R проти SPSS - з'ясуйте 7 найважливіших відмінностей

Відмінності між R та SPSS

Мова статистичного програмування R - це безкоштовний пакет з відкритим кодом, заснований на мові S. R був розроблений Россом Іхака та Робертом Джентльменом в Університеті Окленда, Нова Зеландія. R призначений для аналізу даних та інструменту візуалізації даних. Існує кілька редакторів графічного інтерфейсу мови R, серед яких зазвичай використовуються RGui та R Studio. SPSS означає « S Tatistic P ушкодження для соціальних організацій» і вперше було порушено в 1968 році. Оскільки SPSS була перейнята IBM у 2009 році, то вона офіційно відома як IBM SPSS Statistics. SPSS - це програмне забезпечення для очищення та аналізу даних . Дані можуть надходити з будь-якого джерела, наприклад, з google analytics, бази даних клієнтів або з сервера. SPSS може відкривати всі формати файлів, які зазвичай використовуються для структурованих даних, таких як реляційна база даних, SAS та Stata, csv або tsv, електронна таблиця.

Порівняння «голова до голови» між R та SPSS (Інфографіка)

Нижче наведено топ-7 порівнянь між R та SPSS

Ключові відмінності між R та SPSS

Нижче наведені найважливіші ключові відмінності між R та SPSS

R - вільне програмне забезпечення з відкритим кодом, де спільнота R дуже швидка для оновлення програмного забезпечення, регулярно додаючи нові бібліотеки. Нова версія стабільного R становить 3, 5. IBM SPSS не є безкоштовним, якщо хтось хоче використовувати програмне забезпечення SPSS, тоді він повинен спочатку завантажити пробну версію через економічну ефективність SPSS, більшість програм, що стартують, вибирають програмне забезпечення R.
R написано на С і Фортран. R має більш сильні об'єктно-орієнтовані засоби програмування, ніж SPSS, тоді як графічний інтерфейс користувача SPSS написаний на мові Java. В основному використовується для інтерактивного та статистичного аналізу.
У деревах рішень статистичного аналізу R не надає багато алгоритмів, і більшість пакетів R може реалізовувати лише Дерево класифікації та регресії, і їх інтерфейс не є таким зручним для користувачів. З іншого боку, дерева рішень у IBM SPSS кращі, ніж R, оскільки R не пропонує багато алгоритмів дерев. Для дерев рішень інтерфейс SPSS дуже зручний у користуванні, зрозумілий і простий у використанні.
R має менш інтерактивний аналітичний інструмент, ніж SPSS, але його редактори доступні для надання GUI підтримки програмування в Р. для навчання та практичної практичної аналітики. Найкращий інструмент, оскільки він дійсно допомагає аналітику оволодіти різними кроками та командами аналітики. Більше того, інтерфейс SPSS більш-менш схожий на таблицю Excel.
R пропонують набагато більше можливостей для зміни та оптимізації графіків завдяки широкому спектру пакетів, які є в наявності. Найбільш широко вживаний пакет в R - ggplot2 і R блискучий. Графіки в R також легко робляться інтерактивними, що дозволяє користувачам грати з даними. У SPSS графіки не такі інтерактивні, як у R, де можна створювати лише основні та прості графіки чи діаграми. Управління даними як в R, так і в SPSS майже однакове. Основним недоліком R є те, що більшість його функцій повинні завантажувати всі дані в пам'ять перед виконанням, тоді як в SPSS передбачені функції управління даними, такі як сортування, агрегація, переміщення та об'єднання таблиці.

R порівняльна таблиця SPSS

*Основа для порівняння*	R	*SPSS*
Користувацький інтерфейс	R має менш інтерактивний аналітичний інструмент, але редактори доступні для надання графічного інтерфейсу для програмування у Р. для навчання та практичної практичної аналітики. Найкращий інструмент, оскільки він справді допомагає аналітику освоїти різні кроки та команди аналітики.	SPSS має більш інтерактивний та зручний інтерфейс. SPSS відображає дані у вигляді електронних таблиць
Прийняття рішень	Для дерев рішень R не пропонує багато алгоритмів, і більшість пакетів R може реалізовувати лише CART (Дерево класифікації та регресії), а їх інтерфейс не такий зручний для користувачів.	Для дерев рішень IBM SPSS кращий за R, оскільки R не пропонує багато алгоритмів дерев. Для дерев рішень інтерфейс SPSS дуже зручний і зрозумілий.
Управління даними	Основним недоліком R є те, що більшість його функцій повинні завантажувати всі дані в пам'ять перед виконанням, що встановлює обмеження на обсяги, якими можна обробляти.	Що стосується управління даними, IBM SPSS більш-менш схожий на R. він надає такі функції управління даними, як сортування, агрегація, транспозиція та об'єднання таблиці.
Документація	З точки зору документації R легко доступні файли пояснення документації. R спільнота, однак, є однією з найсильніших громад з відкритим кодом.	Хоча SPSS відстає в цій функції. SPSS не має цієї функції через обмежене використання.
Платформа	R написано на С і Фортран. R має більш сильні об'єктно-орієнтовані засоби програмування, ніж більшість мов статистичних обчислень.	Графічний користувальницький інтерфейс SPSS (GUI) написаний на Java. Він використовується в основному для інтерактивного та статистичного аналізу.
Вартість	R - вільне програмне забезпечення з відкритим кодом, де спільнота R дуже швидка для оновлення програмного забезпечення, додаючи нові бібліотеки.	IBM SPSS не є безкоштовним, якщо хтось хоче вивчити SPSS, тоді він повинен спочатку скористатися пробною версією.
Візуалізації	R пропонують набагато більше можливостей для налаштування та оптимізації графіків завдяки широкому спектру доступних модулів. Найпоширенішим модулем в R є ggplot2. Ці графіки також легко робляться інтерактивними, що дозволяє користувачам грати з даними.	Графічні можливості SPSS суто функціональні, хоча можна вносити незначні зміни в графік, повністю налаштувати ваш графік, а візуалізації в SPSS можуть бути дуже громіздкими.

Висновок - R проти SPSS

І R, і SPSS є інструментами аналітики та мають великий кар'єрний потенціал. Оскільки R є відкритим кодом, його можна легко вивчити та впровадити. SPSS має ліцензію, і вам потрібно придбати її для постійного використання, але ви можете вивчити SPSS через пробну версію IBM SPSS. Якщо хтось новачок у аналітиці даних, то SPSS є кращим вибором через його зручний інтерфейс для статистичного аналізу з легкістю від SPSS, ви можете створити базову візуалізацію, цю проблему можна подолати R, R має широкий спектр візуалізації. У R ви можете використовувати ggplot2 і R блискучі для виконання візуалізації. R найкраще підходить для дослідження дослідницьких даних (EDA). І R, і SPSS повільні, коли справа доходить до обробки великих даних, щоб вирішити цю проблему, вам потрібно скористатися іншим інструментом.