R vs. SAS

Interessantes ohne bestimmtes Thema!

Moderator: student

R007

R vs. SAS

Beitrag von R007 »

Hallo,

auf der Arbeit hatten ich heute eine Diskussion zum Thema R vs. SAS. Es ging darum, welches von beiden Produkten besser für den Einsatz in Unternehmen geeignet ist.

Interessant fand ich folgende Aussagen von Kollegen/externen Beratern:
- SAS verarbeitet große Datenmengen besser als R
- SAS bietet eine bessere Dokumentation als R
- SAS bietet professionellen Support
- SAS "Pakete" werden geprüft, R-Pakete hingegen nicht bzw. können von jedermann erstellt werden -> Kritik an Open Source

Besonders die folgende Aussage fand ich interessant: Da der Aufwand die SAS-Programme nach R zu migrieren zu groß ist, wird weiter SAS genutzt, auch wenn die Lizenzgebühren von SAS sehr teuer sind.

Was sagt ihr zu den Aussagen bzw. wie sehr ihr allgemein den Vergleich zwischen SAS und R? Und was denkt ihr, wird von beiden zukünftig mehr eingesetzt.

Gruß,
R007
bigben
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Re: R vs. SAS

Beitrag von bigben »

Ob die Programmerstellung durch eine große online Community für oder gegen die Qualität spricht oder ob closed source Geheimnisse plausibel besser sind, darüber lässt sich herrlich streiten. Auch große Firmen setzen an einzelne Routinen nur wenige Programmierer, und ob SAS oder IBM jetzt besseren Zugriff auf die schlauesten Köpfe hat als R? Ich glaub das nicht. Ich verstehe aber, wenn andere das glauben.
Bei R sind die Nutzerzahlen außerhalb der Industrie halt viel größer und wenn da jemand einen Bug spottet, wird der halt schnell repariert. Natürlich wird es auch fehlerhafte R packages geben, vor allem unter den selten genutzten und den Ein-Autor-Packages. Alles eine Frage der Prioritäten. Welche Programme sich in der Industrie durchsetzen ist mir glücklicherweise egal. Ein Luxus, den sich freilich nicht jeder leisten kann.

LG,
Bernhard
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student
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Re: R vs. SAS

Beitrag von student »

Ich möchte nur beisteuern, dass [R] in der "Industrie/Gewerbe" immer beliebter wird. Und was die Fehlerfreiheit angeht, auch kommerzielle Programm sind nicht frei davon und auch hier kann es dauern, bis ein Bug beseitigt wird. Ich sehe keinen Nachteil für [R].
Viele Grüße,
Student
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R007

Re: R vs. SAS

Beitrag von R007 »

Das sind interessante Gegenargumente!

Bezüglich eines größeren bevorstehenden Analytics-Projekts, stellt sich bei uns erstmal die Frage, ob R statt SAS eingesetzt wird.

Bezüglich der "Fehlerfreiheit" wurde bei uns heute auch der von euch genannte Punkt bzgl. das die großen/bekannten Pakete von der Qualität mit denen aus SAS durchaus vergleichbar ist.
Aktuell der einzige größere Kritikpunkt ist das Thema große Datenmengen/Big Data. Hier ist R ganz klar begrenzt und hier bietet SAS große Vorteile.
bigben
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Re: R vs. SAS

Beitrag von bigben »

Wir haben ja gerade erst wieder gelesen: Wer sich einmal an diese teuren Produkte bindet, der bleibt dann langfristig an diese Firma gebunden. Wenn die Datenmenge tatsächlich das Argument ist, dann kommt es auf eine gute Analyse an. R kann immense Datenmengen sehr schnell verarbeiten und der Begriff Big Data wird inflationär gebraucht. Für SAS Lizenzgebühren über zehn Jahre kann man auch mal Teilaufgaben professionell in C++ programmieren lassen und das Ergebnis gehört einem dann dauerhaft. R kann auf beliebig vielen Rechnern parallel laufen, ohne Lizenzen zu kosten.
Probiert mal mit simulierten Daten die Schritte durch, die ihr für den Flaschenhals haltet. R und sein Umfeld könnte Euch über raschen.

Übrigens: auch für R kann man sich professionellen Support kaufen ( https://www.microsoft.com/en-us/cloud-platform/r-server )
Übrigens: schau mal nach, welche großen Namen sich hinter dem R Consortium verstecken. R hat durchaus Industrie hinter sich.
Übrigens: Wenn Ihr junge Leute von der Uni weg einstellt, dann haben die eher R Erfahrung als SAS Erfahrung und wahrscheinlich mehr Interesse, damit zu arbeiten.
Übrigens: Such SAS mal hier http://redmonk.com/sogrady/2015/07/01/l ... ings-6-15/
Übrigens: Wo ist die SAS Onlinecommunity, der Du diese Frage stellen könntest?

LG,
Bernhard
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consuli
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Re: R vs. SAS

Beitrag von consuli »

Meine 5 Cent.

1. SAS ist keine Statistikprogrammiersprache, sondern ein zusammengeschustertes Flickwerk. SAS hat kein durchgängiges Programmierkonzept, sondern ist vielmehr eine kuriose wilde Mischung aus SQL, Data Step und Funktionen.

2. Der Statistikumfang von SAS ist sehr eingeschränkt. Insbesondere erlauben viele SAS Statistiken keinen oder oder nur sehr umständlichen Zugang zu deren Ergebnissen, z.B. Regressionsparametern.

3. Programmieren in SAS verblödet auf die Dauer.

4. Wenn man einmal R kennengelernt hat, will man SAS nicht mehr haben.
Irmgard.
R007

Re: R vs. SAS

Beitrag von R007 »

consuli hat geschrieben:Meine 5 Cent.

1. SAS ist keine Statistikprogrammiersprache, sondern ein zusammengeschustertes Flickwerk. SAS hat kein durchgängiges Programmierkonzept, sondern ist vielmehr eine kuriose wilde Mischung aus SQL, Data Step und Funktionen.

2. Der Statistikumfang von SAS ist sehr eingeschränkt. Insbesondere erlauben viele SAS Statistiken keinen oder oder nur sehr umständlichen Zugang zu deren Ergebnissen, z.B. Regressionsparametern.

3. Programmieren in SAS verblödet auf die Dauer.

4. Wenn man einmal R kennengelernt hat, will man SAS nicht mehr haben.
Heißt ich arbeite mich lieber stärker in R ein, statt mich in SAS einzuarbeiten.;-)

Ich probiere unser Projekt dahin zubiegen, vorher einen Proof of Concept mit R in Bezug auf den "Flaschenhals" Big Data durchzuführen. Das wäre sicherlich einen PoC wert.
bigben
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Registriert: Mi Okt 12, 2016 9:09 am

Re: R vs. SAS

Beitrag von bigben »

R007 hat geschrieben: Heißt ich arbeite mich lieber stärker in R ein, statt mich in SAS einzuarbeiten.;-)
Ich würde vielleicht hier anfangen https://cran.r-project.org/view=HighPer ... eComputing

LG,
Bernhard
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bigben
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Registriert: Mi Okt 12, 2016 9:09 am

Re: R vs. SAS

Beitrag von bigben »

Ich fände es spannend wenn im Verlauf mal aber berichten könntest, wie es weiter geht...

LG,
Bernhard
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R007

Re: R vs. SAS

Beitrag von R007 »

Das kann ich gerne machen.

Heute wurde entschieden R eine Chance zu geben. :) :) :)

Und zwar ist der nächste Schritt Analytics-Software zu testen, welche eine gute Integration von R bieten, wie bspw. RapidMiner oder Knime. Diese PoCs werden von einem externen Dienstleister durchgeführt und ich bin schon sehr auf die Ergebnisse gespannt.
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