python和SAS的思考
关于python和SAS的一点看法
写在前面的
最近一直没更随笔，是因为参加了个SAS大赛，准备了几天也没时间更新随笔。
比赛的总体效果不理想，目前看晋级决赛的希望不大。主要原因是考试内容多为编程相关，作为
学统计出身的一开始就把重点放在了统计方法的选择与应用场景上，目前的我的编程能力还处在初级阶段
希望明年能够有所提升
那么我一开始就是SAS与python同步开始的那么这两个工具的感受是什么（个人感受，纯胡诌）
- 首先，个人认为单纯使用来看python无疑更加人性化，所能完成的功能更丰满，可塑性也更高但是SAS的书写更加简洁，这同样带来的另外一个问题是其语法也更加复杂，例如SAS的变量类型只有两种，当需要表示的类型多样时，其难免就需要更重各样的条件限制，需要记各种各样的规则。
- 其次，SAS编程不够友好，特别是对于刚接触的小白而言，确实一下子难以接受。而python更加贴近自然语言，但不得不说其和python中的函数有很多相似的。
- 那么SAS的优点是什么，目前SAS最新版本SASviya已经能够外接python，同时该版本是云服务模式，这很大程度解决了SAS的编程不友好，安装内存大的问题。目前新版本并没有大面积使用，就老版本而言。那9.4为例，SAS的数据分析功能时强大且简洁，最起码在数据量没达到大数据级别情况下，其统计效率远远高于SPSS，个人感觉SPSS的可操控性不强。与poython相比其有大量可供选择地模块这极大程度的方便了数据分析。
- 那么我认为SAS的重点并不是编程能力而是选择与利用统计方法的能力，目前手里面的两本参考书的重点除了一些基本语法外，
- 重点都在统计方法与SAS分析
至于python 在大数据分析和人工智能表现出来的优势，目前我还没学到，希望加油进步的再快一些。
