Mejor respuesta
Hoy voy a compartir con ustedes la comparación detallada entre R vs SPSS. La mayoría de los estudiantes de estadística dudan de estos dos lenguajes de programación. Pero este blog lo ayudará a aclarar todas sus dudas de manera más efectiva que nunca.
Comencemos con una pequeña comparación entre R y SPSS. Echemos un vistazo a la descripción general del lenguaje R. R es un lenguaje de programación de código abierto basado en el lenguaje S.
R fue desarrollado en la Universidad de Auckland por Ross Ihaka y Robert Gentleman. Es uno de los mejores lenguajes de programación para el análisis y la visualización de datos.
La mejor parte del lenguaje de programación R es que R ofrece los mejores editores de GUI que cualquier otro lenguaje. RGui y R studio son editores de GUI de uso común del lenguaje R.
Por otro lado, SPSS significa “paquete estadístico para ciencias sociales”. No es un lenguaje de programación igualmente R, pero es uno de los mejores software de estadísticas. Fue lanzado en el año 1968. Posteriormente fue adquirido por IBM en el año 2009.
Posteriormente, se conoce oficialmente como IBM SPSS. SPSS es el mejor software para la limpieza y el análisis de datos. Los datos pueden provenir de cualquier fuente, es decir, Google Analytics, CRM o cualquier otro software de base de datos.
La mejor parte de SPSS es que puede abrir todos los formatos de archivo que se utilizan para datos estructurados. Algunos de los tipos más comunes son una base de datos relacional, SAS, Stata, CSV y una hoja de cálculo. Comencemos la comparación en profundidad entre R y SAS.
A continuación se muestran las diferencias cruciales entre R y SPSS
Definición
Ya le he proporcionado una descripción general del lenguaje de programación R. Aprendamos más sobre la programación R. En el año 2000, la Universidad de Auckland lanzó oficialmente la primera versión de R. R se centra principalmente en el modelado estadístico y fue de código abierto bajo licencia GNU. R es un lenguaje de programación de código abierto.
También es el lenguaje de programación de estadísticas preferido por las empresas emergentes. Por otro lado, SPSS se desarrolló en la Universidad Estatal de Carolina del Norte. El enfoque principal para mejorar el SPSS fue que los estadísticos pudieran analizar grandes cantidades de datos agrícolas. Como se mencionó anteriormente, SAS significa Sistema de análisis estadístico.
En la década de 1980, la demanda de este tipo de software estaba aumentando a un ritmo rápido. Por eso nació el SAS. En el año 1976.
SPSS fue el primer lenguaje de programación estadística para PC. Paquete estadístico. Fue desarrollado hace muchos años antes de que estuviera disponible comercialmente para los usuarios.
Fue desarrollado en el año 1968 en la Universidad de Stanford. Después de ocho años, se fundó la empresa SPSS Inc. que lanzó la versión oficial de SPSS. En el año 2009, fue comprado por IBM
Actualizaciones
R es un lenguaje de programación de código abierto. Los lenguajes de programación de código abierto suelen tener una gran comunidad de miembros activos. Es por eso que R ofrece actualizaciones de software más rápidas y sigue agregando nuevas bibliotecas para brindar una mejor funcionalidad a los usuarios.
Por otro lado, IBM SPSS no es un lenguaje de programación de código abierto. Es un producto comercial de IBM. Solo puede tener la prueba gratuita de SPSS durante un mes. SPSS no tiene la comunidad como R y tampoco ofrece actualizaciones rápidas.
Idioma
R está escrito en el idioma antiguo, es decir, C y Fortran. Pero R también ofrece las facilidades de programación orientada a objetos.
Por otro lado, SPSS está escrito en lenguaje Java. SPSS proporciona la mejor GUI de su clase, que está escrita en Java. Los estadísticos usan R para el análisis estadístico y la interactividad.
Árboles de decisión de análisis estadístico
Cuando probamos R En árboles de decisión de análisis estadístico . Entonces R no ofrece los muchos algoritmos. Además, la mayoría de los paquetes de R solo pueden implementar el árbol de clasificación y regresión. Y la peor parte de los paquetes R es que su interfaz no es tan fácil de usar.
Por otro lado, cuando usamos árboles de decisión en IBM SPSS. Entonces lo encontramos mucho mejor que R porque SPSS es más fácil de usar, comprensible y fácil de usar.
Interfaz
R se considera una herramienta analítica menos interactiva que SPSS. Pero tiene una variedad de editores que brindan soporte GUI para la programación en R. Si desea aprender y practicar las analíticas, entonces R es mucho mejor para aprender los pasos y comandos de las analíticas.
Por otro lado , es más probable que la interfaz de SPSS sobresalga en la hoja de cálculo. SPSS ofrece la interfaz de usuario basada en GUI más fácil de usar. Si está familiarizado con Excel. Entonces puede encontrarlo más fácil de usar que R.
Visualizaciones
R tiene un extenso conjunto de paquetes para R modificar y optimizar gráficos. ggplot2 y R shiny son los paquetes más utilizados en R. Es bastante fácil de diseñar y graficar en lenguaje R, lo que permite a los usuarios jugar con datos.
Por otro lado, SPSS no ofrecen gráficos interactivos como R. En SPSS, y solo puede crear gráficos o cuadros básicos y sencillos.
Gestión de datos
Tanto R como SPSS ofrecen casi la misma gestión de datos. Pero en el caso de R, la mayoría de las funciones de R cargan los datos en la memoria antes de la ejecución del programa. Hace que R sea relativamente más lento que el otro lenguaje de programación. Debido a que existe un volumen limitado de datos que se pueden manejar.
Por otro lado, SPSS proporciona funciones de administración de datos más rápidas, es decir, clasificación, agregación, transposición y fusión de la tabla.
Toma de decisiones
R no es el mejor lenguaje de programación para la toma de decisiones. La razón es que R no ofrece muchos algoritmos. Y la mayoría de sus paquetes solo pueden implementar CART (Árbol de clasificación y regresión).
Y lo peor es que su interfaz no es tan fácil de usar. Por eso es abrumador para los usuarios usar paquetes R para tomar decisiones.
Por otro lado, SPSS es uno de los mejores lenguajes de programación estadística para árboles de decisión. La razón es que SPSS ofrece lo mejor entre las mejores interfaces de usuario fáciles de usar y comprensibles.
Es bastante fácil de usar para los usuarios y también útil para tomar decisiones rápidas.
Documentación
R ofrece la mejor documentación porque tiene una gran comunidad donde puedes encontrar los archivos de documentación bien explicados. También puede resolver todas sus consultas y problemas con la ayuda de las comunidades de código abierto más sólidas de R.
Por otro lado, SPSS es un producto comercial; por lo tanto, no ofrece una amplia documentación. Pero cuando compra el SPSS de IBM, obtiene documentación junto con la compra.
Costo
R es un lenguaje de programación de código abierto. Significa que no necesitas pagar un solo centavo a nadie si quieres usar R. También puedes colaborar en la fase de desarrollo del lenguaje R para hacerlo mejor para ti y otros usuarios.
Además de otros los programadores siguen haciendo un gran trabajo para seguir agregando nuevas bibliotecas y actualizaciones en R sin cobrar nada. Por otro lado, SPSS no es un producto gratuito.
Debe pagar algunos cargos de suscripción para usarlo. También puede utilizar la versión de prueba de SPSS antes de comprar la versión con licencia.
Fácil de aprender
Es bastante evidente que la programación de código abierto es fácil de aprender e implementar. En el caso de R, también es bastante fácil para el estudiante dominar mejor este lenguaje.
Hay muchas fuentes disponibles en línea para aprender R. También puede tomar la ayuda de la comunidad R para despejar todas tus dudas mientras aprendes R.
Por otro lado, SPSS también es fácil de aprender porque ofrece la interfaz como MS Excel. Pero el único inconveniente es que no está disponible gratuitamente para los usuarios. Debe adquirir la versión con licencia de SPSS para aprenderlo de manera más eficaz.
Utilizado por las empresas
Las siguientes empresas utilizan r
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
Empresas que utilizan SPSS
- eBay
- KPMG
- Soluciones de tecnología de Cognizant
- Tecnologías capilares
- IBM
- Accenture
- Soluciones de marketing de Genpact y Symphony
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
Conclusión R vs SPSS
Al final, me gustaría decir que tanto R como SPSS son herramientas de análisis increíbles y también ofrecen excelentes opciones de carrera. R es un lenguaje de programación de código abierto. Por lo tanto, es fácil de aprender e implementar.
Por otro lado, SPSS es un producto de pago y debe comprarlo para uso permanente. Si es un estudiante de estadística y no conoce mucho el análisis de datos, entonces debería optar por SPSS.
La razón es que SPSS ofrece la mejor interfaz de usuario para realizar análisis estadísticos con facilidad. Pero si desea hacer más trabajo de visualización de datos, entonces debería optar por R.
Porque R tiene una amplia gama de paquetes para visualizaciones de datos. Además, R también es la mejor opción para el análisis de datos exploratorios (EDA). Al final, me gustaría sugerirle que debería optar por SPSS si es nuevo en estadísticas.
Por otro lado, si tiene tiempo suficiente para aprender R, entonces debería elegir R .Ahora puede estar seguro de elegir entre R y SPSS.
Si es un estudiante de estadística y busca obtener la mejor ayuda para tareas de SPSS y ayuda con la tarea de SPSS , entonces estamos aquí para ayudarlo. También ofrecemos la mejor ayuda para la asignación de programación de R con cargos nominales.
Respuesta
La gran mayoría de las personas Quien responda a esta pregunta lo hará por prejuicio, no por hechos. (Y, a su vez, el sesgo proviene del idioma que uno aprende primero). Esto es cierto ya sea que respondan R o Python. Espero ser razonablemente neutral, habiendo escrito un libro sobre R y un tutorial de 151 páginas sobre Python. Sin embargo, saldré en defensa de R aquí, porque incluso aquellos que dijeron cosas agradables sobre R hicieron declaraciones incorrectas, en mi opinión. Para aquellos que se oponen a R por motivos de «informática», señalaría lo siguiente:
- R está orientado a objetos. Las funciones son objetos de primera clase y se pueden asignar, modificar, etc. En realidad, puede elegir entre tres niveles de POO.
- R es un lenguaje de programación funcional, es decir (casi) sin efectos secundarios.
- La sobrecarga del operador es mucho más fácil en R que en Python.
- Python tiene una sintaxis más limpia que R, pero no TAN limpia. Realmente , en términos de sintaxis, son bastante similares, básicamente ambos son lenguajes de la familia C.
- El paralelismo en R se ha desarrollado mucho más que en Python.
- Usando Rcpp , la interfaz de R con C / C ++ es mucho más fácil que la interfaz de Python con C / C ++.
En mi experiencia, R es más fácil que Python para «manipular datos», domesticar datos incorrectos o irregulares, tran formar datos, filtrar datos, etc. Si agrega NumPy en su definición de Python, eso acerca los dos, pero si luego trae paquetes R como plyr y data.table, las cosas se inclinan fuertemente a favor de R. Por cierto, data.table es increíblemente rápido. En estos días, hago muchas tareas — tareas no numéricas, por ejemplo procesamiento de texto — en R que solía hacer en Python. No estoy diciendo que sean más fáciles en R; el esfuerzo de codificación es casi el mismo, pero es más fácil para mí no seguir cambiando de idioma. Como se señaló, hay más de 5,000 paquetes disponibles para R. Por ejemplo, cuando necesitaba una función rápida de vecino más cercano, fui al repositorio de paquetes R, CRAN, y descubrí que no solo había uno allí, había dos para elegir de. Cuando necesitaba código para encontrar distancias entre filas de una matriz y filas de otra, nuevamente estaba allí en CRAN. Realmente, debería programar en el idioma con el que se sienta más cómodo. Pero no descarte uno simplemente porque aprendió el otro.