एसएएस बनाम आर के बीच अंतर
डेटा विश्लेषण अपने व्यवसाय के प्रदर्शन और विपणन हिस्सेदारी को बेहतर बनाने के लिए बड़े डेटा में महत्वपूर्ण हो गया है। ईमेल, मोबाइल उपकरणों के परिणामों को संग्रहीत करने के लिए डेटा स्रोतों को आगे बढ़ाया जाता है। डेटा विश्लेषण के लिए बाजार में बहुत सारे उपकरण उपलब्ध हैं। डेटा एनालिटिक्स के लिए सबसे लोकप्रिय और उपयोग किए जाने वाले उपकरण एसएएस बनाम आर हैं।
- एसएएस बड़े पैमाने पर बड़े निगमों में शुरू किया जाता है क्योंकि उनके पास उच्च ग्राहक सेवा है, यही कारण है कि वे वित्तीय सेवाओं और विपणन कंपनियों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
- एसएएस कोड को अपने एसएएस सिस्टम के भीतर निष्पादित किया जाता है, आर कोड आर के सांख्यिकीय वातावरण के भीतर निष्पादित होता है।
- एसएएस में डेटा फाइलों के रिकॉर्ड में बिट लूप होते हैं, आर लूप्स से बचा जाता है।
- आर का उपयोग मध्यम आकार की फर्मों में किया जाता है; दूरसंचार कंपनियों को डेटा विश्लेषण के लिए असंरचित डेटा की आवश्यकता होती है और इसलिए वेमशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं का करते हैं जिसके साथ आर भाषा अधिक उपयुक्त है।
- निर्णय वृक्ष, संघ नियम, खनन जैसे कार्यों का उपयोग करता है यही कारण है कि उनका उपयोग डेटा खनन प्रक्रिया में किया जाता है।
- आर के महत्वपूर्ण नुकसान यह हैं कि वे केवल रॅम पर काम करते हैं, जबकि एसएएस डेटा के बढ़े हुए आकार के लिए काम करता है।
आर क्या है?
आर एक खुला स्रोत है और आमतौर पर अनुसंधान और शैक्षणिक उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाता है, वे तुरंत अपडेट जारी करते हैं। R एक व्याख्या की गई भाषा है और मैट्रिक्स की गणना का समर्थन करती है। प्रोग्रामिंग भाषा में सांख्यिकीय (मशीन लर्निंग, रैखिक प्रतिगमन) और चित्रमय विधियां शामिल हैं। क्लस्टरिंग, सह-संबंध और डेटा में कमी आर में की जाती है। उबेर, गूगल, फ़ेसबुक जैसी कई कंपनियां आर भाषा का उपयोग करती हैं। आर किसी अन्य भाषा के साथ भी संवाद कर सकता है।
आर आवेदन में से कुछ हैं:
- बड़े पैमाने पर वित्त प्रक्रिया और बाजार में उपयोग किया जाता है।
- वे डेटा आयात, सफाई में मदद करते हैं।
- डेटा विज्ञान में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है क्योंकि यह विभिन्न प्रकार के आंकड़े देता है।
एसएएस क्या है?
एसएएस ( सांख्यिकीय विश्लेषण प्रणाली ) – यह एक व्यापक व्यापार विश्लेषण उपकरण है जिसका उपयोग सांख्यिकीय उद्देश्य के लिए किया जाता है। यह डेटा प्रबंधन सेवाएं और व्यावसायिक खुफिया क्षमताएं प्रदान करता है। एसएएस कच्चे डेटा या किसी भी सूचना सामग्री से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करता है। कई बड़ी कंपनियां एसएएस का उपयोग करती हैं क्योंकि उनके पास एनालिटिक्स के संदर्भ में कई घटक हैं और यह आर या अजगर के विपरीत एक लाइसेंस प्राप्त उत्पाद भी है, जहां एनालिटिक्स का उपयोग करके भी किया जा सकता है। बुनियादी एसक्यूएल ज्ञान वाले लोग एसएएस अनुप्रयोगों को आसानी से ले सकेंगे।
एसएएस कहां और किन सेक्टरों में लगाया जा सकता है?
- वित्त, सरकार, हेल्थकेयर डोमेन आदि।
- भविष्यिक विश्लेषण
- व्यापारिक सूचना
- प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स
एसएएस बनाम आर (इन्फोग्राफिक्स) के बीच प्रमुख की तुलना
नीचे एसएएस बनाम आर के बीच शीर्ष 6 अंतर है
एसएएस बनाम आर के बीच महत्वपूर्ण अंतर
बाजार में एसएएस बनाम आर दोनों लोकप्रिय विकल्प हैं; आइए एसएएस बनाम आर के बीच कुछ प्रमुख अंतर पर चर्चा करें।
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सीखने में आसान:
एसएएस सीखना मुश्किल नहीं है उनके पास पूर्ण निर्देश मैनुअल है। जैसा कि यह एक व्यावसायिक रूप से लाइसेंस प्राप्त उत्पाद है, इसमें कई स्तरों पर कठिनाई नहीं होगी जब यह कोडिंग की बात आती है जहां एक उपयोगकर्ता को कोड सीखना और निर्माण करना होता है। जबकि आर को सीखने के लिए प्रोग्रामिंग भाषा की आवश्यकता है। उन्हें सही तरीके से लागू करने की आवश्यकता है अन्यथा जटिल कोड की ओर जाता है। समग्र वक्र औसत से उच्च की ओर जाता है।
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ग्राहक सेवा:
एसएएस की अच्छी ग्राहक सेवा है; तकनीकी चुनौतियों को आसानी से हल किया जाता है, जिसमें सबसे बड़ा ऑनलाइन समुदाय होता है, लेकिन कोई भी ग्राहक सहायता नहीं होती है, जो उपयोगकर्ता के लिए तकनीकी समस्याओं से निपटने में बहुत मुश्किल होती है। अच्छी गुणवत्ता के साथ बुनियादी ढांचे को समाप्त करने के लिए एसएएस फायदेमंद है।
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भाषा पर निर्भर:
आर ऑब्जेक्ट है- ओरिएंटेड और कार्यात्मक भाषा, यह एक अत्यधिक व्यापक भाषा है। आर सॉफ़्टवेयर का स्रोत कोड सी और फोरट्रान में लिखा गया है। यह प्लेटफ़ॉर्म स्वतंत्र है और सभी ऑपरेटिंग सिस्टम का समर्थन करता है। एसएएस एसक्यूएल भाषा पर आधारित है और एक प्रक्रियात्मक भाषा है।
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पैकेज:
आर में अंतर्निहित लाइब्रेरी फ़ंक्शन और पैकेज हैं, इसलिए यह प्लॉट विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सबसे अच्छा विकल्प है। एसएएस एसएएस सिस्टम (ईटीएस, डेटाबेस) में स्थापना के दौरान घटक प्रदान करता है। एसएएस इनपुट में एक्सेल में या कई डेटा स्रोतों से दिया जाता है और परिणाम का सांख्यिकीय विश्लेषण टेबल, ग्राफ, एचटीएमएल के रूप में दिया जाता है।
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जीयूआई:
सांख्यिकीय पैकेज पर आर के मुख्य लाभ हैं जो परिष्कृत चित्रमय क्षमताएं हैं। आर का बेस ग्राफिक्स सिस्टम हमें आवश्यक प्लॉट और ग्राफ पर एक अच्छा नियंत्रण रखने की अनुमति देता है।
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डाटा सुरक्षा:
एसएएस – एसएएस में सुरक्षा अत्यधिक बनाए रखी जाती है जहां विशाल एमएनसी अपने डेटा की सुरक्षा के लिए उन पर भरोसा करते हैं क्योंकि बहुत अधिक भविष्य कहनेवाला विश्लेषण किया जा रहा है । जब सुरक्षा की बात आती है, तो खुले स्रोत और वाणिज्यिक उत्पाद के बीच हमेशा एक अंतर होता है। जबकि सिक्योरिटीज को आर में अच्छी तरह से नहीं बनाया गया था।
एसएएस बनाम आर तुलना तालिका
नीचे एसएएस बनाम आर के बीच 6 सबसे ऊपरी तुलना है
| एसएएस बनाम आर के बीच तुलना का आधार |
एसएएस |
आर |
| उपलब्धता / लागत | यह महंगा है, बहुत सी मेमोरी खर्च करता है।यह एक निशुल्क उपकरण नहीं है जिसके लिए लाइसेंस प्राप्त सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है। यह एक क्लिक है और सॉफ्टवेयर चलाता है। | आर पूरी तरह से मुक्त है और किसी के द्वारा डाउनलोड किया जा सकता है। वे कम लागत वाले हैं। |
| चित्रमय प्रणाली | वे अच्छे GUI की पेशकश करते हैं। तकनीकी सहायता के साथ सांख्यिकीय समारोह की एक सरणी। | उनके पास अत्यधिक उन्नत चित्रमय क्षमताएं हैं |
| डेटा संधारण | वे बड़े डेटासेट संभालते हैं (डेटा के टेराबाइट्स) | बिग डेटासेट को संभालने में सबसे बड़ी खामी है। R राम पर काम करता है, जिससे छोटे कार्य को चलाना मुश्किल हो जाता है। |
| उपयोग में आसानी | एसएएस एक कमर्शियल सॉफ्टवेयर है। इस उपकरण में उपयोगकर्ता के अनुकूल जीयूआई है। यह प्रलेखन और ट्यूटोरियल बेस के साथ आता है जो शिक्षार्थियों को आसानी से सीखने में मदद कर सकता है। | आर सीखना काफी कठिन है क्योंकि हमें रूट स्तर पर कोड सीखने की आवश्यकता है। |
| डेटा विज्ञान क्षमताओं | एसएएस कुशल हैं डेटा अनुक्रमिक हैं। ड्रैग एंड ड्रॉप इंटरफ़ेस एक सांख्यिकीय मॉडल बनाना आसान बनाता है। | सांख्यिकीय मोड कोड की कुछ पंक्तियों में लिखे गए हैं। R का उपयोग मुख्य रूप से तब किया जाता है जब कार्य के लिए एक स्टैंडअलोन सर्वर की आवश्यकता होती है। |
| श्रेणी | 31 में वें स्थान पर सेंट जनवरी 2012 में जगह। | टीआइओबीई समुदाय द्वारा 24 वें स्थान पर रैंक की गई। |
निष्कर्ष- एसएएस बनाम आर
डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र में प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, विशेषज्ञता के लिए उच्च-स्तरीय कोडिंग और प्रोग्रामिंग आवश्यक हैं। आर की एक सीमा इसकी कार्यक्षमता है जो उपभोक्ता और उपयोगकर्ता की भागीदारी पर आधारित है। इसके साथ जुड़े स्केलेबिलिटी का मुद्दा रैम की गति कम होने के कारण है। एसएएस में सांख्यिकीय विश्लेषण प्रत्यक्ष कार्यक्रम और एसएएस विश्लेषक के उपयोग द्वारा किया जाता है। वे वर्तमान बाजार में उन्नत भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के रूप में अग्रणी हैं। यदि हम डेटा खनन विशेषज्ञता या उन्नत चित्रमय भूखंडों में आवश्यकता है, तो आर के लिए जाने का सबसे अच्छा विकल्प है।
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