Was ist der Unterschied? • BUOM

Viele Unternehmen und Abteilungen der Informationstechnologie (IT) sind für ihren Betrieb auf Datenanalysen angewiesen. Die beiden am häufigsten verwendeten Data-Science-Tools sind SAS und R. Wenn Sie in der IT-Branche arbeiten, ist es wichtig, mindestens eines dieser Programme zu kennen und die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen. In diesem Artikel erklären wir den Unterschied zwischen SAS und R, um Ihnen dabei zu helfen, herauszufinden, welches für Ihre Karriere oder Ihr Unternehmen am besten geeignet ist.

Was ist SAS?

SAS ist ein Akronym für „Statistic Analysis Software“, ein Softwaresystem, das IT-Experten für erweiterte statistische Analysen und Datenanalysen verwenden. Das Programm liest und speichert Daten, führt Analysen durch und erstellt auf der Grundlage der Ergebnisse Berichte. Diese Berichte können im grafischen, tabellarischen, PDF-, HTML- oder Rich-Text-Format vorliegen. Unternehmen nutzen SAS, um:

• Datenmanagement

• Sammeln Sie Informationen aus großen Mengen an Rohdaten

• Führen Sie erweiterte und prädiktive Analysen durch

• Treffen Sie strategische Entscheidungen, auch bekannt als Business Intelligence

SAS wird hauptsächlich von großen Unternehmen und Organisationen eingesetzt.

Was ist R?

R ist eine Programmiersprache, die Datenwissenschaftler als Alternative zu SAS für die Datenanalyse verwenden. Es handelt sich um eine kostenlose Open-Source-Plattform, was bedeutet, dass der Code öffentlich verfügbar und für jedermann zugänglich ist. R organisiert Daten, analysiert sie mithilfe von Formeln und erstellt visuelle Berichte über die gefundenen Informationen. Zu den verwendeten statistischen Methoden gehören:

• Lineare Regression

• Algorithmen für maschinelles Lernen

• Statistische Schlussfolgerungen

• Zeitregression

R wird in Forschung, Wissenschaft und Wirtschaft, insbesondere bei Start-ups, verwendet.

SAS gegen R

Die IT-Branche glaubt, dass SAS und R analog zueinander sind. Sie erfüllen ähnliche Funktionen, weisen jedoch viele Unterschiede in ihrer Funktion, Verwendung und Funktionalität auf. Hier sind einige der grundlegenden Unterschiede zwischen SAS und R:

Verwendung

Die Hauptnutzer von R sind Finanzen, Marketing und Wirtschaft. Unternehmen nutzen eine Programmiersprache, um:

• Daten importieren und bereinigen

• Stellen Sie Statistiken für die Datenwissenschaft bereit

• Zugriff auf Programmierelemente wie bedingte Anweisungen und Schleifen, die für die Datenanalyse nützlich sind.

SAS wird in vielen Branchen eingesetzt, darunter im Finanzwesen, im Gesundheitswesen und in der Regierung. Unternehmen nutzen Software, um:

• Führen Sie prädiktive und präskriptive Analysen durch

• Zugriff und Analyse von Rohdaten

• Verwalten Sie die Dateneingabe, Formatierung und Wiederherstellung

• Analysieren Sie historische Daten

Vorteile

Zu den Vorteilen der Verwendung von R in der Datenanalyse gehören:

• Möglichkeit, auf verschiedene Arten von Daten und Datenbanken zuzugreifen

• Viele Algorithmen und Statistikpakete verfügbar

• Möglichkeit, Daten von Websites abzurufen

• Datenspeicherung und -verarbeitung

• Fähigkeit, Daten aus sozialen Netzwerken zu analysieren

• Integration mit anderen Programmiersprachen

• Tolle Datenvisualisierung

Zu den Vorteilen der Verwendung von SAS gehören:

• Lesen Sie praktisch jedes Datenformat

• Daten aktualisieren und ändern

• Erstellen von Berichten mit Grafiken

• Außergewöhnliche Datenbereinigungsfunktionen

• Interagiert mit anderen Hostsystemen

• Bewährte Algorithmen

• Datensicherheit

Kosten

Der Preis ist ein wichtiger Faktor, wenn Unternehmen sich für eines dieser Datenanalysetools entscheiden. SAS ist lizenzierte kommerzielle Software, die Unternehmen erwerben müssen, um sie nutzen zu können. Da das Programm teuer ist, ist es wahrscheinlicher, dass große Organisationen dafür bezahlen. Es ist jedoch eines der am häufigsten verwendeten Statistikprogramme bei großen Unternehmen.

Da R hingegen kostenlos und Open Source ist, steht es jedem zur Verfügung, der es herunterladen und verwenden möchte. Einzelpersonen und KMUs verwenden eher R als SAS.

Lernfähigkeit

SAS ist viel einfacher zu erlernen als R. Selbst Personen, die keine Programmiersprache beherrschen, können mithilfe zahlreicher Tutorials, Leitfäden und Ressourcen den Umgang mit SAS erlernen. SAS ist besonders für Profis, die sich mit der Structured Query Language (SQL) auskennen, leicht zu erlernen, da es PROC SQL verwendet. Einige Organisationen bieten auch SAS-Zertifizierungsprogramme an, um die Schulung der Benutzer zu erleichtern.

Um R verwenden zu können, müssen Profis in der Regel zunächst die Programmierung verstehen. Es handelt sich um eine Low-Level-Programmiersprache, was bedeutet, dass Benutzer umfangreiche und komplexe Codezeilen schreiben müssen. Daher können kleinere Fehler in diesem Code zu großen Problemen führen. Daher kann das Erlernen von R länger dauern als das Erlernen von SAS.

Grafik

Datenvisualisierung ist ein wichtiger Teil der Datenwissenschaft und -analyse. R erzeugt mit seiner interaktiven Datenvisualisierungsschnittstelle bessere Grafiken als SAS. Dies liegt daran, dass R mehrere Pakete zum Erstellen von Grafiken bietet, beispielsweise ggplot, Lattice und RGIS, sowie erweiterte Optionen, mit denen Benutzer ihre Grafiken anpassen können. SAS verfügt auch über Funktionen zur Datenvisualisierung, diese sind jedoch eingeschränkter als die Funktionen von R und bieten nur wenige Anpassungsoptionen.

Datenmanagement

SAS eignet sich besser für die Verwaltung großer Datenmengen als R. Es verarbeitet Daten viel schneller und reibungsloser als R und ist sicherer. Der Grund, warum R weniger effizient ist, liegt darin, dass es zur Berechnung aller seiner Daten einen Arbeitsspeicher (RAM) verwendet. Die Geschwindigkeit, mit der R Daten verarbeitet, hängt von der RAM-Größe des Computers ab und die Analyse selbst kleiner Datenmengen kann lange dauern. R bietet Pakete mit den Namen plyr und dplyr an, um die Datenverarbeitung zu beschleunigen, aber SAS verfügt immer noch über überlegene Datenverwaltungsfunktionen.

Unterstützung

SAS verfügt über engagierte Kundendienst- und technische Supportteams, die seine Benutzer unterstützen. Wenn Kunden Hilfe bei der Installation, Fehlerbehebung oder beim Verständnis von Funktionen benötigen, können sie diese schnell und einfach erhalten. SAS bietet außerdem Informationen zu Software-Updates, neuen Funktionen und Releases.

Da R Open Source ist, bietet es keinen Kundensupport. Bei Fragen oder technischen Problemen sollten sich Nutzer Hilfe von der Online-Community holen. Obwohl die R-Community groß ist, kann es lange dauern, endgültige Antworten zu erhalten.

Anwendungsaktualisierungen

Die Technologie entwickelt sich ständig weiter und Programme wie R und SAS erhalten häufig Updates und neue Funktionen. Benutzer erhalten die neuesten Funktionen schneller, wenn sie R verwenden, da es Open Source ist. Bei SAS müssen Unternehmen warten, bis Software-Updates veröffentlicht werden, um Zugriff auf neue Funktionen zu erhalten.

Wenn Benutzer jedoch neue Techniken entwickeln und diese mithilfe von R teilen, erhalten sie nicht das gleiche Maß an Tests und Fehlerbehebung wie SAS-Updates. Benutzer finden Fehler eher in neuen R-Funktionen als in SAS.

Datenaustausch

Unternehmen, die SAS verwenden, können vom Programm generierte Dateien und Berichte nur mit anderen SAS-Benutzern teilen. Wenn sie die Datei an jemanden außerhalb der Organisation senden, der nicht über SAS verfügt, kann diese Person sie nicht öffnen. Mit R können Fachleute problemlos Dateien mit jedem teilen und so die Zusammenarbeit einfach und effektiv gestalten.