Différence entre SAS et R

Le choix entre l’utilisation de SAS et R est un débat qui fait rage dans la communauté de l’analyse des données aujourd’hui. Les enquêtes montrent que la plupart utilisent R et SAS à des taux similaires, une petite minorité utilisant encore Python. Chaque outil a ses avantages et ses inconvénients et s’adresse à des marchés très différents. Quand il s’agit de SAS et R – lequel est le meilleur pour vous?
 
Qu'est-ce qu'une base NoSQLQu’est-ce qu’une base de données NoSQL ?NoSQL signifie « Not only SQL », constitue une alternative aux bases de données relationnelles dans lesquelles les données sont placées dans des tables et dont le…Lire plus

SAS

SAS est le leader dans le domaine de l’analyse de données. Ce logiciel a beaucoup de fonctionnalités comme une bonne interface graphique pour fournir un support technique impressionnant. SAS vous aide à effectuer les tâches suivantes

  • Saisie, récupération et gestion de données
  • Rédaction de rapport et conception graphique
  • Analyse statistique et mathématique
  • Prévisions d’affaires et aide à la décision
  • Recherche opérationnelle et gestion de projet
  • Développement d’applications
  • SAS est utilisé par des sociétés réputées telles que Barclays, Nestlé, HSBC, Volvo et BNB Paribas.

 

R

R est un langage de programmation pour les statistiques et les graphiques créé en 1995 par Ross Ihaka et Robert Gentleman. Il offre un large éventail des techniques statistiques et graphiques. C’est une route open source très extensible. C’est un langage de programmation simple et efficace. C’est plus qu’un système de statistiques. Il fait le travail suivant:

  • Manipule facilement les packages
  • Manipule des strings
  • Fonctionne avec des séries chronologiques régulières et irrégulières
  • Visualiser les données
  • Machine learning
  • R est utilisé par les sociétés réputées telles que Bank of America, Bing, Ford, Uber et Foursquare.
C'est quoi Big DataÀ quoi sert le big data ?Big data est un terme en évolution qui décrit un grand volume de données structurées, semi-structurées et non structurées pouvant potentiellement être exploitées à des…Lire plus  

Table de comparaison
SASR
SAS est un logiciel commercial, il nécessite donc un investissement financier.R est un logiciel open source, donc tout le monde peut l’utiliser.
SAS est l’outil le plus facile à apprendre. Ainsi, les personnes ayant une connaissance limitée de SQL peuvent l’apprendre facilement.Les programmeurs R doivent écrire des codes fastidieux et longs.
SAS propose un package puissant qui offre tous les types d’analyses statistiques et techniques.R est un outil open source qui permet aux utilisateurs de soumettre leurs propres packages/bibliothèques. Les dernières technologies sont souvent publiées en premier.
Vous ne pouvez pas partager des fichiers générés par SAS avec un autre utilisateur qui n’utilise pas SAS.Puisque quiconque utilise R, il est beaucoup plus facile de partager des fichiers avec un autre utilisateur.
SAS relativement moins fréquemment mis à jour.R est un outil open source, donc, il est souvent mis à jour.
À l’heure actuelle, SAS fait face à une concurrence féroce du langage R et d’autres outils d’analyse de données ont pour conséquence une diminution progressive du marché de SAS.R a connu une croissance exponentielle au cours des cinq dernières années avec sa popularité croissante. C’est pourquoi sa part de marché augmente rapidement.
SAS fournit un support client dédié.R possède les plus grandes communautés en ligne mais aucun support client.

 

Conclusion

Pour rester compétitif dans le domaine de l’analyse de données, une programmation de haut niveau est nécessaire. Une des limites de R est que sa fonctionnalité est basée sur la participation de l’utilisateur. Le problème d’évolutivité qui y est associé est dû à la vitesse réduite de la mémoire vive. Les analyses statistiques dans SAS sont effectuées directement par le programme et l’utilisation de SAS Analyst. Ils sont en tête du marché actuel en matière d’analyse prédictive avancée. Si nous nous spécialisons dans l’exploration de données ou si nous avons besoin de graphes avancés, alors R est la meilleure option.
Différence entre Big Data et Data MiningDifférence entre Big Data et Data MiningBig data et Data mining sont deux concepts différentes. Les deux concernent l’utilisation des grands ensembles de données pour gérer la collecte ou la création…Lire plus

Partagez cet article

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *