Nejlepší odpověď
Dnes se s vámi podělím o podrobné srovnání mezi R a SPSS. Většina studentů statistik o těchto dvou programovacích jazycích pochybuje. Tento blog vám ale pomůže odstranit všechny vaše pochybnosti efektivněji než kdykoli předtím.
Začněme malým srovnáním mezi R vs SPSS. Pojďme se podívat na přehled jazyka R. R je programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem, který je založen na jazyce S.
R vyvinuli na Aucklandské univerzitě Ross Ihaka a Robert Gentleman. Je to jeden z nejlepších programovacích jazyků pro analýzu dat a vizualizaci dat.
Nejlepší část programovacího jazyka R je, že R nabízí nejlepší editory GUI než jakýkoli jiný jazyk. RGui a R studio jsou běžně používanými editory GUI jazyka R.
Na druhé straně SPSS znamená „statistický balíček pro společenské vědy. Není to programovací jazyk podobně R, ale je to jeden z nejlepších statistických programů. Byla uvedena na trh v roce 1968. Později ji získala společnost IBM v roce 2009.
Poté je oficiálně známá jako IBM SPSS. SPSS je nejlepší software pro čištění a analýzu dat. Data mohou pocházet z jakéhokoli zdroje, tj. Google Analytics, CRM nebo z jakéhokoli jiného databázového softwaru.
Nejlepší součástí SPSS je, že dokáže otevřít všechny formáty souborů, které se používají pro strukturovaná data. Mezi nejběžnější typy patří relační databáze, SAS, Stata, CSV a tabulky. Začněme hloubkové srovnání mezi R vs SAS.
Níže jsou uvedeny zásadní rozdíly mezi R vs SPSS
Definice
Už jsem vám poskytl přehled programovacího jazyka R. Dozvíme se více o programování R. V roce 2000 University of Auckland oficiálně zahájila první verzi R. R, která je primárně zaměřena na statistické modelování a byla otevřena pod licencí GNU. R je programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem.
Je to také nejvýhodnější programovací jazyk pro statistiku pro začínající podniky. Na druhou stranu byl SPSS vyvinut na North Carolina State University. Primárním zaměřením na zlepšení SPSS bylo umožnit statistikům analyzovat velké množství zemědělských dat. Jak již bylo zmíněno dříve, SAS znamená Statistická analýza systému.
V 80. letech rostla poptávka po těchto druzích softwaru rychlým tempem. Proto vznikla SAS. V roce 1976.
SPSS byl vůbec první statistický programovací jazyk pro PC. Statistický balíček. Byl vyvinut před mnoha lety, než se stal komerčně dostupným pro uživatele.
Byl vyvinut v roce 1968 na univerzitě ve Stanfordu. Po osmi letech byla založena společnost SPSS Inc., která uvedla oficiální verzi SPSS. V roce 2009 jej koupila společnost IBM
Updates
R je programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem. Programovací jazyky s otevřeným zdrojovým kódem mají obvykle velkou komunitu aktivních členů. Proto R nabízí rychlejší aktualizace softwaru a stále přidává nové knihovny, aby uživatelům poskytoval lepší funkčnost.
Na druhou stranu IBM SPSS není programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem. Jedná se o komerční produkt společnosti IBM. Bezplatnou zkušební verzi SPSS můžete mít pouze jeden měsíc. SPSS nemá komunitu jako R a také nenabízí rychlé aktualizace.
Jazyk
R je napsán ve starověkém jazyce, tj. C a Fortran. Ale R také nabízí objektově orientované programovací vybavení.
Na druhou stranu je SPSS napsán v jazyce Java. SPSS poskytuje nejlepší grafické rozhraní ve své třídě, které je napsáno v Javě. Statistici používají R pro statistickou analýzu a interaktivitu.
Stromy pro statistickou analýzu
Když testujeme R V rozhodovacích stromech statistické analýzy . Pak R nenabízí mnoho algoritmů. Kromě toho většina balíků R může implementovat pouze Classification and Regression Tree. A nejhorší částí balíků R je to, že jejich rozhraní není tak uživatelsky přívětivé.
Na druhou stranu, když používáme rozhodovací stromy v IBM SPSS. Pak nám to přijde mnohem lepší než R, protože SPSS je uživatelsky přívětivější, srozumitelnější a snadno použitelný.
Rozhraní
R je považován za méně interaktivní analytický nástroj než SPSS. Má ale řadu editorů, kteří poskytují podporu grafického uživatelského rozhraní pro programování v R. Pokud se chcete naučit a procvičovat analytiku, pak je R mnohem lepší naučit se analytické kroky a příkazy.
Na druhou stranu , je pravděpodobnější, že rozhraní SPSS vynikne tabulkovým procesorem. SPSS nabízí uživatelsky přívětivější uživatelské rozhraní založené na grafickém uživatelském rozhraní. Pokud znáte aplikaci Excel. Pak zjistíte, že je snadněji použitelný než R.
Vizualizace
R má rozsáhlou sadu balíčků, které umožňují R upravovat a optimalizovat grafy. ggplot2 a R shiny jsou nejpoužívanější balíčky v R. Je poměrně snadné navrhovat a grafovat v jazyce R, což umožňuje uživatelům hrát s daty.
Na druhou stranu, SPSS ne nabízet interaktivní grafy, jako je R. V SPSS můžete vytvářet pouze základní a přímé grafy nebo grafy.
Správa dat
R i SPSS nabízejí téměř stejnou správu dat. Ale v případě R většina funkcí R načte data do paměti před provedením programu. Díky tomu je R relativně pomalejší než v jiném programovacím jazyce. Protože je možné zpracovat omezený objem dat.
Na druhou stranu SPSS poskytuje rychlejší funkce pro správu dat, tj. Třídění, agregaci, transpozici a sloučení tabulky.
Rozhodování
R není nejlepší programovací jazyk pro rozhodování. Důvodem je, že R nenabízí mnoho algoritmů. A většina jejích balíčků může implementovat pouze CART (Classification and Regression Tree).
A nejhorší na tom je, že jejich rozhraní není tak uživatelsky přívětivé. Proto je pro uživatele ohromné používat balíčky R. pro účely rozhodování.
Na druhou stranu je SPSS jedním z nejlepších statistických programovacích jazyků pro rozhodovací stromy. Důvodem je, že SPSS nabízí to nejlepší z nejlepšího uživatelsky přívětivého a srozumitelného uživatelského rozhraní.
Je pro uživatele poměrně snadné a také užitečné při rychlém rozhodování.
Dokumentace
R nabízí nejlepší dokumentaci, protože má velkou komunitu, kde najdete dobře vysvětlené soubory dokumentace. Všechny své dotazy a problémy můžete vyřešit také pomocí nejrobustnějších open source komunit R.
Na druhou stranu je SPSS komerční produkt; nenabízí tedy rozsáhlou dokumentaci. Když si však zakoupíte SPSS od IBM, získáte spolu s nákupem i nějakou dokumentaci.
Cena
R je programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem. To znamená, že nemusíte nikomu platit ani cent, pokud chcete používat R. Můžete také spolupracovat ve vývojové fázi jazyka R, aby byl lepší pro vás i ostatní uživatele.
Kromě jiných programátoři dělají skvělou práci, aby neustále přidávali nové knihovny a aktualizace v R, aniž by cokoli účtovali. Na druhou stranu SPSS není produkt zdarma.
Chcete-li jej používat, musíte zaplatit nějaké poplatky za předplatné. Před zakoupením licencované verze můžete také použít zkušební verzi SPSS.
Snadné učení
Je je evidentní, že programování v otevřeném zdrojovém kódu je snadné se naučit a implementovat. V případě jazyka R je také docela snadné, aby student lépe ovládal tento jazyk.
Existuje spousta zdrojů, které se online mohou naučit R. Můžete také využít pomoci komunity R vymazat všechny své pochybnosti při učení R.
Na druhou stranu je SPSS také snadné se naučit, protože nabízí rozhraní jako tabulky MS Excel. Jedinou nevýhodou však je, že není volně k dispozici uživatelům. Abyste se to naučili efektivněji, musíte si zakoupit licencovanou verzi SPSS.
Používáno společnostmi
Následující společnosti používají r
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
Společnosti využívající SPSS
- eBay
- KPMG
- Cognizant Technology Solutions
- Capillary Technologies
- IBM
- Accenture
- Genpact and Symphony Marketing solutions
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
Závěr R vs SPSS
Nakonec bych chtěl říci, že jak R, tak SPSS jsou úžasné analytické nástroje pro analýzu a také nabízejí vynikající kariérní možnosti. R je programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem. Je tedy snadné se jej naučit a implementovat.
Na druhou stranu je SPSS placeným produktem a musíte si jej koupit pro trvalé použití. Pokud jste studenti statistik a nevíte nic o analytice dat, měli byste se rozhodnout pro SPSS.
Důvodem je, že SPSS nabízí nejlepší uživatelské rozhraní pro snadnou statistickou analýzu. Pokud ale chcete dělat více práce s vizualizací dat, měli byste se rozhodnout pro R.
Protože R má širokou škálu balíčků pro vizualizaci dat. Navíc je R také nejlepší volbou pro (EDA) průzkumnou analýzu dat. Nakonec bych vám chtěl navrhnout, že byste se měli rozhodnout pro SPSS, pokud jste ve statistice noví.
Na druhou stranu, pokud máte dostatek času se naučit R, měli byste zvolit R .Nyní si můžete být jisti, že si vyberete mezi R vs SPSS.
Pokud jste studentem statistik a hledáte nejlepší nápovědu k přiřazení SPSS a Nápověda k domácím úkolům SPSS , jsme tu proto, abychom vám pomohli. Nabízíme také nejlepší nápovědu k přiřazení programování R za nominální poplatky.
Odpověď
Drtivá většina lidí kdo odpoví na tuto otázku, učiní tak ze zaujatosti, ne ze skutečnosti. (A zase zkreslení pochází z toho, z jakého jazyka se člověk učí jako první.) To platí, ať už odpovídají na R nebo Python. Doufám, že jsem přiměřeně neutrální, protože jsem napsal knihu o R a 151 stránkový tutoriál o Pythonu. Přistoupím zde na obranu R, protože i ti, kteří o R řekli hezké věci, podle mého názoru učinili nesprávná prohlášení. Pro ty, kteří proti R vznesou námitky z důvodu „počítačové vědy“, bych si všiml následujícího:
- R je objektově orientovaný. Funkce jsou prvotřídní objekty a lze je přiřadit, upravit atd. Ve skutečnosti máte na výběr ze tří úrovní OOP.
- R je funkční programovací jazyk, tj. (téměř) žádné vedlejší účinky.
- Přetížení operátora je v R mnohem jednodušší než v Pythonu.
- Python má čistší syntaxi než R, ale ne TAK mnohem čistší. Opravdu , pokud jde o syntaxi, jsou si velmi podobné, v podstatě oba jazyky C-rodiny.
- Paralelismus v R byl mnohem dále rozvíjen než v Pythonu.
- Použití Rcpp je propojení R s C / C ++ mnohem jednodušší než propojení Pythonu s C / C ++.
Podle mých zkušeností je R jednodušší než Python pro „data munging“, zkrocení špatných nebo nepravidelných dat, tran sformování dat, filtrování dat atd. Pokud ve své definici Pythonu přidáte NumPy, přiblíží se vám to dva, ale pokud přinesete balíčky R, jako je plyr a data.table, věci silně tipují ve prospěch R. Mimochodem, data.table rychle oslepuje. V dnešní době dělám spoustu úkolů – nečíselné úkoly, např. zpracování textu — v R, které jsem dělal v Pythonu. Neříkám, že jsou v R snadnější; úsilí o kódování je přibližně stejné, ale je pro mě snazší nepřestávat přepínat jazyky. Jak již bylo uvedeno, pro R. K dispozici je více než 5 000 balíčků. Když jsem například potřeboval funkci rychlého nejbližšího souseda, šel jsem do úložiště balíčků R, CRAN, a zjistil jsem, že nejenže tam byl jeden, ale byly tam i dva na výběr z. Když jsem potřeboval kód k vyhledání vzdáleností od řádků jedné matice k řádkům druhé, opět to bylo přímo na CRANu. Opravdu byste měli programovat v jakémkoli jazyce, který vám nejvíce vyhovuje. Ale neodepisujte jeden jednoduše proto, že jste se ten druhý poprvé naučili.