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SAS和R之间的区别详细对比

尽管SAS和R都是数据科学领域中广泛使用的语言, 但是仍然存在一些显着的差异, 使它们彼此不同。

Sr.no. Parameters SAS R
1 Objective SAS是一种特定的编程语言, 主要用于对电子表格或数据库中的数据进行统计分析。 R编程语言在统计学家和数据挖掘者中广泛用于开发统计软件和数据分析。
2 易于学习 学习比R容易, 因为不需要编程知识。我们可以用有限的SQL知识来学习它。 学习比SAS容易, 因为它包含乏味且冗长的代码。
3 Statistical Ability SAS提供了功能强大的软件包, 可提供所有类型的统计分析和技术。 R是一个开放源代码工具, 允许用户提交自己的包/库。最新技术经常在R First中发布。
4 Cost SAS是昂贵的商业软件。 R是一个开源免费软件。
5 Graphical Capability SAS的图形支持有限。尽管Base SAS中有一些图形功能, 但这些功能尚未广为人知, 因此R在此方面具有明显优势。 由于ggplot, latis和RGIS等各种软件包的可用性, R在图形可视化方面是先进的。
6 资料发布 SAS支持通过Output Delivery System以HTML, PDF, Excel和其他格式发布数据。 R支持以软拷贝或硬拷贝发布数据。
7 文件共享能力 我们无法与没有SAS软件的其他用户共享SAS生成的文件。 由于R是一种开源免费软件, 因此任何人都可以安装它并使用共享文件。
8 软件更新 SAS不会经常更新。 R是一个开源软件, 因此它将继续更新。
9 客户支持 SAS提供了庞大而专门的客户支持 R没有客户服务支持。但是, 最重要的在线社区都支持它。
10 核心学习支持 SAS软件中的核心学习仍处于早期阶段, 在成熟之前还有很多工作要做。 R为核心学习提供了很好的集成。
11 市场共享 SAS的市场份额正面临着与R和其他数据分析工具的激烈竞争。 由于R的定期更新和集成功能, 自最近五年以来R一直在高速增长。
12 Job Market SAS软件是提供就业机会的市场领导者。许多大型公司更喜欢使用SAS进行数据分析。 R还提供了大量的工作, 并且在最近几年中, 工作的数量已大大增加。

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