原文：
www.kdnuggets.com/2016/07/burtchworks-sas-r-python-analytics-pros-prefer.html
评论
对许多定量业务专业人士来说，分析工具的争论已经可以媲美感恩节晚餐上的政治话题。过去两年，我们已向我们的定量专业网络发送了一项极受欢迎的 SAS 与 R 的调查，生成了每年超过 1,000 份（通常非常热情）的回应。但去年，我们收到了足够多的填写请求，以至于决定将 Python 纳入我们的调查，以便与时俱进！
为了简化问题，我们只问了一个问题——您更倾向于使用哪种工具：SAS、R 还是 Python？
我们的结果显示，支持开源工具的比例在过去三年里稳步上升，今年 61.3%的受访者选择了 R 或 Python，38.6%选择了 SAS。像往常一样，也有一些专业人士选择了既不选择也不选择，或者填写了其他工具的选项。谁知道呢，也许我们的调查明年还会再度进化？拭目以待！
想要了解更多关于这些数据的信息吗？我们也是！在统计了初步结果后，我们迫不及待地想深入探究过去三年的调查数据，看看能发现什么。
今年的结果显示，Python 支持者的最大比例集中在海岸地区，西海岸对开源选项 R 和 Python 的支持高于其他地区。R 的支持在山地地区最高，而 SAS 的支持在中西部和东南部继续保持最高。
与去年类似，技术/电信领域最倾向于开源选项 R 和 Python，这也不太令人意外，因为西海岸的支持者较多。正如 2014 年和 2015 年一样，SAS 在零售/消费品和金融服务行业继续占据重要地位。
拥有博士学位的专业人士更倾向于偏好 R 而非 SAS，而拥有学士学位的专业人士更倾向于偏好 SAS 而非 R。对 Python 的支持略有不同，但在博士学位持有者中最强。
对开源工具 R 和 Python 的支持在 0-5 年经验的专业人士中最为广泛，而对 SAS 的支持在 16 年以上经验的专业人士中最强。随着越来越多的大学在其课程中转向教授开源工具，如 R 和 Python，我们看到更多初级专业人士支持这些选项。
在数据科学家中，Python 拥有大多数支持，而 SAS 在这个群体中的支持率仅为 3%。这可能是由于 SAS 在构建许多数据科学家用来管理非结构化数据的自定义工具时存在的局限性。在其他预测分析专业人士中，SAS 和 R 的支持相对均衡。有关我们如何定义“数据科学家”的更多信息，请查看这篇博客。
在这里，你可以看到自我们 2015 年的调查以来，数据科学家和其他预测分析专业人士的工具偏好发生了怎样的变化。
一些生动的评论
在我们的快速调查中，参与者众多，我们总是会收到许多有趣的观察结果，我们喜欢与大家分享。这些只是我们收集的一些有趣的反馈：
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SAS :) :) :) 一路领先
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R 是一场噩梦。
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我去年把我的团队转变为使用 Python 的团队，我们没有任何遗憾。
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R，然后是 Python。我现在不再使用 SAS 了 :)
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SAS 在数据分析中使用起来非常直观
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SAS 应该非常担忧，就像它们从红巨星过渡到白矮星一样。
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SAS、R、还有 Python！
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我认识德国的七打（84 个）博士，他们都会说 Python
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SAS ….. 可能是因为我超过了 50 岁。 ; )
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R – 任何时间，任何地点，任何事
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Python 是未来
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第一是 SAS，第二是 R，第 999 是 Python :)
如果你对将这些结果与我们去年的“深入探讨”进行比较感兴趣，可以查看 这篇博客文章。我们还在一个 15 分钟的网络研讨会上详细介绍了这些结果，你可以在我们的 YouTube 频道找到 录音。我们总是发现 预测分析工具和方法的演变 非常有趣，因此我们每年都期待这一点。你对这些结果有什么看法，有什么令你惊讶的吗？在评论中告诉我们！
原文。经许可转载。
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