从公司报表到学术研究，大家都在用什么工具？
在医院做临床ref="/tag/426/" style="color:#3D6345;font-weight:bold;">数据分析的李工，每天都要处理上千份病历数据。隔壁统计系的张老师则带着学生跑回归模型写论文。一个用SAS，一个用R语言，俩人经常在食堂碰面，话题总绕不开这俩工具哪个更顺手。
SAS：老牌企业里的“稳定担当”
很多大型药企、银行风控部门至今还在用SAS。它的界面像传统的Windows软件，点点鼠标就能完成数据清洗、生成标准报表。对不熟悉编程的人来说，这种“可视化操作”很友好。尤其在需要走合规流程的行业，SAS输出的结果有审计追踪功能，方便过审。
比如要分析某季度贷款违约率，SAS可以用一行代码搞定分组统计：
PROC MEANS DATA=loan_data N MEAN STD;
CLASS region;
VAR default_rate;
RUN;结果直接输出整齐表格，还能一键导出PDF交给管理层。这种“开箱即用”的稳定性，让不少老系统舍不得换。
R语言：灵活又免费的“技术派首选”
高校和互联网公司越来越多转向R语言。最大的吸引力是免费——下载安装不花钱，连更新都同步全球社区进度。更重要的是，它能定制化解决问题。比如画一张带地理信息的疫情热力图，R几行代码就能调用ggplot2和地图包实现，而SAS得额外买模块。
一个典型的回归分析在R里长这样：
model <- lm(price ~ area + bedrooms, data = house_data)
summary(model)
ggplot(house_data, aes(x=area, y=price)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm")不仅能出结果，还能立刻可视化趋势线。学生做毕设、数据分析师搞探索性分析时，这种即时反馈特别实用。
学习曲线和工作场景决定选择
新入职的小王发现，公司用SAS写的宏程序动辄几百行，改一处参数就得反复测试。而他在B站学的R脚本，用dplyr管道操作处理数据，逻辑清晰还容易复用。但当他想把R代码交给IT部部署成自动化报表时，对方却摇头：“没现成的运维支持，出了问题谁来扛？”
反过来，研究生小林用R跑机器学习模型调参很方便，可投论文时期刊要求提供SAS验证结果，她还得抽时间重新写一遍代码。不同场景下的兼容性，成了隐形门槛。
生态扩展与未来趋势
R的CRAN仓库有上万个扩展包，连爬虫、文本情感分析都能找到对应工具。有人甚至用R Shiny搭出交互式网页应用，不用懂前端也能做个简易数据看板。而SAS近年也推出了基于Python的接口，试图打通和其他语言的连接。
不过中小公司招人时越来越倾向写“熟练掌握R或Python”，毕竟成本低、人才多。一些培训机构甚至直接把“SAS转R迁移实战”当卖点。工具的选择，其实也在跟着市场转。