SAS versus R versus Python

17 Mar 2025 | 4 分钟阅读

在这个主题中，我们将比较这三种语言的各个方面，以便您清楚地了解这些语言的市场价值和功能，以便您选择可以继续使用的语言。

众所周知，要学习数据分析，可以使用三种重要的语言：Python、R 和 SAS。

如果您是数据科学领域的新手，并且没有上述任何一种语言的经验，那么至少熟悉一种语言至关重要。

首先，让我们快速介绍一下这三种语言。

SAS

说到企业分析领域，SAS 目前是不容置疑的市场领导者。它提供了大量的统计函数；它提供了一个完善的技术支持团队。它还有一个很好的 GUI，可以让人们比其他语言更快地掌握它。

R 是一种开源编程语言。我们可以免费访问它并执行所有数据分析任务。它是统计学的通用语言。

目前，R 是使用最广泛的编程语言，也是数据科学家的首选。它得到了一个才华横溢且充满活力的贡献者社区的支持。R 也是大学课程的一部分，因此在大学里教授。它部署在关键业务应用程序上。

Python 是一种开源、多用途的语言。如今，它在数据科学领域变得非常流行。这背后的原因是它强大的数据挖掘能力和充满活力的社区。

现在，我们将从各个方面进行比较

让我们从专业人士的观点来看看它的使用情况。

一家国际人力资源公司询问了大约 1000 名定性专业人士，他们更喜欢哪种语言 - SAS、R 或 Python。调查的一些结果如下

请参阅下面的饼图

让我们来看看各个行业的偏好。

大型公司大多更喜欢使用 SAS 来提供更好的客户服务，这也是 SAS 在营销公司和金融服务领域具有优势的原因，因为在选择工具时，预算不是问题。

另一方面，Python 和 R 被用于初创公司和中型公司。科技和电信公司都需要分析大量非结构化数据，因此，这些领域的许多数据科学家使用机器学习技术，R 和 Python 更适合这些技术。

在图中，您可以看到金融服务、营销、医疗保健、零售等各个行业对工具的偏好。

SAS 是一种昂贵的软件，用于商业目的，主要由预算较大的大型公司使用。但是，R 和 Python 是免费的开源软件，我们都可以免费下载和学习。

人们学习 SAS 不需要任何编程方面的先决条件，因为它有一个简单的 GUI，易于使用。它提供了解析 SQL 代码的功能，通过将其本机包与宏结合使用，可以帮助那些具有 SQL 基本知识的人学习 SAS。

在 Python 中，要分析数据，我们需要像 Scipy、Pandas 和 Numpy 这样的数据挖掘库。除此之外，我们不能使用原生 Python 语言进行数据分析。

在 Python 库（Scipy、Pandas 和 Numpy）中编写的代码与 R 库的代码有些相似。因此，已经了解数据科学中的 R 的人很容易学习 Python。对于那些已经了解 R 的人，建议在开始学习 Python 数据挖掘生态系统之前，先学习 Python 编程语言的基础知识。

SAS 以其高效的顺序数据访问和使用 SQL 的数据库访问而闻名，SQL 集成良好。借助拖放界面，人们可以更快地构建更好的统计模型。

当数据分析任务需要独立服务器时，R 是首选。它是最佳的内存分析工具，也是探索数据的绝佳工具。

Python 库（如 Numpy、Scipy、Pandas 和 Scikit）使其成为数据科学领域第二受欢迎的编程语言，仅次于 R。您还可以使用 Seaborn 和 Matlplotlib 等库创建漂亮的图表和图形。

R 和 Python 在线拥有庞大的社区支持，包括邮件列表、堆栈溢出和其他用户贡献的文档和代码。

一个由社区管理者监管的在线活跃社区支持 SAS。