1樓：Jerry
有必要啊。給一百萬條記錄排個序您的電腦可能就宕機了。不知現在SQL在R上的實現如何，有無優化。另外R是開源的。什麼人都可以發布程式包。
2樓：
就未來方向的大資料來看 R和SAS都不是方向，它們太學院派，建立模型還要假設檢驗，繁瑣死了，R衍生出來的Rhadoop處理大資料也基本上廢柴乙個，建議如果資料量大，程式設計工底好的話，看看Spark的MLlib或者是看看Python吧，甚至是一些開源的專案，譬如Liblinear對於R和SAS基本就大資料實際訓練效果來看都是碾壓的形式，R和SAS銀行用的多，網際網路誰會用這兩個上線跑模型啊，呵呵了
這個可以理解成三體裡面的降維攻擊
3樓：陳半瞎
我也是R重度使用者，碩士期間沒用過SAS，之後在銀行工作，果斷放棄R，因為資料太多，用R跑不動，而且R要載入包，這裡禁止上網，其實SAS也不難學。
4樓：「已登出」
統計民工。做最基礎的工作的。excel很重要。。
恩。大部分時間可以處理。。小部分時候靠內部軟體處理。。
完全沒有用到spss。。別說sas了。。看你職業需要。。
5樓：
當然，上面的對比只是乙個十分粗略的對比。比如SAS的工作可能還包括了北歐航空（fly SAS）。但通過美國的就業市場可以發現除了SAS在2023年出現了明顯的下降趨勢，包括MATLAB和SPSS等其他的軟體也有了增長趨勢的下降。
而幾乎就是在SAS下降的同時，R有乙個強勁的上公升。
我覺得如果熟練掌握R，在求職任何和資料以及統計相關工作中還是很有競爭力的。因為這已經證明了你掌握了熟練使用統計語言/軟體來解決問題的能力。而不同的公司顯然對於工具有不同的偏好，考慮到SAS的成本，可以大範圍使用SAS的往往只能是大型公司。
另外即使是大公司裡面也有很多人在使用，或者嘗試使用R，就業的前景沒有問題。而眾多的中小企業乃至初創公司，R幾乎是首選。上面的趨勢變化也一定程度上印證了這種發展趨勢。
我了解的事實是：使用R和python的人開始變得更多。
最後回到問題：做個模擬，乙個熟練的R使用者有沒有必要學習SAS？如果是yes or no的話，肯定是yes，多一些技能一定讓自己的道路更寬，增加競爭力。
反過來也一樣，（重度SAS使用者的我正在通過Coursera的課程學習R中……）但是乙個熟練掌握R的人肯定還是可以找到很不錯的工作的，而且根本無需考慮有多少公司在用SAS。
6樓：張浩洪
資料分析關鍵點是在於揭露資料的內在規律並用於企業的日常決策中，從這個角度而言用什麼工具並不是重點，重點在於分析結果的針對性、準確性、時效性及有效性。R與SAS各有各的優勢，主要你掌握了基本的統計原理和應用方式，工具的使用也就是稍微花點時間而已。不過我認為，R在處理大規模資料時候有一定侷限性，可能需要借助更多其他技術（如Rhadoop），SAS就相對較為強大。
7樓：gillxiao
就網際網路行業而言，招聘的要求裡基本都是要求懂R、SAS、SPSS之一。說明這個行業對R的接受度越來越高，以前基本都是要求SAS或者SPSS。
而且現在R越來越有優勢，因為免費，而且定製化空間很高，程式設計對網際網路公司來說毫無門檻。
話說回來，暫時還沒聽說過哪個網際網路公司買了正版的SAS或者SPSS。。。
8樓：任我行
據同學說R的操作性很好，可以自己編寫程式包，SAS就不可以。而且SAS那麼大，安裝對系統要求又高，64位的不能安裝9.2之前的版本讓我們無數同學崩潰。
說白了，作為門外漢來看，哪個都一樣，對方只關心結果。作為門內漢，重度使用乙個不就是所謂的高精尖了嗎。加油吧少年！
9樓：邢廣宇
個人了解的情況是，SAS只在幾個領域裡常用，比如銀行、醫藥。。。因為太貴了。。。SPSS和R其實也很普及的，感覺R在網際網路資料這塊用得挺多的，最近幾年有好多相關的載入包。
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