R vs SPSS - Odkryj 7 najważniejszych różnic

Różnice między R a SPSS

Statystyczny język programowania R jest bezpłatnym pakietem open source opartym na języku S. R został opracowany przez Rossa Ihakę i Roberta Gentlemana na University of Auckland w Nowej Zelandii. R jest narzędziem do analizy danych i wizualizacji danych. Istnieje kilka edytorów GUI języka R, z których powszechnie używane są RGui i R Studio. SPSS oznacza „ S tstatyczn ą technikę społeczn ą” i został zainicjowany w 1968 r. Ponieważ SPSS został przejęty przez IBM w 2009 r., Jest on oficjalnie znany jako IBM SPSS Statistics. SPSS to oprogramowanie do czyszczenia i analizy danych . Dane mogą pochodzić z dowolnego źródła, takiego jak Google Analytics, baza danych klientów lub z serwera. SPSS może otwierać wszystkie formaty plików, które są powszechnie używane w przypadku danych strukturalnych, takie jak relacyjna baza danych, SAS oraz arkusz kalkulacyjny Stata, csv lub tsv.

Bezpośrednie porównanie między R a SPSS (infografiki)

Poniżej znajduje się porównanie 7 najlepszych między R vs SPSS

Kluczowe różnice między R a SPSS

Poniżej znajdują się najważniejsze kluczowe różnice między R a SPSS

R jest wolnym oprogramowaniem typu open source, w którym społeczność R jest bardzo szybka do aktualizacji oprogramowania, dodając regularnie nowe biblioteki, nowa wersja stabilnego R to 3.5. IBM SPSS nie jest darmowy, jeśli ktoś chce korzystać z oprogramowania SPSS, musi najpierw pobrać wersję próbną ze względu na opłacalność SPSS, większość start-upów wybiera oprogramowanie R.
R jest napisane w C i Fortran. R ma silniejsze obiekty programowania obiektowego niż SPSS, natomiast graficzny interfejs użytkownika SPSS jest napisany w języku Java. Służy głównie do analizy interaktywnej i statystycznej.
W drzewach decyzyjnych analizy statystycznej R nie dostarcza wielu algorytmów, a większość pakietów R może implementować tylko Drzewo Klasyfikacji i Regresji, a ich interfejs nie jest tak przyjazny dla użytkownika. Z drugiej strony drzewa decyzyjne w IBM SPSS są lepsze niż R, ponieważ R nie oferuje wielu algorytmów drzewiastych. W przypadku drzew decyzyjnych interfejs SPSS jest bardzo przyjazny dla użytkownika, zrozumiały i łatwy w użyciu.
R ma mniej interaktywne narzędzie analityczne niż SPSS, ale jego edytory są dostępne w celu zapewnienia wsparcia GUI dla programowania w R. w celu uczenia się i ćwiczenia praktycznej analityki. R Najlepsze narzędzie, ponieważ naprawdę pomaga analitykowi opanować różne kroki i polecenia analityczne. Ponadto interfejs SPSS jest mniej więcej podobny do arkusza kalkulacyjnego Excel.
R oferuje znacznie więcej możliwości modyfikacji i optymalizacji wykresów dzięki szerokiej gamie dostępnych pakietów. Najczęściej stosowanym pakietem w R jest ggplot2 i R shiny. Wykresy w R są również łatwo interaktywne, co pozwala użytkownikom bawić się danymi. W SPSS wykresy nie są tak interaktywne jak w R, gdzie można tworzyć tylko proste i proste wykresy lub wykresy. Zarządzanie danymi zarówno w R, jak i SPSS jest prawie takie samo. Główną wadą R jest to, że większość jego funkcji musi załadować wszystkie dane do pamięci przed wykonaniem, podczas gdy w SPSS zapewnia funkcje zarządzania danymi, takie jak sortowanie, agregacja, transpozycja i scalanie tabeli.

Tabela porównawcza R vs SPSS

*Podstawa do porównania*	R	*SPSS*
Interfejs użytkownika	R ma mniej interaktywne narzędzie analityczne, ale dostępne są edytory zapewniające wsparcie GUI dla programowania w R. do nauki i ćwiczenia praktycznej analizy. R Najlepsze narzędzie, ponieważ naprawdę pomaga analitykowi opanować różne kroki i polecenia analityczne.	SPSS ma bardziej interaktywny i przyjazny interfejs użytkownika. SPSS wyświetla dane w sposób podobny do arkusza kalkulacyjnego
Podejmowanie decyzji	W przypadku drzew decyzyjnych R nie oferuje wielu algorytmów, a większość pakietów R może implementować tylko CART (Drzewo Klasyfikacji i Regresji), a ich interfejs nie jest tak przyjazny dla użytkownika.	W przypadku drzew decyzyjnych IBM SPSS jest lepszy niż R, ponieważ R nie oferuje wielu algorytmów drzewa. W przypadku drzew decyzyjnych interfejs SPSS jest bardzo przyjazny dla użytkownika i zrozumiały.
Zarządzanie danymi	Główną wadą R jest to, że większość jego funkcji musi załadować wszystkie dane do pamięci przed wykonaniem, co określa limit woluminów, które można obsłużyć.	Pod względem zarządzania danymi IBM SPSS jest mniej więcej podobny do R. zapewnia funkcje zarządzania danymi, takie jak sortowanie, agregacja, transpozycja i scalanie tabeli.
Dokumentacja	W zakresie dokumentacji R ma łatwo dostępne pliki dokumentacji wyjaśniającej. Społeczność R jest jednak jedną z najsilniejszych społeczności typu open source.	Podczas gdy SPSS jest opóźniony w tej funkcji. SPSS nie ma tej funkcji ze względu na ograniczone użycie.
Platforma	R jest napisane w C i Fortran. R ma silniejsze obiekty programowania obiektowego niż większość statystycznych języków obliczeniowych.	Graficzny interfejs użytkownika SPSS (GUI) jest napisany w Javie. Wykorzystuje się go głównie do analizy interaktywnej i statystycznej.
Koszt	R jest wolnym oprogramowaniem typu open source, w którym społeczność R jest bardzo szybka w przypadku aktualizacji oprogramowania i dodawania nowych bibliotek.	IBM SPSS nie jest darmowy, jeśli ktoś chce się nauczyć SPSS, musi najpierw użyć wersji próbnej.
Wizualizacje	R oferuje znacznie więcej możliwości dostosowywania i optymalizacji wykresów dzięki szerokiej gamie dostępnych modułów. Najpopularniejszym modułem w R jest ggplot2. Te wykresy są również łatwo interaktywne, co pozwala użytkownikom bawić się danymi.	Możliwości graficzne SPSS są czysto funkcjonalne, chociaż można wprowadzić niewielkie zmiany w wykresie, aby w pełni dostosować wykres, a wizualizacje w SPSS mogą być bardzo kłopotliwe.

Wniosek - R vs SPSS

Zarówno R, jak i SPSS są narzędziami analitycznymi i mają duży potencjał kariery. Ponieważ R jest open source, można łatwo nauczyć się i wdrożyć. SPSS jest licencjonowany i musisz go kupić do stałego użytku, ale możesz nauczyć się SPSS za pośrednictwem wersji próbnej IBM SPSS. Jeśli ktoś jest nowy w analizie danych, to SPSS jest lepszym wyborem ze względu na przyjazny interfejs użytkownika do łatwego przeprowadzania analizy statystycznej z SPSS. Możesz stworzyć podstawową wizualizację, problem ten można rozwiązać przez R, R ma szeroki zakres wizualizacji. W R możesz użyć ggplot2 i R shiny dla wykonania wizualizacji. R jest najlepszy do analizy danych eksploracyjnych (EDA). Zarówno R, jak i SPSS są powolne, jeśli chodzi o obsługę dużych danych, aby rozwiązać ten problem, musisz wybrać inne narzędzie.

Polecane artykuły

Jest to przewodnik po różnicach między R vs SPSS, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. ten artykuł zawiera wszystkie przydatne różnice między R a SPSS. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -