Python 和 SAS：数据分析和机器学习领域的比较
引言
Python 和 SAS 是当今最流行的数据分析和机器学习工具。它们各有优势和劣势，选择最适合特定需求的工具对于成功至关重要。本文将深入探讨 Python 和 SAS 之间的关键差异，帮助读者做出明智的选择。JS转Excel.
编程语言
- Python：一种通用的高级编程语言，广泛用于各种领域，包括数据分析和机器学习。它以其简洁的语法和广泛的库而闻名。
- SAS：一种专门为数据分析和统计建模设计的编程语言。它具有强大的数据处理和统计分析功能。
数据处理HTML在线运行.
- Python：Python 拥有出色的数据处理能力，得益于其广泛的库，如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn。它可以轻松处理大型数据集并进行复杂的操作。
- SAS：SAS 专门用于数据处理，具有内置的数据管理和转换功能。它还提供预先构建的程序，简化了常见的数据处理任务。
- Python：Python 的 Scikit-learn 库提供了广泛的统计建模和机器学习算法。它可以执行回归、分类和聚类等复杂分析。
- SAS：SAS 是统计分析的行业标准。它提供了一套全面的统计程序，包括 t 检验、方差分析和回归分析。
机器学习
- Python：Python 的机器学习生态系统庞大，拥有 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等热门库。它适用于各种机器学习任务，包括深度学习和自然语言处理。
- SAS：SAS 虽然不是传统意义上的机器学习语言，但它提供了机器学习能力。它具有自动化建模、特征工程和预测分析的功能。
可视化王利,
- Python：Python 拥有出色的可视化库，如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly。这些库使创建交互式和信息丰富的数据可视化变得容易。
- SAS：SAS 也提供基本的可视化功能，但其可视化能力不如 Python 强大。
开源与专有wanglitou.
- Python：是开源的，这意味着它是免费使用和修改的。
- SAS：是专有的，需要许可证才能使用。
社区支持
- Python：Python 拥有一个庞大且活跃的社区，在线提供广泛的资源、教程和支持。
- SAS：也有一个活跃的社区，但它比 Python 社区小。
优点和缺点
Python
- 优点：
- 通用且用途广泛
- 强大的数据处理和机器学习库
- 活跃的社区
- 缺点：
- 统计分析能力不如 SAS
- 需要编程知识
SASwangli.
- 优点：
- 专用于数据分析和统计建模
- 预先构建的程序可简化数据处理
- 强大的统计分析能力
- 缺点：
- 专有且昂贵
- 较小的社区
选择哪一个？
选择 Python 或 SAS 取决于特定需求。
- 对于需要通用语言和强大机器学习功能的人员，Python 是一个不错的选择。
- 对于需要专门用于数据分析和统计建模的人员，SAS 是一个更好的选择。
- 对于成本是主要考虑因素的人员，Python 是一个更具成本效益的选项。
常见问答批量打开网址.
-
Python 还是 SAS 更适合初学者？
Python 的学习曲线较平缓，更适合初学者。 -
哪个语言更适合大数据分析？
Python 和 SAS 都可以处理大数据，但 Python 具有更强大的数据处理库。在线字数统计? -
哪个语言更适合统计建模？
SAS 在统计建模方面具有优势，但 Python 也提供了强大的统计能力。 -
Python 和 SAS 的许可成本是多少？
Python 是免费的，而 SAS 需要许可证，费用因版本和使用情况而异。 -
哪个语言有更好的社区支持？
Python 拥有一个更庞大、更活跃的社区。
原创文章，作者：蒋玉颖，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_109558.html
微信扫一扫 
