SAS vs R vs Python - Om du ska välja analytikyrke är den viktigaste frågan som uppstår i ditt sinne "Vilket är det bästa verktyget för jobbet?"

Det har varit en strid i flera år och det är alltid svårt att avgöra mellan de programmeringsspråk som är bäst lämpade för dataanalys.

Traditionellt har denna fråga tagits upp mot SAS mot R men nu har python gått med i denna diskussion. Så vilket är bättre mellan sas vs r vs python.

Några år tillbaka var det svårt att spåra karriärvägen i dessa verktyg. Men lyckligtvis visade sig detta vara en välsignelse i förklädnad.

Men nu analytics professional innan de beslutar vilken teknik de ska tillämpa, de är i processen att söka efter det bästa verktyget för att utföra den uppgiften.

Det finns en hård tävling mellan SAS vs R vs Python. Men det ärliga svaret är att varje verktyg är unikt på sitt sätt. Det finns ingen universell vinnare i detta sammanhang. Varje verktyg har sin egen styrka och svaghet.

Det är viktigt för en analytiker att veta styrkorna och svagheterna i varje verktyg för att bestämma vilka som är bäst att använda för sitt yrke.

SAS vs R vs Python Infographics

Låt oss nu titta på vad verktygen handlar om och vad det används för.

Beskrivning

Här är en kort beskrivning av de tre verktygen

SAS

SAS är det integrerade systemet med mjukvarulösningar och är ledande inom dataanalysfältet. Den här programvaran har många funktioner som bra GUI och andra för att ge fantastisk teknisk support. SAS hjälper dig att utföra följande uppgifter

  • Datainmatning, hämtning och hantering
  • Rapportering och grafisk design
  • Statistisk och matematisk analys
  • Affärsprognoser och beslutsstöd
  • Verksamhetsforskning och projektledning
  • Utveckling av applikationer

SAS används av välrenommerade företag som Barclays, Nestle, HSBC, Volvo och BNB Paribas.

R

R är ett programmeringsspråk för statistisk databehandling och grafik som skapades år 1995 av Ross Ihaka och Robert Gentleman. Det erbjuder ett brett utbud av statistiska och grafiska tekniker. Det är en öppen källkodsväg som är mycket utdragbar. Det är ett enkelt och effektivt programmeringsspråk. Det är mer än bara ett statistiksystem. Det gör följande arbete

  • Manipulerar enkelt paket
  • Manipulerar strängar
  • Fungerar med vanliga och oregelbundna tidsserier
  • Visualisera data
  • Maskininlärning

R används av högst rankade företag som Bank of America, bing, Ford, Uber och Foursquare.

Pytonorm

Python är ett objektorienterat programmeringsspråk som har en tydlig syntax och läsbarhet. Det skapades 1991 av Guido Van Rossem. Det är lätt att lära sig och hjälper dig att arbeta snabbare och mer effektivt. Det har blivit mer populärt på kort tid på grund av dess enkelhet.

Python används av kända företag som ABN-AMRO, Quora, Google och reddit.

Skäl för jämförelse

Industrier växer dynamiskt. När fältet växer finns det många tekniska framsteg på varje språk.

Om du är ny inom dataanalysfältet kanske du lär dig en ny på grund av ditt intresse eller de flesta gånger som drivs av vad din organisation arbetar med. Du kan utmana och frustrera på grund av uppgraderingar i verktyg och program.

Jämförelse av språk är en värdig övervägning nu. En jämförelse som gjordes före några år kommer inte att vara relevant för den nuvarande situationen. Jämförelser hjälper också till att välja det bästa bland de tre.

Dessa språk jämförs med följande faktorer i den här artikeln. Du kanske inte köper ett verktyg baserat på följande jämförelser men det kommer definitivt att vara användbart för dig att välja ett som passar din karriär.

  1. Open Source vs Closed system

SAS är en sluten källa och stöder inte transparenta funktioner. Medan R och Python är den öppen källkod för SAS och innehåller detaljerad insyn i alla dess funktionaliteter och algoritmer.

SAS är mer tidskrävande eftersom det tar en lång process att känna till funktionaliteten.

SAS är också kontraproduktivt.

  1. Kosta

SAS är en av världens dyraste programvara. Miljontals dollar måste investeras för att få SAS-licens. Därför kan den endast användas av stora företag.

Det är bara få företag som använder SAS. Om du är en SAS-professionell måste du välja en arbetsplats där de använder SAS. Om du går med i ett företag där de inte använder SAS kommer din karriär att omdirigeras till en ny väg.

R är en öppen källkodsprogramvara som kan laddas ner gratis av vem som helst.

Python å andra sidan är också en gratis open source-programvara och kan laddas ner av vem som helst.

  1. Inlärning

SAS är lätt att lära sig speciellt för personer som redan känner till SQL. SAS har också ett stabilt GUI-gränssnitt. Instruktioner för SAS finns på olika webbplatser och har en omfattande dokumentation.

Python är mycket lätt att lära sig i dataanalysvärlden. Python har inte ett utbrett GUI-gränssnitt men Python-bärbara datorer har blivit populära. De ger dig funktionerna i dokumentation och handledning.

R är ett programmeringsspråk på låg nivå och därför krävs längre koder även för kortare procedurer. Du behöver ha en djupare insikt om kodning i R.

  1. Tillgänglighet

SAS kräver att du köper nya produkter för att lära känna SAS avancerade funktioner. Det ger dig inte ett alternativ att ladda ner någon funktion och använda den direkt. SAS har också stränga licensbegränsningar.

Medan du i R och Python tillåter dig att komma åt eller uppgradera till de avancerade funktionerna som parallellbehandling, multicore-paket osv.

  1. Funktioner för datahantering

Alla de tre språken är lika bra i datahantering och de har också ett alternativ för parallella beräkningar. Det finns ingen stor skillnad mellan de tre i denna faktor. Det kan finnas få innovationer som gjorts för vart och ett av dessa språk för att förbättra deras standard.

  1. Grafiska funktioner

Med hänvisning till denna faktor har R de bästa grafiska funktionerna jämfört med de andra två.

SAS har grundläggande grafiska funktioner men är bara funktionella. Anpassning på tomter är svårt och det krävs djup kunskap om SAS Graph-paketet

Python har möjlighet att använda infödda bibliotek (matplotlib) eller härledda bibliotek som gör det möjligt att kräva R-funktioner.

R har utmärkta grafiska funktioner bland de tre. De har avancerade paket för grafiska funktioner.

  1. Framsteg i verktyget

Alla de tre språken har de grundläggande och mest krävda funktionerna, men den senaste tekniken och funktionerna spelar mycket roll om ditt arbete förväntar sig det.

R och Python är öppen källkod, så de förbättras till den senaste tekniken och funktionerna snabbare än de andra två språken. Utveckling av nya tekniker går mycket snabbt i R.

SAS tar å andra sidan tid att uppdatera till senaste funktioner och funktioner eftersom det fungerar i kontrollerad miljö.

Det är en huvudfördel med att SAS arbetar i en kontrollerad miljö. De är väl testade och därför är risken för fel mycket mindre.

Men Python och R fungerar i en öppen källa och uppdateras till den senaste tekniken mycket snabbt men de är mer öppna för fel.

  1. Jobbscenario

R och Python har fler jobböppningar under senare tid och det förväntas också öka i framtiden.

R och Python används av företag som letar efter kostnadseffektivitet. De är det bästa alternativet för nystartade företag.

SAS används ofta av stora organisationer och företag.

En ny studie har visat att Python-jobb för dataanalys också kommer att öka på samma sätt som R.

  1. Stöd för visualisering

Visualisering är en grundläggande del av datavetenskapen. SAS huvudplattform för visualisering kallas SAS Visual Analytics. Detta är för dyrt att använda.

R och Python har en hel del visualiseringsverktyg gratis. Det kräver inte att du tecknar ett kontrakt och betalar för varje aktivitet som i SAS.

  1. Kundtjänst och gemenskap

Baserat på kundsupport och service är SAS bäst jämfört med de andra två språken. SAS har en dedikerad kundsupport och service och ett samhälle. Om du har några tekniska problem kan du kontakta supporten direkt.

R har ett stort online-community men inget kundsupportcenter. Du får hjälp av dem men inte direkt.

Python har inte heller ett kundsupportcenter. Det ger hjälp till sina kunder men inte till SAS nivå.

  1. Branschtrender

Trenden för arbetsmarknaden går snabbt mot öppen källkodsteknologi. R, Hadoop, Python är alla de viktigaste exemplen på detta. SAS är också en bland sådan teknik men det är den enda betalda produkten. Människor föredrar R och Python istället för SAS eftersom det inte ger några extra fördelar jämfört med gratisprodukterna. Bara ett fåtal företag går till SAS i dag av vissa skäl.

R och Python kommer gratis och kan laddas ner enkelt.

  1. Rörlighet

R och Python stöds av tusentals bidragsgivare över hela världen. Om det finns någon utveckling eller uppgradering tillgänglig för språk, görs det enkelt tillgängligt för kunderna.

SAS-produkten är endast tillgänglig av SAS Institute Incorporated och endast SAS-utvecklarna får producera nya funktioner. Det tar mycket tid. Och innan du uppdaterar SAS-funktionerna med nya algoritmer kan du slutföra ditt projekt med alla andra verktyg.

  1. Handledning och guide

SAS erbjuder inte steg för steg vägledning till sina kunder. Om du börjar med ett nytt ämne eller vill lära dig något nytt i SAS bör du definitivt söka hjälp från en SAS-konsult som återigen är från SAS Institute Incorporated.

R och Python å andra sidan ger dig detaljerade exempel. Det erbjuder också en tutorial på internet. Python innehåller reproducerbara anteckningsböcker som kallas iPython. R-övningar och iPython Notebooks är allmänt tillgängliga på webbplatser som github och andra.

Här är tabellvy för att enkelt jämföra alla de tre verktygen baserat på några kriterier

KriteriumSASRPytonorm
KostabetaldFriFri
InlärningSvårLättLätt
Manipulation av dataHögHögHög
Analytisk modelleringHögHögMedium
Grafisk kapacitetLågHögMedium
TextbehandlingLågMediumHög
Big DataMediumLågMedium
Vanliga användningarHögHögMedium
JobbscenarioHögMediumLåg
KundsupportHögLågMedium
Framsteg i verktygetHögLågMedium

Slutsats

SAS kan definitivt tillgodose alla dina datavetenskapliga behov men det passar inte på lång sikt. Företag går nu snabbt mot programmeringsspråk med öppen källkod, vilket är lätt att komma åt och använda.

SAS är ett restriktivt och stängt verktyg och det är inte mycket att föredra i dessa dagar.

R och Python är öppen källkodsverktyg som hjälper dig att öka din kunskap om datavetenskap, lära dig ny teknik och algoritmer. Att veta om R och Python gör dig automatiskt kvalificerad för datavetenskapliga jobb i dag.

I första hand är det ingen uppenbar vinnare bland de tre. Alla de tre verktygen har sina egna fördelar och nackdelar. Deras styrkor gör att de överlever på marknaden på lång sikt.

Det är i slutändan datavetaren som måste bestämma mellan språken. Som datavetare kan du bestämma vilket språk som passar bäst för ditt behov. Du kan ställa dig själv några frågor och bestämma om det

  • Vilken typ av problem du vill lösa?
  • Hur mycket är du redo att spendera för att lära dig ett språk?
  • Vilka är de vanligtvis använda verktygen i ditt område?
  • Vilka är de andra liknande verktygen som finns på marknaden och hur hänger de ihop med de vanligtvis använda verktygen?

Svaren på dessa frågor kan hjälpa dig att välja det bästa verktyget och gå vidare i din karriär.

Lär dig och bli en mästare i språket.

Kategori: