نرم‌افزار SAS | کلینیک روش تحقیق

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.

جمع‌بندی

وقتی صحبت از نرم افزار تجزیه و تحلیل اطلاعاتی به میان می‌آید، بدون شک سرعت پردازش اطلاعات، فراگیر بودن و سهولت استفاده در عین کامل بودن، عناصر بسیار مهمی به شمار می‌آید که همگی در نرم افزار SAS نهفته است. در حقیقت این مولفه ها دقیقاً همان چیزی است که SAS را از سایر نرم افزارهای مشابه متمایز می‌کند.

نرم افزار SAS مخفف Statistical Analysis System از کامل‌ترین نرم افزارهای شناخته شده آماری است که در آن سرعت پردازش اطلاعات خصوصاً در مجموعه داده‌های بزرگ به نحو چشم گیری بالاتر از سایر نرم افزارهای این حوزه است. این نرم افزار با قابلیت‌های بسیار گسترده، دارای سابقه ای طولانی در زمینه تحلیل و آنالیز داده‌ها است.

تقریباً تمامی رشته‌های علوم انسانی، علوم پایه، مهندسی و پزشکی با تحلیل داده‌ها آشنایی دارند و رشته‌هایی مثل آمار، کشاورزی، معدن و شیمی خصوصاً در تحصیلات تکمیلی نیاز به فراگیری این نرم افزار را حس می‌کنند.

منابع:

http://cafetadris.com/