本文概述

在本主題中, 我們將比較這三種語言的各個方面, 以使你對這些語言的市場價值和功能有清晰的認識, 以便你可以選擇可以向前發展的語言。

眾所周知, 要學習數據分析, 可以使用三種重要的語言, 分別是Python, R和SAS。

如果你是數據科學界的新手, 并且沒有上述任何一種語言的經驗, 那么熟悉至少一種語言至關重要。

首先, 讓我們快速介紹這三種語言。

SAS

談到企業分析領域, SAS目前是無可爭議的市場領導者。它提供了大量的統計功能；它提供了一個支持良好的技術支持團隊。它還具有良好的GUI, 讓People可以比其他人更快地獲取它。

[R

R是一種開放源代碼編程語言。我們可以免費訪問它并執行所有數據分析任務。它是用于統計的通用語言。

當前, R是使用最廣泛的編程語言, 也是數據科學家的首選。它由一個才華橫溢且朝氣蓬勃的貢獻者社區提供支持。 R也是大學教學大綱的一部分, 這就是為什么在大學教授R。它部署在關鍵業務應用程序上。

python

Python是一種開源的多用途語言。如今, 它已在數據科學中變得非常流行。其背后的原因是其龐大的數據挖掘和活躍的社區。

現在, 我們將在各個方面進行比較：

特征

SAS功能

強大的數據分析能力

靈活的第四代編程語言(4GL)

SAS工作室

支持各種數據格式

多主機系統

管理

報告輸出格式

數據加密和處理算法

R的特征

與許多數據庫和數據類型的連接。

有效的存儲和數據處理工具。

統計靈活性

出色的數據分析

腳本編寫能力以及與其他語言的接口

可用于進行預測的工具

統計靈活性

Python的功能

表達語言

跨平臺語言

免費和開源

可擴展。

大型標準圖書館

GUI編程支持

集成

專業人士的觀點

讓我們從專業的角度來看一下用法。

一家國際人力資源公司向大約1000名定性專業人士詢問了他們喜歡哪種語言-是SAS, R還是Python。調查的一些結果如下所示：

請參見下面的餅圖：

各行業的偏好

讓我們看看各個行業的偏好。

大型公司通常更喜歡SAS提供更好的客戶服務, 這就是SAS在營銷公司和金融服務部門中具有優勢的原因, 因為在營銷公司和金融服務部門中, 無需擔心選擇工具的預算。

另一方面, Python和R在新興公司和中型公司中使用。科技和電信公司都需要大量非結構化數據才能進行分析, 因此, 這些領域的許多數據科學家都使用R和Python更適合的機器學習技術。

在該圖中, 你可以看到各個行業的工具偏好設置, 例如金融服務, 市場營銷, 醫療保健, 零售等。

成本

SAS是一種昂貴的軟件, 用于商業目的, 通常由預算較大的大型公司使用。但是, R和Python是免費的開源軟件, 我們都可以免費下載和學習它。

易于學習

編程沒有任何先決條件, 人們可以學習SAS, 因為它具有簡單易用的GUI。通過將其本機程序包與宏結合使用, 可以解析SQL代碼, 它有助于為具有SQL基本知識的人學習SAS。

在Python中分析數據時, 我們需要Scipy, Pandas和Numpy等數據挖掘庫。緊迫的是, 我們無法使用本機Python語言進行數據分析。

用Python庫(Scipy, Pandas和Numpy)編寫的代碼有點類似于R庫的代碼。因此, 對于已經了解數據科學中的R的人們來說, 學習Python很容易。對于已經了解R的人, 建議在開始學習Python數據挖掘生態系統之前先學習Python編程語言的基礎知識。

數據科學能力

SAS是一種非常有效的語言, 用于使用SQL進行很好地集成的順序數據訪問和數據庫訪問。通過拖放界面, 人們可以輕松快速地創建更好的統計模型。

當數據分析任務需要獨立服務器時, 首選R。它是內存分析中最好的工具, 也是探索數據的絕佳工具。

Numpy, Scipy, Pandas和Scikit等Python庫使它成為僅次于R的數據科學中第二受歡迎的編程語言。你還可以使用Seaborn和Matlplotlib等庫創建漂亮的圖形和圖表。

社區支持

R和Python通過郵件列表, 堆棧溢出以及其他用戶提供的文檔和代碼在線提供了巨大的社區支持。

由社區管理員管理的在線活動社區支持SAS。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的对python生态系统的认识_SAS，R与Python的区别详细对比的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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