制造业行业数据分析有何好工具？这里可以给出答案
作为原始制造业生产企业，可以通过制造业行业数据分析来进行制造业产业升级核算自己的成本模式，如何进行？合理的控制自己的成本。
制造业企业，从产品的研发，材料选购，工厂建立设备，人工，包装，包装设计，分销，招商，代理，推广宣传，营销策划，物流管理，售后服务，简单分析都是制造业产业升级的成本。
传统的制造业企业，都是先研发出产品再进行，对于市场的销售推广策划，从而大量的产生了库存，也会对制造业企业造成损失，这就是供给侧改革。
R与SAS都属于统计/数据分析软件，R与SAS相比，R具有免费开源、应用广泛、可扩展度高等优点；SAS则属于模块化、集成化的软件，成本很高，但是能满足现有统计/数据分析的需求，并且与SQL数据库能进行很好的对接，一般为大企业，金融、销售行业所使用。
R在处理一些很大的行业数据的时候，就会有一些不如SAS。
这两个软件都可以进行制造业行业数据分析，如何选择这两个软件呢。
(1).首要取决于你的制造业行业分析所服务单位/团体的要求，个别有能力的企业，出于节约时间，会要求使用SAS，毕竟如果使用R，那么为了确保你的制造业行业数据分析的正确性，可能会要求审查制造业行业分析过程，而这个过程SAS会比R节约很大的时间，若对这两个软件没有要求，那么请看下一条。
(2).在没有必定要求的前提下，选择软件取决于你对这两个软件的熟练程度，选择自己熟练的软件进行工作，将会使工作成本，时间大大减小。
(3).若既没有软件的必定要求，数据又不太大，而R与SAS的掌握程度差不多的前提下，可以根据下面的方法选择：
1）R的扩展性好，在制图方面靠着各种程序包遥遥领先，如果自己编程能力强，可以编写自己需要的程序包，这一点也是R的一大亮点，但是若数学、统计、英语功底不强，R学习起来可能有一些障碍。
2）SAS管理/处理大数据的能力非常好，并且方便，就这一点与R刚好相反（虽然R在使用现有程序包时也较便捷），同时SAS使用也只需要基础的英语和基础的统计就能使用。
我们可以进行制造业行业分析，没有价值的步骤，环节，进行删减。合理智能的规划，注意细节，减少成本。这到星期还有一种方法，就是通过，先要了解市场的人群，需要什么样的产品，从而，在制造信息进行生产，还可以通过特定族群人群的，项目产品，让广大的人群进行参与众筹，参与融资的方式，花大家的钱，做大家喜欢的产品，从而实现了低成本，零风险的制造业产业升级。
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