Still.. 发表于 2013-9-12 17:24 
可以补充下你的见解
见解不敢当，但是可以谈下感想。对R的使用主要是在学校读书时用的比较多。本人研究生专业是数理统计，做homework 和project时以R为主，但也仅仅只是局限在coding的阶段，对于R的内存管理、进程机制一点也不懂，所以只能是表面上的肤浅的理解。R的语句很简单，矩阵操作、逻辑处理、绘制图形、读写文件、函数/子程序定义都很简洁明了。由于其开源的特性，拓展软件包也很方便。用户既可以调用现成的模块，同时也可以自己编写程序完成模型建立，非常适用于学生、尤其是需要深入理解统计模型的学生。但是个人感觉，R在数据管理、尤其是大数据管理方面还不是很强大。当然现在已有一些商业公司在做自己的R大数据管理包。做Report方面似乎也不是很方便。
我对SAS的理解同样不够深刻。我在工作中主要用SAS进行信用风险模型的建立、校正和监测。这类模型不需要很深刻的统计和数学的运算，但是会用到非常多的数据集（包括SAS, Excel 和 Access 数据）且规模都很大，数据类型也很多。 在数据的输入输出、增删并交， SAS以其独特的数据管理机制显示出强大的能力。SAS的模块很多，能够完成绝大多数的数据分析的问题。但是个人感觉，它的第二大缺点（第一大缺点当然是“贵”！）便是拓展能力不够，个人若想开发新的模块不是件易事。
这些很多都是R和SAS用户讨论已久的话题，在下说出来实在是毫无新意，就当抛砖引玉，希望能看到其他坛友真正深刻的见解。
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