¿Qué es el SAS?
SAS significa Software de análisis estadístico desarrollado por el Instituto SAS en 1960. Se utiliza para recopilar datos de diferentes fuentes como bases de datos, archivos, almacenes, etc. y realiza operaciones como alterar, insertar, recuperar, etc. para hacer un análisis estadístico.
Funciones de SAS
SAS se puede utilizar para las siguientes funciones:
- análisis estadístico
- Administrar una gran cantidad de datos
- Para mejorar la calidad
- Desarrollando aplicaciones
- Extraer, transformar, actualizar datos
- Planificación de negocios
Como entrada para un paso de DATOS, puede usar diferentes tipos de datos. El paso DATOS incluye declaraciones SAS que usted escribe que contienen instrucciones de procesamiento de datos. Compila o ejecuta el paso DATA en un programa SAS, SAS genera
Un registro contiene mensajes para procesar y mensajes de error. Estos mensajes pueden ayudar a depurar un programa SAS.
Alternativas SAS
SAS es el líder en productos y servicios de aplicación de Business Intelligence Software universales. Como resultado, es el proveedor más grande en la industria universal de Business Intelligence.
Debido a sus componentes sólidos e interfaz de usuario, es la herramienta popular, pero las organizaciones eligen alternativas al SAS en función de los requisitos de la organización. Existen diversas herramientas y software utilizados para la inteligencia empresarial.
Lista de alternativas de SAS
A continuación se muestra la lista de algunas alternativas SAS notables:
1. Sisense
Sisense es un servicio de inteligencia empresarial que ayuda a administrar y respaldar datos comerciales con análisis, informes y visuales. Analiza datos grandes y complejos y genera tendencias empresariales esenciales para conjuntos de datos.
Sisense ayuda a recopilar los datos que provienen de diversas fuentes y los combina en una sola base de datos. Después de eso, este software reorganiza los conjuntos de datos en un formato estándar predefinido. Mediante el uso de múltiples filtros y herramientas analíticas proporcionadas por el software, los usuarios pueden modificar los datos o realizar cortes y cortes.
Sisense proporciona varias funcionalidades de la siguiente manera:
- Almacenamiento de datos
- ETL (Extraer, transformar y cargar)
- Cuadros de mando y marcadores para mejores análisis.
- Redactor de informes
En Sisense, la tecnología Crowd Accelerated BI brinda la capacidad de compartir informes de análisis con los usuarios que pertenecen a la organización tanto interna como externamente.
2. Anaconda
Anaconda es una distribución de código abierto de Python que se utiliza para procesar una gran cantidad de datos, análisis predictivos y computación.
Admite más de 100 paquetes de Python para ciencias, matemáticas, ingeniería y análisis de datos.
Linux, Windows, Mac es multiplataforma. Anaconda no requiere los privilegios de administrador raíz o local.
3. WPS Analytics
La plataforma de análisis industrial WPS se ha desarrollado para la ciencia de datos y datos pesados escritos en los idiomas SAS y R. El software WPS incluye una GUI avanzada, es decir, interfaces gráficas de usuario, robustez, procesamiento de datos de alta potencia y marcos listos para la producción. es mejor conocido por el SAS Language Compiler. WPS Analytics utiliza archivos, bases de datos, almacenamiento de datos, clústeres de Hadoop y algunos conectores especiales de almacenamiento en la nube para su uso en todas las tecnologías de procesamiento y almacenamiento.
4. Pentaho
Pentaho es una compañía de software para inteligencia de negocios que ofrece Pentaho Business Analytics, es un conjunto de software de código abierto de integración de datos, OLAP (procesamiento analítico en línea), informes, tablero, minería de datos y funciones ETL.
La edición de la compañía contiene características adicionales que no se encuentran en la edición comunitaria.
La edición de la compañía se recibe anualmente e incluye servicios de soporte adicionales.
5. Jamovi
La nueva hoja de cálculo estadística abierta para "3ra generación" es jamovi. Jamovi es una alternativa convincente a productos estadísticos costosos como PLC y SAS, que está diseñado desde cero hasta un uso fácil. jamovi es un proyecto comunitario que invita a personas de todo el mundo a contribuir. Jamovi guarda sus datos, los analiza y sus opciones y los resultados en el mismo archivo.
6. Gaio
Conéctese fácilmente para arrastrar y soltar tablas en bases de datos como Oracle, MS SQL, MySQL Server, etc. Cree un proceso de datos que transforme su información, combine múltiples fuentes de datos, use parámetros y genere gráficos e informes de tablas.
Se utiliza para descubrir patrones, comparar valores de períodos de tiempo y calcular fácilmente todo tipo de estadísticas. Una vez que se ha establecido el flujo de trabajo de datos, se realizará con frecuencia o una vez a una hora predefinida.
7. Montecarlito
Como Montecarlito es un código de código abierto con el que en la hoja de Excel hay una salida directa. MonteCarlito es un complemento gratuito de Excel para simulación de Montecarlo. Además, también se pueden realizar análisis estadísticos como promedio, mediana, error estándar, varianza, asimetría, curtosis. Montecarlito se usa para crear histograma
8. Robot de datos
La plataforma de aprendizaje automatizado para Data Robot permite crear y desplegar modelos predictivos de manera rápida y fácil. En los registros de salud, los ensayos clínicos, los sistemas de procesamiento de facturación, la industria de la salud todavía se encuentra luchando por desbloquear el valor de estos datos para obtener mejores resultados para los pacientes y cumplir con las regulaciones de atención médica.
9. Programación R
R es un lenguaje de programación y es un entorno de software libre respaldado por la Fundación de Computación Estadística R. El entorno de programación para el lenguaje R se basa en una interfaz de línea de comandos estándar. Es una plataforma de código abierto ampliamente utilizada para analizar datos estadísticos y gráficos. Es un proyecto GNU. El lenguaje R puede considerarse como una distribución de S desarrollada por John Chambers. Muchos campos, como la minería de datos y el análisis de datos, utilizan este lenguaje para analizar los datos de manera eficiente. Proporciona a los usuarios ejecutar comandos, leer y cargar los datos y obtener resultados. Los operadores matemáticos se utilizan como +, -, *, / para los cálculos. El entorno permite a los usuarios unir archivos de datos separados en un solo documento, extraer una variable y regresar a una sola función en el conjunto de datos resultante.
10. Stan
Stan es un lenguaje de programación utilizado para el análisis de datos. Activa automáticamente la inferencia para grandes modelos estadísticos. Es compatible con la biblioteca matemática en C ++ que se utiliza para resolver muchos problemas matemáticos como una ecuación algebraica, ecuaciones parabólicas, probabilidades, varianza, etc.
Conclusión
Al comparar todas las herramientas y el software, cualquiera puede elegir la mejor alternativa según los requisitos.
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