زبان برنامه نویسی SAS، بهترین زبان تحلیل داده
در کارهای محاسباتی مانند هوش مصنوعی و مباحثی که بررسی و تحلیل آمارها بسیار اهمیت دارد، استفاده از یک ابزار مناسب باعث میشود این عملیات زمان بر با سرعت بیشتری پیش برود و گزارش دهی و تحلیلها دقیق و درستتر باشند. این ابزار مناسب میتواند زبان برنامه نویسی SAS باشد. این زبان با گزارشها و عملکردهای دقیق، به عنوان یکی از بهترین ابزارهای تحلیل آمار شناخته میشود.
زبان برنامه نویسی SAS
زبان Base SAS یک زبان کامپیوتری است که در نسل چهارم قرار میگیرد. این زبان برای تحلیلهای آماری و دادهها به وجود آمده و بیشتر در داده کاوی، یادگیری ماشین و… کاربرد دارد. کامپایلر این زبان نرم افزار SAS است و بر روی سیستم عاملهای مختلف قابل اجرا است. این زبان سه جزء اصلی دارد:
- Data step: برای فهمیدن و پردازش داده
- PROC: رویهای برای محصور کردن یادگیری ماشین
- ماکروها: باعث قابلیت برنامه نویسی اسکریپتها
ویژگی مثبت زبان برنامه نویسی SAS
- سادگی زبان برنامه نویسی SAS
- پیاده سازی کامل SQL
- سرعت پردازش بالا
- تبدیل کد SAS به پایتون
ویژگی منفی زبان برنامه نویسی SAS
- هزینه بالا
- متن باز نبودن
کاربردهای زبان برنامه نویسی SAS
- برای پاسخ به سوالات در سطح شرکتهایی مانند گوگل، فیسبوک، توییتر و…
- تولید گزارش اطلاعاتی
- کمک در مدیریت پروژه، پیش بینی روند کسب و کار و…
- کمک به توسعه کسب و کارها و طراحی گرافیک
- در زمینههای دارویی و درمانی برای بررسی آمارها و گزارش دهی
- در مخابرات و انجام کارهایی مانند داده کاوی و گزارش دهی
نرم افزار SAS چیست؟
SAS مخفف Statistical Analysis System و به معنی سیستمهای تجزیه و تحلیل آماری است. SAS یک مجموعه نرم افزاری برای سیستم تحلیل آماری است. این نرم افزار توسط شرکت SAS Institute توسعه یافته شده و هدف آن انجام تحلیلهای پیشرفته، هوش تجاری، تحلیل چند متغیره و… بوده است.
در این نرم افزار به زبان برنامه نویسی SAS برنامه نویسی میشود. وقتی حجم دادهها زیاد باشد تحلیل آنها بسیار دشوار میشود، نرم افزار SAS با تحلیل و بررسی دادهها در حجمهای زیاد و ارائه گزارشات جامع و کامل از دادهها همچنین نمایش نمودارهای مختلف از دادهها ارتباط آنها، تحلیل را آسانتر میکند. برای اینکه سرعت پردازش دادهها در این برنامه افزایش یابد، پیشنهاد میشود از یک سرور اختصاصی با سخت افزار قدرتمند بهره برد.
کتابخانههای SAS
در SAS کتابخانهها وظیفه ذخیره سازی برنامههایی با ماهیت مشابه را دارند. کتابخانهها در این زبان به دو نوع تقسیم میشوند: موقتی و دائمی
- در زمان اجرای SAS و زمان جلسه، کتابخانههای موقت وجود دارند و بعد از پایان جلسه پاک میشوند.
- کتابخانههای دائمی در حافظه خارجی قرار میگیرند و بعد از پایان جلسه پاک نمیشوند.
روش کار SAS
جریان کنترل مشخص کاری است که برنامههای SAS انجام میدهند.
خواندن دادهها: دادهها معمولا در شیتهای Excel ذخیره میشوند و برنامه SAS آنها را میخواند. در مرحله بعد دادهها فرمتی مناسب پیدا میکنند تا در مرحله بعد قابل استفاده باشند.
بررسی دادهها: در این مرحله باگها و مقادیر نادرست بررسی و یافت میشوند. بعد از پیدا شدن مشکلات، گزارش دهی درباره این مشکلات و ناسازگاریها ارائه میشود.
آماده سازی دادهها: مشکلاتی که در مرحله بررسی دادهها یافت شد اصلاح میشوند و پردازش شرطی انجام میشود. در این مرحله جداولی نیز برای ارائه بهتر و منسجمتر دادهها نشان داده میشوند.
تحلیل و گزارشدهی و صادرات نتایج: مرحله آخر در SAS، تمام آمارها طبق دسته بندیها و تحلیلهای انجام شده نمایش داده میشوند. این خروجیها به شکل جدول و نمودارهایی برای خوانایی بهتر ارائه میشوند که میتوان آنها را دانلود و به شکل Excel نگه داشت.
مولفههای SAS: برنامه SAS مولفههایی حدود 200 میلیون دارد که برخی از آنها بسیار پرکاربردتر هستند مانند:
- Base SAS
- SAS/STAT
- SAS/ETS
زبان برنامه نویسی SAS به دلیل روش کاری که دارد یک زبان کامپایل _ تفسیری در نظر گرفته میشود. به این معنا که دادهها اول وارد مرحله کامپایل میشوند و بعد از بررسی و خطایابی، وارد مرحله تفسیری میشود.
مقایسه زبان برنامه نویسی SAS و Python
در این جدول یکی از معروفترین و پرکاربردترین زبانهای برنامه نویسی دنیا مانند پایتون را، با یک زبان تحلیل داده مانند SAS مقایسه میکنیم.
| ویژگی | SAS | Python |
|---|---|---|
| سادگی زبان | ساده، tolerant به syntax | حساس به فاصله و syntax، عمومی و انعطاف پذیر |
| SQL و دیتابیس | SQL داخلی کامل، اتصال آسان به اکثر دیتابیسها | نیاز به کتابخانه خارجی برای SQL و اتصال دیتابیس |
| عملکرد با دادههای بزرگ | پردازش در chunks، سریع حتی روی لپ تاپ معمولی | معمولا نیاز به بارگذاری دادهها در حافظه، کندتر در دادههای بزرگ |
| استحکام و طول عمر کد | بیش از ۵۰ سال، backward compatible | تغییرات نسخهها (۲.x → ۳.x) گاهی ناسازگار |
| توابع آماری و مدلها | PROC های گسترده و Macros برای توسعه | کتابخانههای زیاد، ولی syntax و نامها متفاوت |
| حضور در صنایع خاص | بانک، مالی، بیمه، داروسازی، mission-critical | عمومی در Data Science و یادگیری ماشین |
| ترکیب با زبان دیگر | اجرای Python با proc python | فراخوانی SAS محدود و نیاز به API خاص |
| چالش جایگزینی | – | تبدیل خودکار SAS به Python دشوار، نیاز به بازنویسی دستی |
کلام آخر
اگر با آمارها و دادههای زیادی رو به رو هستید که نیاز به تحلیل و دریافت گزارشات دارید، نیاز به یک ابزار خواهید داشت. SAS همان ابزاری است که میخواهید. زبان برنامه نویسی SAS فقط در محیط SAS قابل استفاده است و گزارشات، جداول، نمودار و… دقیقی از دادهها تهیه و ارائه میدهد. این زبان از سرعت، قدرت و دقت بالایی برخوردار است، اما هزینه دارد و اگر به دنبال گزینهای مناسبتر میگردید، میتوانید بیشتر با زبان برنامه نویسی R آشنا شوید.
سوالات متداول
این زبان ساده طراحی شده تا کار با آن برای کسانی که در حوزه آمار و تحلیل داده فعالیت دارند آسان باشد و پیچیدگیهای زیادی نداشته باشد.
زبانهای R و Python نیز مانند SAS برای تحلیل و علوم داده کاربرد دارند و رایگان هستند.
منابع
- https://medium.com/%40Mamdouh.Refaat/back-to-sas-2959c5fdf785
- https://blogs.sas.com/content/sasdummy/2024/09/13/sas-programming-language
- https://en.wikipedia.org/wiki/SAS_language?utm_source=chatgpt.com
- https://www.geeksforgeeks.org/blogs/introduction-to-sas-programming/
دیدگاه (1)
با توجه به اینکه زبان برنامه نویسی SAS متن باز نیست و هزینه بالایی دارد، به نظر شما چرا هنوز بسیاری از شرکتها و سازمانهای بزرگ ترجیح میدهند از آن به جای ابزارهای متن باز استفاده کنند؟
۰۷ مهر ۱۴۰۴