa interface gráfica. uma matriz de função estatística com suporte técnico. | Eles possuem recursos gráficos altamente avançados |
| Manipulação de dados | Eles lidam com grandes conjuntos de dados (Terabytes de dados) | R tem a maior desvantagem ao lidar com o grande conjunto de dados. R funciona no Ram, o que dificulta a execução da pequena tarefa. |
| Fácil de usar | SAS é um software comercial. Essa ferramenta possui uma interface gráfica amigável. Ele vem com documentação e base de tutoriais que podem ajudar os alunos a aprender facilmente. | Aprender R é bastante difícil, pois precisamos aprender código no nível raiz. |
| Recursos de ciência de dados | SAS são eficientes são o acesso sequencial a dados. A interface de arrastar e soltar facilita a criação de um modelo estatístico. | Os modos estatísticos são escritos em poucas linhas de código. R é usado principalmente quando a tarefa requer um servidor independente. |
| Ranking | Classificado em 31 º lugar em jan 2012. | Classificado em 24º lugar pela comunidade TIOBE. |
Conclusão - SAS vs R
Para permanecer competitivo no campo da análise de dados, são necessárias codificação e programação de alto nível para o conhecimento. Uma limitação do R é que sua funcionalidade é baseada no envolvimento do consumidor e do usuário. O problema de escalabilidade associado a ele é devido à velocidade menor da RAM. As análises estatísticas no SAS são feitas pelo Programa direto e pelo uso do SAS Analyst. Eles estão liderando o mercado atual como análise preditiva avançada. Se somos especializados em mineração de dados ou precisamos de gráficos gráficos avançados, R é a melhor opção.
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