Bedste svar
I dag vil jeg dele med dig den detaljerede sammenligning mellem R vs SPSS. Flertallet af statistikstuderende tvivler på disse to programmeringssprog. Men denne blog hjælper dig med at fjerne al din tvivl mere effektivt end nogensinde før.
Lad os komme i gang med en lille sammenligning mellem R vs SPSS. Lad os se på oversigten over R-sproget. R er et programmeringssprog med open source, det er baseret på S-sproget.
R blev udviklet på University of Auckland af Ross Ihaka og Robert Gentleman. Det er et af de bedste programmeringssprog til dataanalyse og datavisualisering.
Den bedste del af R-programmeringssproget er R tilbyder de bedste GUI-redaktører end noget andet sprog. RGui og R studio er almindeligt anvendte GUI-redaktører af R-sprog.
På den anden side står SPSS for “statistisk pakke til samfundsvidenskab. Det er heller ikke et programmeringssprog R, men det er en af de bedste statistiksoftware. Det blev lanceret i året 1968. Senere blev det erhvervet af IBM i året 2009.
Derefter er det officielt kendt som IBM SPSS. SPSS er den bedste software til datarensning og dataanalyse. Data kan komme fra enhver kilde, dvs. Google Analytics, CRM eller enhver anden databasesoftware.
Den bedste del af SPSS er, at den kan åbne alt det filformat, der bruges til strukturerede data. Nogle af de mest almindelige typer er en relationsdatabase, SAS, Stata, CSV og regneark. Lad os starte en grundig sammenligning mellem R vs SAS.
Nedenfor er de afgørende forskelle mellem R vs SPSS
Definition
Jeg har allerede givet dig en oversigt over R-programmeringssproget. Lad os lære mere om R-programmering. I år 2000 lancerede University of Auckland officielt den første version af R. R er primært fokuseret på statistisk modellering, og den var open source under GNU-licens. R er et open source-programmeringssprog.
Det er også det mest foretrukne programmeringssprog for statistik til opstart. På den anden side blev SPSS udviklet i North Carolina State University. Det primære fokus for at forbedre SPSS var at kunne statistikere analysere store mængder landbrugsdata. Som tidligere nævnt står SAS for Statistical Analysis System.
I 1980erne steg efterspørgslen efter denne slags software i et hurtigt tempo. Derfor opstår SAS. I året 1976.
SPSS var det første nogensinde statistiske programmeringssprog til pcen. Statistisk pakke. Det blev udviklet for mange år siden, før det blev kommercielt tilgængeligt for brugerne.
Det blev udviklet i året 1968 ved University of Stanford. Efter otte år senere blev virksomheden SPSS Inc. grundlagt, som lancerede den officielle version af SPSS. I året 2009 blev det købt af IBM
Opdateringer
R er et programmeringssprog med open source. Open source programmeringssprog har normalt et stort samfund af aktive medlemmer. Derfor tilbyder R hurtigere softwareopdateringer og fortsætter med at tilføje nye biblioteker for at give brugerne bedre funktionalitet.
På den anden side er IBM SPSS ikke et open source programmeringssprog. Det er et kommercielt produkt fra IBM. Du kan kun have den gratis prøveversion af SPSS i en måned. SPSS har ikke gruppen som R og tilbyder heller ikke hurtige opdateringer.
Sprog
R er skrevet på det gamle alderen sprog, dvs. C og Fortran. Men R tilbyder også de objektorienterede programmeringsfaciliteter.
På den anden side er SPSS skrevet på Java-sprog. SPSS giver det bedste i klassen GUI, som er skrevet i Java. Statistikere bruger R til statistisk analyse og interagerer ikke ivity.
Statistisk analyse Beslutningstræer
Når vi tester R I statistisk analyse beslutningstræer. Så tilbyder R ikke de mange algoritmer. Desuden kan de fleste af R-pakkerne kun implementere Classification and Regression Tree. Og den værste del af R-pakker er, at deres grænseflade ikke er så brugervenlig.
På den anden side når vi bruger beslutningstræer i IBM SPSS. Så finder vi det bedre end R, fordi SPSS er mere brugervenligt, forståeligt og let at bruge.
Interface
R betragtes som et mindre interaktivt analytisk værktøj end SPSS. Men det har en række redaktører, der leverer GUI-understøttelse til programmering i R. Hvis du vil lære og øve analysen, er R meget bedre at lære analysetrin og -kommandoer.
På den anden side , er SPSS-grænsefladen mere tilbøjelige til at udmærke regneark. SPSS tilbyder den mere brugervenlige GUI-baserede brugergrænseflade. Hvis du er fortrolig med excel. Derefter kan du finde det lettere at bruge end R.
Visualiseringer
R har et omfattende sæt pakker til R, der ændrer og optimerer grafer. ggplot2 og R skinnende er de mest anvendte pakker i R. Det er ret let at designe og tegne på R-sprog, hvilket giver brugerne mulighed for at lege med data.
På den anden side gør SPSS ikke tilbyde interaktive grafer som R. I SPSS, og du kan kun oprette grundlæggende og ligefremme grafer eller diagrammer.
Datastyring
Både R og SPSS tilbyder næsten den samme datastyring. Men i tilfælde af R indlæser de fleste funktioner i R dataene i hukommelsen inden udførelsen af programmet. Det gør R relativt langsommere end det andet programmeringssprog. Fordi der er en begrænset mængde data, der kan håndteres.
På den anden side giver SPSS hurtigere datastyringsfunktioner, dvs. sortering, aggregering, transponering og til sammenfletning af tabellen.
Beslutningstagning
R er ikke det bedste programmeringssprog til beslutningstagning. Årsagen er, at R ikke tilbyder mange algoritmer. Og de fleste af dens pakker kan kun implementere CART (Classification and Regression Tree).
Og det værste er, at deres interface ikke er så brugervenligt. Derfor er det overvældende for brugerne at bruge R-pakker til beslutningsformål.
På den anden side er SPSS et af de bedste statistiske programmeringssprog til beslutningstræer. Årsagen er, at SPSS tilbyder det bedste blandt de bedste brugervenlige og forståelige brugergrænseflader.
Det er ret nemt at bruge for brugerne og også nyttigt i hurtig beslutningstagning.
Dokumentation
R tilbyder den bedste dokumentation, fordi den har et stort samfund, hvor du kan finde dokumentationsfilerne med god forklaring. Du kan også løse alle dine forespørgsler og problemer ved hjælp af mest robuste open source-samfund af R.
På den anden side er SPSS et kommercielt produkt; Derfor tilbyder den ikke omfattende dokumentation. Men når du køber SPSS fra IBM, får du lidt dokumentation sammen med købet.
Omkostninger
R er et programmeringssprog med open source. Det betyder, at du ikke behøver at betale en eneste krone til nogen, hvis du vil bruge R. Du kan også samarbejde i udviklingsfasen af R-sproget for at gøre det bedre for dig og andre brugere.
Udover andre programmører gør et godt stykke arbejde for fortsat at tilføje nye biblioteker og opdateringer i R uden at oplade noget. På den anden side er SPSS ikke et gratis produkt.
Du skal betale nogle abonnementsafgifter for at bruge det. Du kan også bruge prøveversionen af SPSS, før du køber den licenserede version.
Let at lære
Det er ret tydeligt at open source programmering er let at lære og implementere. I tilfælde af R er det også ret nemt for den studerende at have en bedre kommando over dette sprog.
Der er masser af kilder tilgængelige online for at lære R. Du kan også tage hjælp fra R-samfundet for at rydde al din tvivl, mens du lærer R.
På den anden side er SPSS også let at lære, fordi det tilbyder grænsefladen som MS excel regneark. Men den eneste ulempe er, at den ikke er tilgængelig for brugerne. Du skal købe den licenserede version af SPSS for at lære den mere effektivt.
Brugt af virksomheder
Følgende virksomheder bruger r
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
Virksomheder, der bruger SPSS
- eBay
- KPMG
- Cognizant Technology Solutions
- Capillary Technologies
- IBM
- Accenture
- Genpact og Symphony Marketing-løsninger
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
Konklusion R vs SPSS
Til sidst vil jeg gerne sige, at både R og SPSS er analytiske fantastiske analytiske værktøjer og også tilbyder fremragende karrieremuligheder. R er et programmeringssprog med open source. Således er det let at lære og implementere.
På den anden side er SPSS et betalt produkt, og du skal købe det til permanent brug. Hvis du er statistikstuderende og ikke er meget opmærksom på dataanalyse, skal du vælge SPSS.
Årsagen er, at SPSS tilbyder den bedste brugergrænseflade til let at udføre statistisk analyse. Men hvis du gerne vil udføre mere datavisualiseringsarbejde, skal du vælge R.
Fordi R har en bred vifte af pakker til datavisualiseringer. Desuden er R også den bedste mulighed for (EDA) sonderende dataanalyse. Til sidst vil jeg foreslå dig, at du vælger SPSS, hvis du er ny inden for statistik.
På den anden side, hvis du har nok tid til at lære R, skal du vælge R .Nu er du muligvis sikker på at vælge mellem R vs SPSS.
Hvis du er statistikstuderende og ønsker at få den bedste SPSS-opgavehjælp og SPSS lektiehjælp , så er vi her for at hjælpe dig. Vi tilbyder også den bedste R programmeringsopgavehjælp til nominelle afgifter.
Svar
Langt de fleste mennesker der svarer på dette spørgsmål vil gøre det af bias, ikke faktum. (Og til gengæld kommer skævheden fra hvilket sprog man lærer først.) Dette gælder, uanset om de svarer R eller Python. Jeg håber, jeg er rimelig neutral, efter at have skrevet en bog om R og en 151-siders tutorial om Python. Jeg vil dog komme til Rs forsvar her, for selvom de, der sagde gode ting om R, fremsatte efter min mening forkerte udsagn. For dem, der modsætter sig R af “datalogi”, vil jeg bemærke følgende:
- R er objektorienteret. Funktioner er førsteklasses objekter og kan tildeles, ændres osv. Du har faktisk et valg mellem tre niveauer af OOP.
- R er en funktionelt programmeringssprog dvs. næsten ingen bivirkninger.
- Overbelastning af operatører er meget lettere i R end i Python.
- Python har renere syntaks end R, men ikke SÅ meget renere. Virkelig med hensyn til syntaks er de ret ens, grundlæggende er de begge C-familiens sprog.
- Parallelisme i R er blevet meget videreudviklet end i Python.
- Brug af Rcpp , at interface R til C / C ++ er meget nemmere end at interface Python til C / C ++.
Efter min erfaring er R lettere end Python til “data munging”, tæmme dårlige eller uregelmæssige data, tran sforming af data, filtrering af data osv. Hvis du tilføjer NumPy i din definition af Python, bringer det de to tættere, men hvis du derefter bringer R-pakker som plyr og data.table, ting tipper stærkt i Rs favør. Forresten er data.table hurtigt blændende. I disse dage udfører jeg mange opgaver — ikke-numeriske opgaver, f.eks. tekstbehandling — i R, som jeg plejede at gøre i Python. Jeg siger ikke, at de er lettere i R; kodningsindsatsen er omtrent den samme, men det er lettere for mig ikke at fortsætte med at skifte sprog. Som nævnt er der over 5.000 pakker til rådighed for R. For eksempel, når jeg havde brug for en hurtig nærmeste nabo-funktion, gik jeg til R-pakkeopbevaringsstedet, CRAN, og fandt ud af, at der ikke kun var en der, der var to at vælge fra. Da jeg havde brug for kode for at finde afstande fra rækker i en matrix til rækker i en anden, var det igen lige der på CRAN. Virkelig, du skal bare programmere på hvilket sprog du er mest fortrolig med. Men skriv ikke den ene af, fordi du først lærte den anden.