Qu'est-ce que SAS?
SAS est l'acronyme de S tatistical A nalysis S oftware qui est utilisé pour l'analyse des données. Il vous aide à utiliser des techniques et des processus qualitatifs qui vous permettent d'améliorer la productivité des employés et les bénéfices de l'entreprise. SAS est prononcé comme SaaS.
Dans SAS, les données sont extraites et catégorisées, ce qui vous aide à identifier et analyser les modèles de données. Il s'agit d'une suite logicielle qui vous permet d'effectuer des analyses avancées, de la Business Intelligence, de l'analyse prédictive et de la gestion des données pour fonctionner efficacement dans des conditions commerciales concurrentielles et changeantes. De plus, SAS est indépendant de la plate-forme, ce qui signifie que vous pouvez exécuter SAS sur n'importe quel système d'exploitation Linux ou Windows.
Que signifie R?
R est un langage de programmation largement utilisé par les data scientists et les grandes entreprises comme Google, Airbnb, Facebook, etc. pour l'analyse des données.
Le langage R offre un large éventail de fonctions pour chaque manipulation de données, modèle statistique ou graphique dont l'analyste de données a besoin. R offre des mécanismes intégrés pour organiser les données, exécuter des calculs sur les informations données et créer des représentations graphiques de ces ensembles de données.
Pourquoi utiliser SAS?
- Accéder aux fichiers de données brutes et aux données dans une base de données externe
- Analyser les données à l'aide de techniques statiques, descriptives et multivariées, de prévision, de modélisation et de programmation linéaire
- Vous aide à gérer la saisie, le formatage, la conversion, l'édition et la récupération de données
- La fonction d'analyse avancée vous permet d'apporter des modifications et des améliorations aux pratiques commerciales
- Aide les entreprises à connaître leurs données historiques
Pourquoi utiliser R?
- R offre des constructions de programmation utiles pour l'analyse de données telles que les conditions, les boucles, les fonctions d'entrée et de sortie, les fonctions récursives définies par l'utilisateur, etc.
- R possède un écosystème riche et en expansion et une abondance de documentation disponible sur Internet
- Vous pouvez exécuter cet outil sur une variété de plates-formes, notamment Windows, Unix et MacOS
- Bonnes capacités graphiques prises en charge par un vaste réseau d'utilisateurs
Histoire de SAS
- SAS a été développé par Jim Goodnight et John Shall en 1970 à la NC University
- Initialement, il a été développé pour la recherche agricole.
- Plus tard, il s'est étendu à une gamme d'outils pour inclure l'analyse prédictive, la gestion des données, la BI, entre autres.
- Aujourd'hui, 98 des plus grandes entreprises mondiales de la fortune 400 utilisent l'outil d'analyse de données SAS pour l'analyse des données.
Histoire de R
- 1993- R est un langage de programmation développé par Ross Ihaka et Robert Gentleman
- 1995: R distribué pour la première fois en tant qu'outil open source sous licence GPL2
- 1997: création du core group R et du CRAN
- 1999: Lancement du site Web R, r-project.org
- 2000: R 1.0.0 est sorti
- 2004: R 2.0.0 est sorti
- 2009: Première édition du R Journal
- 2013: R 3.0.0 est sorti
- 2016: Nouveau logo R adopté
SAS contre. R
| Paramètres | SAS | R |
| Disponibilité / Coût | SAS est un logiciel commercial, il a donc besoin d'un investissement financier. | R est un logiciel open source, donc tout le monde peut l'utiliser. |
| Facilité d'apprentissage | SAS est les outils les plus faciles 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. |
| Capacités statistiques | SAS propose un package puissant qui offre tous les types d'analyses et de techniques statistiques. | R est un outil open source qui permet aux utilisateurs de soumettre leurs propres packages / bibliothèques. Les dernières technologies sont souvent publiées en premier lieu en R. |
| Partage de fichiers | Vous ne pouvez pas partager des fichiers générés par SAS avec un autre utilisateur qui n'utilise pas SAS. | Puisque n'importe qui utilise r, il est beaucoup plus facile de partager des fichiers avec un autre utilisateur. |
| Mises à jour | SAS relativement moins fréquemment mis à jour. | R est un outil open source, il est donc mis à jour en permanence. |
| Part de marché | Actuellement, SAS fait face à une concurrence féroce de R, et d'autres outils d'analyse de données en conséquence, la part de marché de SAS diminue progressivement. | 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. |
| Capacités graphiques | SAS a un bon support graphique. Cependant, il n'offre aucune personnalisation. | Le support graphique de l'outil R est médiocre. |
| Service client | SAS fournit un support client dédié. | R a les plus grandes communautés en ligne mais pas de service client. |
| Prise en charge de l'apprentissage en profondeur | Le Deep Learning en SAS en est encore à ses débuts et il reste encore beaucoup à faire avant de mûrir. | R propose des intégrations avancées d'apprentissage en profondeur. |
| Scénario d'emploi | L'outil d'analyse SAS est toujours le leader du marché en ce qui concerne les emplois en entreprise. De nombreuses grandes entreprises travaillent encore sur SAS. | On a signalé que les emplois sur R ont augmenté au cours des dernières années. |
| Échelle salariale | Le salaire moyen d'un programmeur SAS est de 81560 $ par an aux États-Unis | Le salaire moyen pour "R" programmer "varie d'environ 127 937 $ par an pour le poste de Data Scientist à 147 189 $ par an. |
| Meilleures caractéristiques |
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| Entreprises célèbres utilisant | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
| Classement TIOBE | 22 | 16 |
Caractéristique de R
- R vous aide à vous connecter à de nombreuses bases de données et types de données
- Un grand nombre d'algorithmes et de packages de statistiques flexibles
- Offre une installation efficace de traitement et de stockage des données
- Collectez et analysez les données des réseaux sociaux
- Former des machines à faire des prédictions
- Grattez les données des sites Web
- Une collection complète et intégrée d'outils intermédiaires pour l'analyse des données
- Interface avec d'autres langages et capacités de script
- Flexible, extensible et complet pour la productivité
- Plateforme idéale pour la visualisation de données
Caractéristiques de SAS
- Recherche opérationnelle et gestion de projet
- Création de rapports avec des graphiques standard
- Mise à jour et modification des données
- Langage puissant de traitement des données
- Lire et écrire presque tous les formats de données
- Meilleures fonctions de nettoyage des données
- Vous permet d'interagir avec plusieurs systèmes hôtes
Le verdict final
Après avoir comparé certaines des principales différences entre ces deux outils, nous pouvons dire que les deux ont leur propre ensemble d'utilisateurs. Il existe de nombreuses entreprises, qui préfèrent SAS en raison de problèmes de sécurité des données, qui montrent que malgré une baisse ces dernières années, il existe toujours une forte demande de professionnels certifiés SAS.
D'autre part, R est un outil idéal pour les professionnels qui souhaitent effectuer un travail d'analyse de données rentable et approfondi. Le nombre de startups augmente partout dans le monde. Par conséquent, la demande de développeurs certifiés R augmente également. Actuellement, les deux ont le même potentiel de croissance sur le marché, et les deux sont des outils tout aussi populaires.