R vs Python vs SAS 用于数据科学

概述

R： R 是一种用于统计编程的环境和语言，旨在进行数据分析和统计建模。它拥有大量用于统计分析、数据呈现和机器学习的程序，最初由统计学家创建。

Python： Python 编程语言在数据科学行业中得到了快速应用。无论我们的编码技能水平如何，它都为应用程序提供了稳定且适应性强的框架。这对于从事具有挑战性项目的经验丰富的开发人员来说尤其如此。

SAS： SAS 是一种用于数据管理、商业智能和高级分析的软件包。它包含用于统计建模、报告和数据分析的众多模块。

语言语法和学习曲线

R： R 的语法是为统计学家和数据分析师设计的，强调可读性和简洁性。它是一种非常强大且昂贵的语言，在学习的初始阶段会遇到麻烦。R 的学习曲线是合理的，特别是对于那些有统计学背景的人，但深入研究更复杂的统计模型时，斜率可能会变得更陡峭。

Python： Python 的语法非常简单且用户友好。该语言的主要作用是促进易于理解和易于实现。Python 的多功能性和易用性使其成为新手的热门选择，尤其是对于无缝的领域迁移。即使对于以前从未编程过的人来说，Python 通常也被认为具有适中的学习曲线。

SAS： SAS 具有与其环境相关的特殊语法。它可能比 R 和 Python 更冗长，但其目标受众是具有统计和业务分析经验的人。尽管 SAS 以其较高的学习曲线而闻名，但其全面的文档和培训材料可以帮助用户逐渐掌握技能。

数据操纵和分析

R： R 是数据分析和操纵的绝佳工具，提供了大量用于探索、清理和转换数据的函数和包。“tidyverse”包集合（包括 ggplot2 和 dplyr）已发展成为 R 数据显示和操纵的事实标准。管道运算符 (%>%) 提高了代码的可读性并促进了高效的操作流程。

Python： Python 的 Pandas 模块是用于处理和分析数据的有效工具。它的数据结构（包括 Data Frames 和 Series）使表格数据处理变得简单。此外，SciPy 和 NumPy 等库增强了 Python 的数值和科学计算能力。借助 Matplotlib 和 Seaborn 等工具，Python 的灵活性可应用于数据可视化。

SAS： SAS 以其强大的数据操纵和分析功能而闻名。其数据步编程可以实现高效的数据转换和清洗。由于 SAS 过程 (PROC) 提供了广泛的统计分析功能，因此它们是遵守法规至关重要的公司的首选方法。对于类似的任务，SAS 可能比 R 或 Python 需要更多的代码行。

统计分析和建模

R： R 执行统计建模的能力得到了广泛认可。借助广泛的统计工具，用户可以采用多种模型，从复杂的机器学习策略到简单的线性回归。R 社区不断开发和维护现代统计技术包，允许用户利用该领域的最新进展。

Python： Python 已发展成为用于自动化学习和数学模型的强大语言，这得益于 sci-kit-learn、PyTorch 和 TensorFlow 等工具。研究人员发现 Python 的数据是一个很好的替代品，因为它易于使用的界面和直接的语法。当使用 Jupyter Notebook 时，Python 建模变得更具探索性和参与性。

SAS： SAS 长期以来以提供各种分析的可靠统计方法而闻名。在具有严格监管要求的行业中，统计技术验证至关重要，它通常是推荐的选择。尽管 SAS 不具备 R 和 Python 提供的大量机器学习包，但它通过可靠且文档齐全的统计操作集合弥补了这一不足。

数据可视化

R： R 中用于数据可视化的流行实用程序 ggplot2 以其声明性语法和出色的图形而闻名。R 用户可以轻松生成定制和复杂的视觉效果。由于其高度的灵活性和在图形语法中的应用，ggplot2 是统计学家和数据科学家的首选工具。

Python： 它提供了灵活的数据可视化工具；用于静态图的常见选项是 Matplotlib 和 Seaborn。用于交互式可视化的两个流行工具是 Plotly 和 Bokeh。代码和视觉效果可以与 Jupyter Notebook 集成，从而实现探索性和迭代式的数据研究方法。

SAS： SAS 提供强大的工具来生成静态和交互式可视化。SAS 用户可以使用 ODS（输出交付系统）生成各种输出格式，例如 HTML、PDF 和图形文件。SAS Visual Analytics 改进了交互式可视化；但是，它可能不像 R 和 Python 可视化工具那样灵活或直观。

统计分析和建模

R： R 执行统计建模的能力得到了广泛认可。借助广泛的统计工具，用户可以采用多种模型，从复杂的机器学习策略到简单的线性回归。R 社区不断开发和维护现代统计技术包，允许用户利用该领域的最新进展。

Python： Python 庞大的模块和工具生态系统使其成为用于建模和统计研究的强大编程语言。无论您是开发预测模型、进行假设检验还是进行探索性数据分析，Python 都提供了可靠的统计工作所需的灵活性和工具。

SAS： 它长期以来以提供各种分析的可靠统计方法而闻名。在具有严格监管要求的行业中，统计技术验证至关重要，它通常是推荐的选择。尽管 SAS 不具备 R 和 Python 提供的大量机器学习包，但它通过可靠且文档齐全的统计操作集合弥补了这一不足。

社区支持和生态系统

R： 使用 R 的数学家、数据科学家和学者群体充满活力。数千个包由综合 R 存档网络 (CRAN) 托管，为用户提供了庞大的工具生态系统。R 社区的协作精神有助于该语言的持续开发和其功能的扩展。

Python： Python 最好的功能之一是其社区。Python 包索引 (PyPI) 是各种用途的最大的库和包集合之一。由于 Python 由社区开发，因此它始终处于技术发展的前沿。用户可以轻松找到资源和支持，因为在线论坛、教程和文档随处可见。

SAS： 在需要全面报告和分析的行业中，SAS 广为人知。尽管 SAS 社区比 R 和 Python 的小，但它非常敬业，由来自许多领域的专家组成。SAS 用户可以利用公司的官方文档、培训计划和用户论坛。

集成和部署

R： R 与 C、C++ 和 Java 等语言的无缝集成促进了系统接口的开发。但是，在生产环境中使用 R 模型时，可能需要考虑其他因素。“shiny”和“plumber”等包分别可以创建交互式仪表板和 Web API。

Python： Python 的灵活性还包括系统和语言集成。该语言在 Web 开发中很受欢迎，并且由于 Flask 和 Django 等框架，机器学习模型可以部署为 Web 服务。Kubernetes 等编排技术和 Docker 等容器化解决方案大大简化了部署过程。

SAS： SAS 经常包含在企业系统中，尤其是在遵守法规至关重要的行业中。分析解决方案可以使用 SAS Viya 平台部署在云环境中。尽管 DS2 编程语言允许 SAS 模型与其他语言集成，但有些人可能认为部署过程比 Python 和 R 更复杂。

结论

在数据科学领域，R、Python 和 SAS 之间的选择取决于几个变量，包括任务的特定要求、用户的经验和行业偏好。由于 R 擅长统计分析和可视化，因此它成为统计学家和研究人员的流行工具。由于其多功能性、易读性和广泛的库，Python 是处理、分析和机器学习的首选语言。由于其悠久的历史，SAS 经常用于可靠性和合规性至关重要的受监管企业。

最终，在 R、Python 和 SAS 之间进行选择应取决于数据研究项目的具体要求以及所涉及的个人或组织的偏好。精通多种语言有助于数据科学家利用每种语言的优势来完成手头的任务。这是许多数据科学家认为有价值的事情。随着数据科学的发展，这些语言的重要性可能会发生变化，并且可能会出现新的竞争者，从而增加了数据科学家可用的资源。