Ich habe R gelernt, aber es scheint, dass Unternehmen viel mehr an SAS-Erfahrungen interessiert sind. Was sind die Vorteile von SAS gegenüber R?
Ich habe R gelernt, aber es scheint, dass Unternehmen viel mehr an SAS-Erfahrungen interessiert sind. Was sind die Vorteile von SAS gegenüber R?
Antworten:
Ich denke, es gibt mehrere Probleme (in aufsteigender Reihenfolge der möglichen Gültigkeit):
Persönlich denke ich nur, dass # 3 einen legitimen Wert hat, obwohl es Ansätze für Big Data gibt, die mit R entwickelt wurden. Die Probleme mit # 1 sprechen für sich. Ich denke, Nummer 2 ignoriert einige Fakten: Es gibt einige Überprüfungen, die mit R zusammenhängen, viele der Hauptpakete werden von einigen der größten Namen in der Statistik geschrieben, und es gibt Studien, die die Genauigkeit verschiedener statistischer Software & R vergleichen sicherlich wettbewerbsfähig gewesen.
lme4
Mailingliste, dass Vergleiche mit SAS ziemlich regelmäßig auftauchen. Aber es ist unmöglich zu wissen, ob wir überhaupt solche Vergleiche anstellen sollten. Ohne Zugriff auf die Quelle müssen wir diese Unternehmen beim Wort nehmen, dass die von ihrer Software erzeugten Ergebnisse tatsächlich gültig sind. Ehrlich gesagt, bevorzuge ich die Möglichkeit, den von mir verwendeten Software-Code zu überprüfen.
Zusätzlich zu den bisher guten Antworten möchte ich den Peinlichkeitsfaktor hinzufügen. Wenn Sie im letzten Jahr Hunderttausende von Dollar für SAS- und SAS-Support ausgeben und nichts für R ausgeben möchten, mit extrem niedrigen Supportpreisen (Revolution usw.), wird sich jemand in der Kette fragen, warum. War es ein Fehler, letztes Jahr so viel Geld auszugeben, als es R letztes Jahr gab? Oder ist es ein Fehler, professionelle Software für etwas zu löschen, das von einer Gruppe von Freiwilligen erstellt wurde?
Sobald das Problem auf diese Weise formuliert ist, ist es ein Verlust-Verlust-Vorschlag. Vielleicht ist es besser, es nicht zur Sprache zu bringen.
Oben drauf, was Gung hier richtig erkannt hatDas größte Problem in der Unternehmenswelt ist das Erbe. Und wenn Sie einen Produktionscode von guter Qualität haben, von dem bekannt ist, dass er diese Aufgabe erfüllt, ändern Sie ihn nicht. SAS war seit den 1970er Jahren auf dem Markt und war zu dieser Zeit die einzige effektive statistische Skriptsprache nach damaligen Standards. Die Menge an Produktionscode, die seitdem in SAS in Pharma und Regierung angesammelt wurde, ist unvorstellbar, Zehntausende von Menschenjahren. Das Umschreiben in R oder Stata würde einige Jahre dauern, der resultierende Code wird flexibler, effizienter, transparenter, einfacher und kostengünstiger zu warten sein, aber niemand wird für ein solches Refactoring bezahlen. (Meine Erfahrung dabei ist, dass mein Stata-Code im Allgemeinen etwa dreimal kürzer ist. Ich hatte einmal ein Projekt, in dem SPSS-Code in Stata konvertiert wurde und das ich etwa 20 Mal kürzer gemacht habe.
In gewisser Hinsicht ist dies eine ähnliche Geschichte wie bei den akademischen Verlagen: Sie ziehen eine Flut von Endnutzern mit, die ihre Abonnements aus der Not heraus pflegen. Eine Universität ohne Abonnement für die Natur ist eigentlich keine Universität. Das kostenlose Veröffentlichen über Fachgesellschaften wird es billiger machen, die Leute bereiten ihre Einreichungen in diesen Tagen in LaTeX vor, damit sie kamerafertig sind, und die gleichen Leute werden das Peer Review anbieten, so dass es in keiner Dimension zu Qualitätsverlusten kommt. Aber ... es gibt keinen Markennamen und den Einflussfaktor hinter den Online-Journalen.
Das fasst alles zusammen: http://scatter.wordpress.com/2011/06/28/stata-12/ . Stata wird in wirtschafts- und politikbezogenen Kreisen bevorzugt, und je mehr ich SAS lerne, desto mehr mag ich Stata.
Ich habe in den letzten sieben Jahren so effektiv wie ein SAS-Programmierer gearbeitet, und neben mir hat ein Kollege SAS länger programmiert, als ich am Leben war. Wie hier erwähnt, steckt hinter SAS eine enorme Menge an Trägheit / Vermächtnis. aber SAS ist genau wie R ein Weg zu einem Mittel, nicht das Mittel selbst.
SAS ist beim sequentiellen Datenzugriff äußerst effizient, und der Datenbankzugriff über SQL ist äußerst gut integriert. PROCs sind sehr gut dokumentiert, aber leider nicht vollständig mit Notation standardisiert (PROC OPTMODEL und IML sind zwei Beispiele). Es ist ein bisschen umständlich, wenn es darum geht, komplizierten Code zu schreiben, und nicht so elegant für parallelen Code. Ich habe auch festgestellt, dass das Importieren von CSV-Dateien zuweilen ein Grund für großes Elend ist und es vorziehe, sie zuerst in R und dann in einer Datenbank abzulegen.
Obwohl SAS Schnittstellen zu gemeinsam genutzten Objekten und DLLs hat, haben Sie keinen guten Zugriff auf Header-Dateien oder ähnliches, und die Codeverteilung ist auch nicht über Happy Packages möglich.
Es gibt jedoch wenig Bedenken gegen jemanden, der ein nicht mehr existierendes oder kaputtes Paket in Ihren Code einbindet, das Sie jetzt pflegen müssen, und die Qualität des Codes in SAS ist in der Regel einheitlich hervorragend (R-Core-Code ist ebenfalls hervorragend und auch frei verfügbar) für jedermann verfügbar).
Wie bereits erwähnt, ist SAS auch extrem teuer, aber es ist ein gutes Werkzeug, das ich in Anspruch nehme, wenn ich weiß, dass es ein Dosenverfahren gibt, das für meine Anforderungen gut geeignet ist.
R + SAS + MySQL mit ein bisschen Perl zum Zusammenkleben funktioniert erstaunlich :)
dplyr
Bibliothek erhalten - es übersetzt die R / dplyr-Syntax buchstäblich in SQL und ruft die Datenbank auf. Sie können entscheiden, welche Operationen auf dem Datenbankserver und welche lokal mit derselben Syntax ausgeführt werden sollen: cran.r-project. org / web / packages / dplyr / vignettes / databases.html
Ich verwende also sowohl R als auch SAS - zugegebenermaßen im akademischen Bereich -, aber es gibt ein paar Gründe, warum ich manchmal zu SAS tendiere:
Niemand hat behauptet, der Grund, warum dies bevorzugt wird, sei reine Idiotie. Hier sind zwei Zitate, auf die ich kürzlich gestoßen bin:
"Der Einsatz von Open-Source-Software wie R kam nicht in Frage - wir konnten kein perfekt reproduzierbares Ergebnis garantieren."
und
"Wir können hierfür keinen Support leisten, da es sich um Open Source-Software handelt."
Zwei Minuten mit diesen Leuten würden ihnen zeigen, wie falsch sie sind.
Ein Thema scheint nicht explizit angesprochen worden zu sein: die Arschdeckung. Wenn Sie sich für SAS entscheiden und die Dinge in die Luft jagen, kann der Entscheidungsträger immer sagen, dass er hochmoderne Software gekauft hat, und woher sollte er wissen, dass diese kaputt gehen würde? Wenn er sich für R entscheidet, wird dieses Argument schwerer zu machen sein. Ja, dies hängt mit dem hier bereits erwähnten Trägheitsargument zusammen.
Vor ein paar Jahrzehnten sagten sie, dass "Noboby jemals für den Kauf von IBM gefeuert wurde" , was als die beste Marketingphrase aller Zeiten bezeichnet wurde.
Als Benutzer von SAS und R würde ich sagen, dass der Hauptgrund, warum wir SAS anstelle von R verwenden (wenn wir dies tun), die Fähigkeit zur sequentiellen Verarbeitung ist. Wir brauchen nur Rechner mit nicht mehr als 4 GB RAM, um Daten im Wert von 15 Jahren zu verarbeiten. Ich würde eine viel größere Maschine mit Lager R benötigen und habe nicht versucht, den SAS-Code für die Ausführung mit Revolution R zu migrieren.
Seit 2015 bevorzugen Versicherungsmathematiker unter 35 Jahren R - in den Lehrbüchern wird sowohl R- als auch SAS-Code verwendet. Ältere Aktuare haben nie gelernt, R zu verwenden und bevorzugen SAS und verwenden kein R. Der Anteil der Aktuare, die tatsächlich in SAS codieren, wird sinken.
Wenn Sie in Google Scholar nach Artikeln suchen, die sich auf SAS beziehen, werden Sie in den letzten Jahren stetig 550 Veröffentlichungen pro Jahr finden. Wenn Sie mit R ("R Foundation for Statistical Computing") nach Artikeln suchen, waren es 2014 25.100 und Mitte Juli 2015 waren es 16.700. Plotten Sie die Rate - es wächst sehr schnell!
SAS hat sich ein paar Jahre lang nicht selbst geholfen, indem sie von den Universitäten hohe Lizenzgebühren verlangte - die sie seitdem rückgängig gemacht haben -, aber es ist jetzt zu spät, dass viele Universitäten auf das Unterrichten mit R und nicht auf SAS umgestellt haben.
Neue statistische Techniken werden in Artikeln in Verbindung mit einem R-Paket veröffentlicht. Einige Techniken, die sich seit Jahren in Base R befinden, sind in SAS noch nicht enthalten. Sie können R jetzt in SAS verwenden.
Zusammenfassend ändern sich die Dinge und ändern sich schnell.
In der Pharmaindustrie wird SAS verwendet, weil es das ist, was die FDA verwendet und mag. Es gibt jedoch einige schwerwiegende Gründe. Die Ergebnisse sind nachvollziehbar und die Ausgabe hat einen Zeitstempel. FDA-Statistiker können überprüfen, was Sie erhalten. Es ist sehr gut für die Datenbankverwaltung und es ist eine zuverlässige Software. Natürlich kann behauptet werden, dass viele der Attribute von SAS in anderen Software-Paketen vorhanden sind, einschließlich R und SAS, was teuer ist. Dennoch denke ich, dass jeder, der ein angewandter Statistiker sein möchte, der in der Industrie arbeitet, am besten darin ist, zumindest das Programmieren in SAS zu erlernen. Verwenden Sie R oder STATA, wenn Sie es vorziehen, aber SAS kennen. Wenn Sie für ein Unternehmen arbeiten, das SAS verwenden möchte, wird die Lizenz dafür bezahlt.
Ich denke, dieses Zitat von Anne H. Milley fasst zusammen, wie viele Leute über R denken :
Wir haben Kunden, die Triebwerke für Flugzeuge bauen. Ich bin froh, dass sie keine Freeware verwenden, wenn ich in einen Jet einsteige.
Leider denke ich, dass dieses Missverständnis (frei == minderwertig) in der breiten Öffentlichkeit verbreitet ist.
(etwas abseits des Themas): Umgekehrt: Einige der Vorteile, die R im akademischen Bereich hat, gelten nicht für die Industrie.
Im akademischen Bereich ist es beispielsweise ein klarer Vorteil, wenn Sie den Schülern sagen können, dass sie die Software holen und zu Hause arbeiten sollen. In der Industrie sollten Sie normalerweise keine Daten mit nach Hause nehmen ...
Sie sollten auch nicht ein paar Dinge ausprobieren (TM), Tonnen von Paketen herunterladen (auch wenn diese seriös und getestet sind) und modernste Methoden anwenden. Stattdessen wird normalerweise erwartet, dass Sie sich an Methoden und Code halten, die seit Jahren verwendet werden und deren Verhalten seit langem bekannt ist. Sie würden damit nicht viele akademische Verdienste gewinnen.
Und natürlich, wie bereits erwähnt: Niemand wird es riskieren, alle Arten von behördlichen Genehmigungen zu wiederholen, um auf R umzusteigen. Soweit ich gesehen habe, geht es weniger um R als um die enormen Kosten und den Aufwand, um behördliche Genehmigungen zu erhalten .
Obwohl es ziemlich pessimistisch ist, würde meine Antwort lauten, dass die Art von Menschen, die in Unternehmen umfassende Entscheidungen treffen wie „wir verwenden nur SAS“, auch die Art von Menschen sind, die nicht vertrauen, was sie nicht verstehen, und automatisch den Wert denken von etwas ist direkt proportional zum Geldbetrag, den Sie dafür ausgeben. Dies veranlasst sie, lieber für SAS zu bezahlen als nach Alternativen zu suchen.
Warum sollte ein großes Pharmaunternehmen überhaupt von SAS auf R umsteigen wollen? SAS kostet Millionen, ist aber für ein Pharmaunternehmen nichts. Die Umstellung aller stabilen Berichtssysteme von SAS auf R würde jedoch das 50-100-fache kosten.
SAS hat ein phänomenales Support-System: Jedes Mal, wenn ich Hilfe brauchte, konnten sie diese innerhalb weniger Stunden bereitstellen.
Und was genau hat R, das SAS nicht hat: 1) bessere Grafiken ... ok, es ist eine große, aber Grafiken sind nicht alles. Außerdem kann mit R immer ein zusätzliches Tool zum Erstellen einiger cooler Grafiken verwendet werden, und SAS ist nicht schlecht, wenn es um Grafiken geht. 2) Moderne und effizientere Programmiersprache. Viele SAS-Benutzer sind keine Programmierer und möchten keine coole Sprache verwenden. Sie wollen nur in der Lage sein, die Daten zu analysieren.
Ich liebe R, aber es wäre verrückt für ein großes Unternehmen, auf SAS umzusteigen. Dies könnte jedoch für kleinere Unternehmen sinnvoll sein
Es gibt mehrere Hauptvorteile in keiner bestimmten Reihenfolge
Ich vermeide absichtlich die Verwendung abwertender Begriffe wie "Legacy" oder "Habit". Viele Unternehmen setzen SAS seit 30 oder 40 Jahren ein und haben Millionen von Zeilen Arbeitscode. Darüber hinaus bietet eine stabile Codebasis mit Millionen von Benutzertagen in einem Bereich, in dem kleine Fehler kritisch sein können, alle Vorteile. Dies ist der gleiche Grund, warum Unix-Aromen immer noch beliebt sind, obwohl Unix über 40 Jahre alt und in gewisser Weise veraltet ist. Schließlich gibt es eine große Community erfahrener SAS-Experten, die es gewohnt sind, geschäftliche Probleme zu lösen
Unternehmen verfügen über viele verschiedene Datenquellen, die auf unterschiedlichen Systemtypen sowie in vielen Fällen auf mehreren Betriebsumgebungen basieren. R verfügt erst seit kurzem über einige äußerst grundlegende Funktionen, mit denen mehr umgegangen werden kann, als im Speicher gespeichert werden kann. Vergleichen Sie dies mit der Fähigkeit von SAS, native, optimierte datenbankinterne Verarbeitung für Terradaten zu unterstützen, um nur ein Beispiel zu nennen. In den meisten Situationen der realen Welt ist der schwierigste Teil der Analyse der Umgang mit Daten und der Betriebsumgebung. (Müssen Sie den von Windows entwickelten Modellbewertungscode auf dem Mainframe ausführen? Mit SAS kein Problem. Mit R haben Sie Pech.) R löst keines dieser Probleme.
Ein SAS-Benutzer kann mit ziemlicher Sicherheit davon ausgehen, dass jedes Codemodul von qualifizierten Personen getestet wurde. Es ist nicht erforderlich, Zeit und Mühe aufzuwenden, um die Herkunft des Codes zu erlernen oder ihn unabhängig zu validieren. Wenn Probleme jeglicher Art auftreten, kann der Benutzer das Telefon abheben und Hilfe in Anspruch nehmen (von einfachen Informationen bis hin zu detaillierten Informationen zu unerwarteten Ergebnissen oder zum Verhalten einer ausgeklügelten Methode).
Die Sprache macht manche Leute aus, weil sie sich für die allgemeine Programmierung von modernen Sprachen unterscheidet. Trotzdem ist die Sprache auf hohem Niveau, kraftvoll, ausdrucksstark und umfassend. Kurz gesagt, sobald Sie es gelernt haben, erledigt es die Arbeit. Für Unternehmen ist die Eleganz der Lösung kein Verkaufsargument.
Kundendienst.
Ich hatte einmal ein Gespräch mit einem Freund in einem Unternehmen, das sich auf die Installation von Servern spezialisiert hat, und er erklärte mir dann, warum große Unternehmen sich immer für Microsoft-Produkte entscheiden und nicht für Open Source. Der Vorteil, den Microsoft gegenüber seinen Open Source-Mitbewerbern hat, ist der Kundensupport. Wenn mit dem Produkt etwas schief geht, kann das Unternehmen Microsoft anrufen, große Unternehmen haben sogar persönlichen Support für sie. Nicht so bei Open Source Software.
Ich denke, das ist genau der gleiche Grund, warum SAS Vorrang vor R. bekommt.
Was ist mit Frontends? Was entspricht R für SAS Enterprise Guide, Web Report Studio oder Enterprise Miner? Bearbeiten: Mit diesen Tools kann ein Benutzer ohne Programmierkenntnisse ein DATA WAREHOUSE verwenden, ohne die zugrunde liegende Technologie zu kennen. Sie sind nicht in erster Linie Werkzeuge für den Einsatz von SAS als solchem. R-GUIs sind nur IDEs für die R-Sprache / das R-System AFAIK. Sie können keine Hilfe für nicht technische Benutzer bereitstellen, die Informationen und Einblicke vom DWH erhalten möchten.
Ich habe einmal für ein Beratungsunternehmen gearbeitet, das SAS bei einem großen Chiphersteller im Silicon Valley unterstützt hat. Unser Ansprechpartner in der Firma teilte uns mit, dass er von einer anderen Firma das Angebot erhalten habe, genau die gleiche Beratung zu erhalten, indem er eine andere Software verwendete, die alle von SAS abgedeckten Bereiche abdeckte und die die Firma einen Bruchteil dessen kosten würde, was SAS ihnen berechnete ( 30.000 USD im Gegensatz zu 1.000.000 USD ). Die Kontaktperson überlegte, was zu tun sei, und entschied sich dagegen, ihren Chef über das Angebot zu informieren, da sie befürchtete, überhaupt wegen der Verwendung von SAS entlassen zu werden und keine billigeren Alternativen in Betracht zu ziehen. Stattdessen bestand er darauf, dass unsere Beratungsfirma ihrem Unternehmen einen großen Bruch in unserer Beratungsgebühr gibt. Unsere Firma stimmte zu.
Ich glaube nicht, dass die Anwendungssicherheit erwähnt wurde. Diese Frage wurde in Stack Overflow aufgeworfen, aber gelöscht, da sie nicht zum Thema gehörte.
Ich arbeite mit der schwedischen Gesundheits- und Sozialbehörde zusammen, die SAS einsetzt. Wenn ich mit ihren Statistikern sprach (die R mögen), behaupten sie, dass ihre IT-Leute SAS bevorzugen, da sie den in R heruntergeladenen Paketen nicht vertrauen. Meine Frau arbeitet auch in SAS und ihre Institution behauptet oft dasselbe Problem ...
Ich würde gerne einige Kommentare zu diesem Thema sehen. Ich habe eine schnelle Suche durchgeführt, aber keine guten Referenzen gefunden ...
Der Grund, den ich als am überzeugendsten empfand, war, dass SAS über eine umfangreiche Bibliothek vertikaler geschäftsspezifischer Module verfügt, die von allen Mitarbeitern in diesen Branchen verwendet werden.
Aber auch, dass SAS auf die Bedürfnisse dieser vertikalen Segmente im Geschäftsleben eingegangen und diese optimiert hat - optimiert im Sinne von "Benutzer müssen nicht viel zusätzliche Arbeit leisten, um die Ergebnisse zu erzielen". Ich bin kein SAS-Benutzer, daher ist dies keine voreingenommene Verteidigung der SAS-Geschäftsstrategie.
Als das große kommerzielle Produkt von SAS bemühen sich die bezahlten Verkäufer nachdrücklich und koordiniert, das Produkt zu bewerben. Ich denke nicht, dass die Bemühungen, die Verwendung von R zu fördern, mit diesen übereinstimmen können.
Ich sehe Open Source oder lizenzierte Software wie diese, sei es SAS oder irgendetwas anderes. Meine IT-Abteilung ist da, um einen Service für unser Geschäft bereitzustellen. Das Unternehmen verdient kein Geld mit der IT, sondern nur mit dem von der IT unterstützten Geschäft. Das Unternehmen erwirtschaftet einen Jahresumsatz von 16 Milliarden US- Dollar. Die IT-Kosten betragen rund 200 Millionen US- Dollar pro Jahr. Wenn es um Geld ginge, würde ich die Kosten senken, aber wenn ich 10% ( 20 Millionen US- Dollar) meines Budgets einspare , wird das Unternehmen das bemerken? Werden sie nächstes Jahr nur mein Budget reduzieren? Wenn die IT ausfällt, verliert das Unternehmen Einnahmen, die sich je nach Art des Ausfalls unterscheiden. Teile des Geschäfts können keine Einnahmen mehr erzielen. Wenn ein Produkt wie SAS ausfällt, kann ich unter einem Vertrag klagen. Wenn ein OSS-Produkt ausfällt, kann ich nicht. Ich werde meine $ nicht zurückerhalten16 Milliarden, aber ich kann einige zurückbekommen, und realistisch mit SAS, werden Sie wahrscheinlich nicht das Los verlieren. Der Unterschied zwischen Preis und Kosten muss jedes zusätzliche Risiko für das Unternehmen rechtfertigen. Manchmal ist es billiger, bei SAS zu bleiben, als umzuschulen. Manchmal gibt es Probleme mit höherer Priorität, sodass Unternehmen bei SAS bleiben. Einige Unternehmen benötigen nicht die volle Funktionalität. In diesem Fall sind Alternativen möglich. Einige brauchen die Unterstützung nicht und wieder sind die Alternativen realisierbar. Wenn Sie die Geschäftsanforderungen erfüllen, sind beide Optionen gültig. Wenn Sie Unterstützung für ein Unternehmen bereitstellen möchten, müssen Sie die Gesamtbetriebskosten über einen Zeitraum von 5 bis 10 Jahren, die Fähigkeit, Experten für die Tools zu rekrutieren, sowie die Stabilität des Produkts berücksichtigen Sie müssen also nicht bei jeder neuen Version alles neu schreiben.
Einige Gründe, die ich nicht erwähnt habe:
Bessere Dokumentation. SAS-Dokumentation ist ausführlich, R-Dokumentation ist knapp. Viele Unternehmen bevorzugen möglicherweise eine ausführliche Dokumentation.
Bessere Fehlermeldungen. Rs Fehlermeldungen scheinen oft zu beweisen, dass die Person, die die Nachricht schreibt, schlauer ist als die Person, die sie liest.
Technischer Support. SAS bietet den besten technischen Support, den ich jemals erlebt habe, und zwar von SAS. Sie können Hilfe zu R erhalten, aber diese Hilfe ist auf verschiedene Stellen verteilt und nicht immer verfügbar. Die Leute auf den verschiedenen Websites, die Hilfe bei R anbieten, sind Freiwillige - und Freiwillige sind nicht verpflichtet zu helfen. Die Mitarbeiter des technischen Supports von SAS werden dafür bezahlt, das zu tun, was sie tun - und das tun sie auch. Sie machen es nicht nur gut, sie machen es auch höflich - eine Eigenschaft, die oft nicht in allen R-Communities vorhanden ist.
Einfache Koordination mit Word und Excel. Ja, ich weiß, dass Sie R dazu bringen können, dies zu tun, aber mit SAS ist es einfacher (andererseits funktioniert R besser mit
Ich denke, der alte Winkel kann aus folgendem Grund sehr groß sein. Eine Organisation stellt eine Person ein, nennt sie Person X. Sie sind ein Computer-Guru / Zauberer / etc. Sie bauen großartige SAS - Programme / Tools / etc. Sie sind so gut, dass andere Mitarbeiter der Organisation nicht das Gefühl haben, die Funktionsweise der Programme verstehen zu müssen. Sie machen es so einfach, nur einen Knopf zu drücken, und alles funktioniert einfach (die magischen schwarzen Kästchen).
Person X verlässt die Organisation. Leider verlässt das Wissen der Person X die Organisation (Dokumentation und Wissensmanagement wurden nicht priorisiert, stattdessen Arbeitsprogramme). Sie werden durch Person Y ersetzt. Person Y ist großartig für R, hat jedoch keine Ahnung von SAS und daher auch keine Ahnung davon, wie die SAS-Programme tatsächlich funktionieren. Es gibt eine riesige Lernkurve, um das auszugleichen was passiertist deutlich höher als eine einjährige Lizenz für SAS. Ich gehe davon aus, dass SAS eine Analyse dieses Kompromisses vornimmt und dies Einfluss darauf nimmt, wie die Lizenzgebühr festgelegt wird (also, wenn ich bei SAS arbeiten würde). Beachten Sie auch, dass SAS-Plotverfahren weitaus besser sind als noch vor einem Jahrzehnt (z. B. proc sgplot vs proc plot). Zufall, dass R zuerst gut geplottet hat? Ich denke nicht! Dies verringert effektiv die Effizienz beim Umschalten, da das Plotten nicht mehr so unterschiedlich ist - R ist immer noch besser, aber nicht genug, um umzuschalten ...
Für die Industriestatistik gibt es Qualitätssicherungsmitarbeiter, die (normalerweise) keine Programmier-, Statistik- oder naturwissenschaftlichen Kenntnisse besitzen und Statistiker, Programmierer und Wissenschaftler auditieren. Sie wollen wissen: "Woher weißt du, dass das, was du tust, richtig ist?" und "Wenn es falsch ist, wie können wir jemandem die Schuld geben und wie werden sie dafür bezahlen?".
Die GNU / GPL Copyleft-Lizenz wird mit dem Text "R ist freie Software und kommt absolut ohne Garantie" in Text mit Großbuchstaben geliefert, genau wie ich es geschrieben habe. Das ist anstößig. Wenn eine gute Person diesen Text liest, diskreditiert sie R grundsätzlich direkt. Ich meine, wenn ein Produkt gut ist, lohnt es sich, eine Garantie hinzuzufügen, oder? Solche kommerziellen Produkte haben uns zum Glauben gebracht. Tatsächlich war es letztendlich die FDA, die versprach, Zulassungsanträge in R zu akzeptieren, was eine Veränderung in der Softwareindustrie widerspiegelte. (Beachten Sie, dass diese Aussage nach dem ursprünglichen Buchungsdatum der Frage liegt.)
Für jemanden, der nichts über Computer weiß, sind die vorgestellten Szenarien von Sicherheit, Irreproduzierbarkeit und schwerwiegenden wissenschaftlichen Fehlern aufgrund dieser ABSOLUT GARANTIEVERLUST unbegrenzt. Wir sind uns alle einig, dass Fehler katastrophale Kosten verursachen können. Für Ihre SAS-Lizenz verfügt SAS über Experten, die Auditoren ihre Software erläutern können. In dem unmöglichen Szenario, in dem SAS tatsächlich ein solches Problem verursacht, sind sie für Geldstrafen und Bestrafungen verantwortlich (sie haben auch genug Geld für Anwälte, um dies sicherzustellen) vollständig entlastet werden). Der Aufwand und die Kosten dafür, dass ein Analyst / Programmierer diesen Fall für R vorlegt, belaufen sich im Wesentlichen auf eine SAS-Lizenz. Das Programmieren in SAS befreit Sie jedoch nicht vollständig von der Last der Qualitätssicherung!
Grundsätzlich würde ich sagen, dass Rechtsstreitigkeiten eine herausragende Rolle bei der Notwendigkeit einer kostspieligen Lizenzsoftware gespielt haben.