SAS چیست و چه مزایا، معایب و کاربردهایی دارد؟ پاسخ کوتاه به این پرسش این است: SAS یک مجموعه نرم‌افزاری است که مؤسسه‌ی SAS، یکی از پیشگامان در زمینه تجزیه‌وتحلیل داده، توسعه داده است. SAS برای انجام‌دادن تجزیه‌وتحلیل پیشرفته، تجزیه‌وتحلیل چندمتغیره (multivariate analyses)، هوش تجاری (BI)، مدیریت داده‌ها و همچنین برای انجام‌دادن تجزیه‌وتحلیل‌های پیش‌گویانه (predictive analytics) مفید است. علم داده (Data Science) یکی از صنایعی است که طی دهه‌ی گذشته به‌سرعت تکامل یافته و تغییر کرده است. با این پیشرفت سریع، تعداد زیادی از ابزارهای جدید برای کار در این حوزه ارائه شده است. یکی از این ابزارها SAS است. در این مطلب قصد داریم این ابزار را معرفی کنیم، تاریخچه‌ی کوتاهی از آن را بیاوریم و دلایل استفاده از آن را بررسی کنیم. در ادامه به برخی از امکانات SAS و مزایا و معایب آن اشاره خواهیم کرد. درنهایت تعدادی از کاربردهای آن را معرفی خواهیم کرد.

SAS چیست

SAS چیست و از کجا آمده است؟

SAS یک مجموعه‌ی نرم‌افزاری آماری فرمان‌محور (command-driven) است که به‌طور گسترده‌ای برای تجزیه‌وتحلیل و تجسم داده‌های آماری استفاده می‌شود. SAS کوتاه‌شده Statistical Analysis Systems به‌معنای سیستم‌های تجزیه‌وتحلیل آماری است. SAS به ما این امکان را می‌دهد تا از تکنیک‌ها و فرایندهای کیفی که به بهبود کارایی کارمندان و افزایش سود تجاری کمک می‌کنند استفاده کنیم. SAS همچنین برای تجزیه‌وتحلیل پیشرفته، مانند هوش تجاری (business intelligence)، تحقیقات جرم (crime investigation) و تجزیه‌وتحلیل پیش‌گویانه (predictive analysis) ، استفاده می‌شود.

در SAS داده‌ها استخراج و طبقه‌بندی می‌شوند که از این طریق به ما کمک می‌کنند تا الگوهای داده را شناسایی و تحلیل کنیم؛ علاوه‌براین SAS مستقل از پلتفرم‌های (Platform independent) نرم‌افزاری است، به‌این معنی که می‌توانیم SAS را روی هر سیستم‌عامل، لینوکس (Linux) یا ویندوز (Windows)، اجرا کنیم.

تاریخچه‌ی کوتاهی از SAS

SAS را مؤسسه‌ی SAS (SAS Institute) در سال ۱۹۷۰ در دانشگاه N.C خلق کرد. در ابتدا آن را برای تحقیقات کشاورزی توسعه داده بودند. بعدها به طیف وسیعی از کاربردها، مانند هوش تجاری (business intelligence)، مدیریت داده (Data Management) و تجزیه‌وتحلیل پیش‌گویانه (predictive analysis) و دیگر موارد، گسترش یافت. امروزه ۹۸ شرکت برتر از SAS برای تجزیه‌وتحلیل داده استفاده می‌کنند.

چرا به SAS احتیاج داریم؟

بیایید با یک مثال ساده نیاز به SAS را درک کنیم؛ این مثال برای فهم پاسخ سؤال اصلی که SAS چیست به ما کمک می‌کند:

یک شرکت تجارت الکترونیکی (E-commerce) را در نظر بگیرید که می‌خواهد الگوهای خرید مشتریان خود را براساس داده‌های قبلی به دست آورد. این شرکت برای به‌دست‌آوردن بینش کلی مجبور است هزاران رکورد از چندین مشتری را بررسی کند.

ممکن است تمامی این داده‌های موردنیاز برای تجزیه‌وتحلیل را نداشته باشد؛ برای مثال، اگر مشتری ژاکت نخریده باشد، داده‌ای از خرید قبلی وجود ندارد و برای اینکه بفهمد چه عواملی باعث شده است که ژاکت نخرد، داده‌ی مرتبطی وجود ندارد؛ درواقع این نوع داده داده ازدست‌رفته (Missing data) است. نبود داده‌های مرتبط می‌تواند در تجزیه‌وتحلیل مشکل ایجاد کند؛ اما چگونه می‌توانیم از این مشکلات خلاص شویم؟ چگونه می‌توانیم از عهده‌ی این نوع داده‌ها برآییم؟

اگر بخواهیم این کار را به‌صورت دستی انجام دهیم، این کار به صدها تحلیلگر و هزاران ساعت کار انسانی نیاز دارد، اما با استفاده از ابزار تحلیلی SAS، می‌توانیم همان تحلیل را در چند ساعت با یک تحلیلگر انجام دهیم. ابزار SAS به ما امکان می‌دهد داده‌های غیرضروری را حذف و اطلاعات مربوط را بهینه کنیم. SAS این امکان را فراهم می‌کند که حتی بدون داشتن ‌داده‌ی مرتبط یا با داده ازدست‌رفته (Missing Data) نتیجه را پیش‌بینی کنیم؛ به‌این ترتیب، SAS کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیریم.

حال که فهمیدیم SAS دقیقاً کجا به کارمان می‌آید، بیایید با برخی از ویژگی‌های مهم آن آشنا شویم تا بهتر درک کنیم که این کمک SAS چطور امکان‌پذیر می‌شود.

ویژگی‌های مهم SAS که لازم است بدانیم

ویژگی‌های اصلی SAS عبارت‌اند از:

  • به‌راحتی می‌توان به فایل‌ها و داده‌های خام از یک پایگاه داده خارجی دسترسی پیداکرد.
  • تقریباً هر داده‌ای با هر فرمتی را می‌توانیم بخوانیم و بنویسیم.
  • امکان مدیریت داده‌ها با استفاده از ابزارهایی برای واردکردن داده، بازیابی ویرایش (Editing Retrieval)، فرمت‌کردن (Formatting) و تبدیل (Conversion) را به ما می‌دهد.
  • تجزیه‌وتحلیل داده‌ها با استفاده از تکنیک‌های توصیفی، آماری، چندمتغیره (multivariate )، پیش‌بینی (Forecasting)، مدل‌سازی (Modeling)، برنامه‌نویسی خطی (Linear Programming)میسر است.
  • تجزیه‌وتحلیل پیشرفته به ما کمک می‌کند تا در روش‌های تجاری خود تغییر ایجاد کنیم و آن‌ها را بهبود دهیم.
  • اطلاعات تحلیلی را می‌توان با نمودارهای بسیار عالی موجود در SAS گزارش کرد.
  • امکان به‌روزرسانی و اصلاح داده‌ها در آن وجود دارد.
  • زبانی قدرتمند (SAS Language) برای مدیریت داده‌ها در اختیار ما قرار می‌دهد.
  • توابعی عالی برای پاک‌سازی داده (Data Cleansing) دارد.
  • با سیستم‌عامل‌های مختلف به‌راحتی تعامل می‌کند.

با توجه به ویژگی‌های از SAS که به آن‌ها اشاره شد، حال بهتر می‌توان درک کرد که این ابزار چقدر می‌تواند در تحلیل داده‌های مختلف مفید باشد. در ادامه قصد داریم با هم نگاهی به مزایا و معایب SAS بیندازیم.

مزایای SAS

مزیت‌های SAS از این قرار است:

  • SAS نحوی (Syntax) بسیار ساده دارد که بدون هیچ نوع دانش برنامه‌نویسی قابل‌یادگیری است.
  • با استفاده از SAS به‌راحتی می‌توان یک پایگاه داده بزرگ را مدیریت کرد.
  • از آنجا که SAS نحو ساده‌ای دارد، درک آن خیلی راحت است و این یعنی به‌راحتی می‌توان آن را اشکال‌زدایی (Debug) کرد.
  • پنجره‌ی Log آن خطاها را نشان می‌دهد که کمک می‌کند کد خود را به‌راحتی اشکال‌زدایی (Debug) کنیم.
  • کمک می‌کند تا الگوریتم را آزمایش و تحلیل کنیم.
  • کاملاً امن است؛ زیرا بدون داشتن مجوز (License) شرکت امکان استخراج اطلاعات را نمی‌دهد.
  • محاسبات آماری را برای کاربرانی که مهارت برنامه‌نویسی ندارند آسان‌تر می‌کند.
  • داده‌هایی با حجم زیاد را به‌طور مؤثر و کاربردی مدیریت می‌کند.

معایب SAS

معایب SAS به‌طور کلی از این قرار است:

  • هزینه‌اش زیاد است؛ زیرا نمی‌توان از همه‌ی امکانات آن بدون داشتن مجوز (License) مناسب استفاده کرد.
  • SAS متن‌باز (Open-source) نیست؛ بنابراین الگوریتم‌های مورداستفاده در SAS برای استفاده‌ی معمول در دسترس نیستند.
  • متن‌کاوی (Text Mining) در SAS یک فرایند بسیار مشکل و دشوار است.

ازجمله رقبای SAS که این محدودیت‌های را ندارند می‌توان به Python و R اشاره کرد. برای آشنایی با این دو این مطالب را مطالعه کنید:

با زبان برنامه نویسی پایتون آشنا شوید!

با زبان برنامه‌نویسی R و کاربردهای آن آشنا شوید!

SAS کجا استفاده می‌شود؟

در این جدول تعدادی از کاربردهای SAS در صنعت‌های مختلف را مشاهده می‌کنیم:

صنعتکاربرد
داروتجزیهوتحلیل آماری، گزارش‌دهی
مخابراتگزارش‌دهی، داده‌کاوی، پیش‌بینی ETL
مالیگزارش‌دهی، داده‌کاوی، تحقیقات مالی ETL
هوش تجاریگزارش‌دهی، داده‌کاوی، فرایندکاوی
تحلیل پیش‌گویانهبازاریابی پایگاه داده، مدیریت بر مبنای فعالیت (ABM)
پزشکیگزارش‌دهی، داده‌کاوی ETL

جمع‌بندی مطالب گفته‌شده درباره‌ی SAS

در این مطلب SAS را معرفی و دلایل نیاز به آن را بررسی کردیم؛ همچنین معایب و مزایای آن را برشمردیم. با توجه به تمامی توضیحاتی که داده شد، می‌توان نتیجه گرفت که SAS با داشتن امکانات و ویژگی‌هایی که دارد قطعاً یکی از بهترین و کامل‌ترین ابزار برای تحلیل‌های آماری محسوب می‌شود. البته رقبای قدرتمندی مانند Python و R نیز وجود دارند که می‌توانند جایگزین مناسبی برای SAS باشند.

ورود به دنیای دیتا ساینس با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس

اگر دوست دارید به دنیای دیتا ساینس و ماشین لرنینگ وارد شوید، کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس به شما امکان می‌دهد از هر نقطه‌ی جغرافیایی به بروزترین و جامع‌ترین آموزش علم داده دسترسی داشته باشید.

کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس به‌صورت کاملاً پویا و تعاملی و کارگاهی برگزار می‌شود و مبنای آن هم کار روی پروژه‌های واقعی علم داده است. این کلاس‌ها تمامی پیش‌نیازها و مباحث علم داده و یادگیری ماشین را به‌صورت صفر تا صد پوشش می‌دهد.

برای آشنایی بیشتر با کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری دیتا ساینس و ماشین لرنینگ روی این لینک کلیک کنید:

دوره جامع آموزش علم داده (Data Science)