Diferencia entre SAS vs R

SAS (Sistema de análisis estadístico): es una amplia herramienta de análisis empresarial utilizada con fines estadísticos. Proporciona servicios de gestión de datos y capacidades de inteligencia empresarial. SAS ayuda a obtener información de los datos en bruto o cualquier material de información. Muchas grandes empresas usan SAS, ya que tienen muchos componentes en términos de análisis y también es un producto con licencia, a diferencia de R o python, donde también se pueden realizar análisis con ellos. Las personas con conocimientos básicos de SQL podrían asumir fácilmente las aplicaciones SAS. R es de código abierto y generalmente se usa con fines académicos y de investigación, publican actualizaciones de inmediato. R es un lenguaje interpretado y admite cálculos matriciales. El lenguaje de programación R tiene métodos estadísticos (incluye aprendizaje automático, regresión lineal) y gráficos. La agrupación, la correlación y la reducción de datos se realizan en R. Muchas compañías como Uber, Google, Facebook usan el lenguaje R. R también puede comunicarse con otro idioma

Las herramientas más populares y utilizadas para el análisis de datos son SAS vs R.

  • SAS se inicia en gran medida en las grandes corporaciones porque tienen un alto servicio al cliente, por eso juegan un papel vital en los servicios financieros y las empresas de marketing.
  • El código SAS se ejecuta dentro de su propio sistema SAS, el código R se ejecuta dentro del entorno estadístico de R.
  • SAS tiene bucles de bits en el registro de archivos de datos, en R se evitan los bucles.
  • R se usa en empresas medianas; Las compañías de telecomunicaciones requieren datos no estructurados para el análisis de datos y, por lo tanto, utilizan algoritmos de aprendizaje automático para trabajar con los cuales el lenguaje R es más adecuado.
  • Los artilugios funcionan como árboles de decisión, reglas de asociación, minería, por eso se usan en el proceso de minería de datos.
  • Las desventajas significativas de R son que solo funcionan en RAM, mientras que SAS funciona para aumentar el tamaño de los datos.

Algunas de las aplicaciones R son:

  1. Ampliamente utilizado en el proceso y el mercado financiero.
  2. Ayudan en la importación de datos, limpieza.
  3. Desempeña un papel vital en la ciencia de datos, ya que ofrece una variedad de estadísticas.

¿Dónde se puede aplicar SAS y en qué sectores?

  • Finanzas, gobierno, dominios sanitarios, etc.
  • Analítica predictiva
  • Inteligencia de negocios
  • Analítica prescriptiva

Comparación cabeza a cabeza entre SAS vs R (infografía)

A continuación se muestra la diferencia de 6 principales entre SAS vs R

Diferencias clave entre SAS vs R

Ambos SAS vs R son opciones populares en el mercado; discutamos algunas de las principales diferencias entre SAS vs R.

  1. Fácil de aprender:

SAS no es difícil de aprender, tienen un manual de instrucciones completo. Como es un producto con licencia comercial, no habrá muchos niveles de dificultad cuando se trata de codificar dónde un usuario tiene que aprender y construir el código. mientras que R necesita un lenguaje de programación para aprender. Deben implementarse correctamente o, de lo contrario, generarán códigos complejos. La curva general lleva de promedio a alto.

  1. Servicio al Cliente:

SAS tiene buen servicio al cliente; Los desafíos técnicos se clasifican fácilmente, tiene la comunidad en línea más grande pero no tiene soporte al cliente, lo que dificulta mucho al usuario abordar problemas técnicos. SAS es beneficioso para la infraestructura de extremo a extremo con buena calidad.

  1. Depende del idioma:

R es un lenguaje orientado a objetos y funcional, es un lenguaje muy extenso. El código fuente del software R está escrito en C y FORTRAN. Es independiente de la plataforma y es compatible con todos los sistemas operativos. SAS se basa en lenguaje SQL y es un lenguaje de procedimiento.

  1. Paquetes:

R tiene funciones y paquetes de biblioteca incorporados, por lo que es la mejor opción para la visualización de gráficos. SAS proporciona componentes durante la instalación en el sistema SAS (ETS, base de datos). En SAS las entradas se dan en Excel o desde varias fuentes de datos y el análisis estadístico del resultado se da en forma de tablas, gráficos, HTML.

  1. GUI

R tiene ventajas clave sobre paquete estadístico es que sofisticadas habilidades gráficas. El sistema de gráficos base de R nos permite tener un control preciso sobre la trama y el gráfico esenciales.

  1. Seguridad de datos:

SAS: la seguridad se mantiene en gran medida en SAS, donde las grandes empresas multinacionales confían en ellas para proteger sus datos, ya que se realizan muchos análisis predictivos. Cuando se trata de seguridad, siempre hay una brecha entre el código abierto y el producto comercial. Mientras que los valores no se integraron bien en R.

Tabla de comparación de SAS vs R

A continuación se muestra la comparación 6 superior entre SAS Vs R

La base de comparación entre SAS vs R SAS

R
Disponibilidad / CostoEs caro, cuesta mucha memoria. No es una herramienta gratuita, requiere software con licencia. Es un clic y ejecuta el software.R es completamente gratuito y puede ser descargado por cualquier persona. Son de bajo costo.
Sistema gráficoOfrecen buena GUI. Una variedad de funciones estadísticas con soporte técnico.Tienen capacidades gráficas altamente avanzadas
Manejo de datosManejan grandes conjuntos de datos (terabytes de datos)R tiene el mayor inconveniente en el manejo de grandes conjuntos de datos. R funciona en Ram, lo que dificulta ejecutar la pequeña tarea.
Facilidad de usoSAS es un software comercial. Esta herramienta tiene una GUI fácil de usar. Viene con una base de documentación y tutoriales que puede ayudar a los alumnos a aprender fácilmente.Aprender R es bastante empinado ya que necesitamos aprender código a nivel raíz.
Capacidades de ciencia de datosSAS son eficientes son el acceso secuencial a datos. La interfaz de arrastrar y soltar facilita la creación de un modelo estadístico.Los modos estadísticos se escriben en pocas líneas de código. R se usa principalmente cuando la tarea requiere un servidor independiente.
Clasificación

Clasificado en el puesto 31 en enero de 2012.Clasificado en el puesto 24 por la comunidad TIOBE.

Conclusión: SAS vs R

Para seguir siendo competitivos en el campo del análisis de datos, la programación y la codificación de alto nivel son necesarias para la experiencia. Una limitación de R es que su funcionalidad se basa en la participación del consumidor y del usuario. El problema de escalabilidad asociado con él se debe a la menor velocidad de RAM. Los análisis estadísticos en SAS se realizan mediante el programa directo y el uso de SAS Analyst. Son líderes en el mercado actual como analítica predictiva avanzada. Si estamos especializados en minería de datos o necesitamos gráficos avanzados, entonces R es la mejor opción.

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Big Data