SAS（统计分析系统）和 Python 都是用于数据科学和机器学习的强大工具。然而，这两种语言有其独特的优势和劣势。本文将深入探讨 SAS 和 Python 之间的区别，帮助您根据自己的特定需求选择最佳工具。JS转Excel.
核心特性
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- 专有软件，由 SAS 研究所开发
- 以高效执行统计分析而闻名
- 具有广泛的内置统计过程和函数
- 易于使用图形界面
- 具有强大的数据管理和数据操纵功能
Pythonwanglitou,
- 开源语言，由社区维护
- 以其灵活性、可扩展性和机器学习功能而著称
- 具有庞大的第三方库和包生态系统
- 基于文本且易于阅读和理解
- 要求比 SAS 更多的编程知识
数据处理能力
SAS
- 专门用于处理大数据集
- 内置了高效的数据管理和转换工具
- 支持各种数据格式，包括 SAS 数据集、文本文件和数据库
- 通过其强大的数据步语言提供复杂的数据清理和转换功能
- 灵活且可定制，适用于各种数据处理任务
- 使用 Pandas 和 NumPy 等库进行高效的数据操纵和分析
- 支持丰富的第三方库，以扩展其数据处理功能
- 对于大型数据集，需要外部软件包或云计算平台来处理和存储
统计分析
SAS
- 专为统计分析而设计
- 提供了广泛的统计过程、函数和图形工具
- 内置了高级统计建模技术，如时间序列分析和多变量分析
Python
- 提供了强大的统计分析功能
- 通过 Scikit-learn、Statsmodels 和 Theano 等库
- 为机器学习和深度学习算法提供了广泛的支持
- 缺乏 SAS 的一些内置统计功能
机器学习
SAS
- 包含机器学习算法的专用模块
- 提供图形界面来创建和部署机器学习模型
- 模型部署和管理工具有限
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- 通过 Scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等库提供了全面的机器学习功能
- 支持广泛的算法，包括监督学习、非监督学习和强化学习
- 提供了自动化机器学习工具，可以简化模型开发
用户界面
SAS
- 图形用户界面 (GUI)，易于使用
- 提供点选操作和拖放功能
- 对于初学者和统计分析师来说非常方便
Python
- 基于文本的界面，需要一些编程知识
- 使用交互式 shell（如 Jupyter Notebook）进行代码开发和探索
- 对于经验丰富的程序员和研究人员来说更加灵活
成本和可用性
SAS
- 商业软件，有许可费
- 提供云端和本地部署选项
- 经过广泛验证，在企业中广泛使用
Python
- 开源软件，免费使用
- 可通过各种平台和环境获得
- 社区支持，广泛的在线资源
问答
- 哪种语言更适合数据管理和转换？
SAS 具有更强大的数据管理和转换功能，而 Python 则提供更灵活和可定制的解决方案。 - 哪种语言更适合高级统计分析？
SAS 提供了广泛的统计过程和功能，而 Python 则通过第三方库支持更高级的统计建模技术。 - 哪种语言更适合机器学习？
Python 提供了更全面的机器学习功能，包括广泛的算法、自动化工具和云部署选项。 - 哪种语言更适合初学者？
SAS 提供了更直观的图形界面，而 Python 则需要一些编程知识。 - 哪种语言更具成本效益？
Python 是开源且免费的，而 SAS 则是一个商业软件，需要许可费用。
结论
SAS 和 Python 都是强大的数据科学和机器学习工具，但它们各有其优势和劣势。SAS 以其强大的统计分析功能、易用的图形界面和高效的数据处理而著称。Python 以其灵活性、开源性质、丰富的第三方库和广泛的机器学习功能而闻名。最终，最佳选择取决于您特定的需求和技能水平。
原创文章，作者：魏茂晴，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_74409.html
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