Paras vastaus
Tänään jaan teille yksityiskohtaisen vertailun R: n ja SPSS: n välillä. Suurin osa tilasto-opiskelijoista epäilee näitä kahta ohjelmointikieltä. Mutta tämä blogi auttaa sinua selvittämään kaikki epäilyt tehokkaammin kuin koskaan ennen.
Aloitetaan pienellä vertailulla R: n ja SPSS: n välillä. Katsotaanpa R-kielen yleiskatsaus. R on avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli, joka perustuu S-kieleen.
R kehitettiin Aucklandin yliopistossa Ross Ihaka ja Robert Gentleman. Se on yksi parhaista ohjelmointikielistä tietojen analysointia ja tietojen visualisointia varten.
R-ohjelmointikielen paras osa on, että R tarjoaa parhaat GUI-editorit kuin mikään muu kieli. RGui ja R studio ovat yleisesti käytettyjä R-kielen graafisen käyttöliittymän muokkaajia.
Toisaalta SPSS tarkoittaa ”yhteiskuntatieteiden tilastopakettia”. Se ei ole ohjelmointikieli samoin kuin R, mutta se on yksi parhaista tilasto-ohjelmistoista. Se lanseerattiin vuonna 1968. Myöhemmin IBM osti sen vuonna 2009.
Sen jälkeen se tunnetaan virallisesti nimellä IBM SPSS. SPSS on paras ohjelmisto tietojen puhdistamiseen ja tietojen analysointiin. Tiedot voivat olla peräisin mistä tahansa lähteestä, eli Google Analyticsista, CRM: stä tai muusta tietokantaohjelmistosta.
SPSS: n paras osa on se, että se voi avata kaikki tiedostomuodot, joita käytetään jäsenneltyihin tietoihin. Jotkut yleisimmistä tyypeistä ovat relaatiotietokanta, SAS, Stata, CSV ja laskentataulukko. Aloitetaan perusteellinen vertailu R: n ja SAS: n välillä.
Alla on tärkeimmät erot R: n ja SPSS: n välillä
Määritelmä
Olen jo antanut sinulle yleiskatsauksen R-ohjelmointikielestä. Opi lisää R-ohjelmoinnista. Vuonna 2000 Aucklandin yliopisto käynnisti virallisesti ensimmäisen R. R.: n version, joka keskittyy ensisijaisesti tilastolliseen mallintamiseen, ja se on avointa lähdettä GNU-lisenssillä. R on avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli.
Se on myös suosituin tilastojen ohjelmointikieli aloittelijoille. Toisaalta SPSS kehitettiin Pohjois-Carolinan osavaltion yliopistossa. Ensisijainen painopiste SPSS: n parantamisessa oli se, että tilastotieteilijät pystyivät analysoimaan suuria määriä maataloustietoja. Kuten aiemmin mainittiin, SAS tarkoittaa tilastollista analyysijärjestelmää.
1980-luvulla tällaisten ohjelmistojen kysyntä kasvoi nopeasti. Siksi SAS syntyy. Vuonna 1976.
SPSS oli kaikkien aikojen ensimmäinen tilastollinen ohjelmointikieli tietokoneelle. Tilastopaketti. Se kehitettiin monta vuotta sitten, ennen kuin siitä tuli kaupallisesti saatavana käyttäjille.
Se kehitettiin vuonna 1968 Stanfordin yliopistossa. Kahdeksan vuoden kuluttua perustettiin SPSS Inc., joka lanseerasi SPSS: n virallisen version. Vuonna 2009 sen osti IBM
Updates
R on avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli. Avoimen lähdekoodin ohjelmointikielillä on yleensä suuri aktiivisten jäsenten yhteisö. Siksi R tarjoaa nopeammat ohjelmistopäivitykset ja lisää jatkuvasti uusia kirjastoja tarjotakseen käyttäjille paremman toiminnallisuuden.
Toisaalta IBM SPSS ei ole avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli. Se on IBM: n kaupallinen tuote. Sinulla voi olla ilmainen SPSS-kokeilu vain yhden kuukauden ajan. SPSS: llä ei ole R: n kaltaista yhteisöä, eikä se myöskään tarjoa nopeita päivityksiä.
Kieli
R on kirjoitettu muinaisella ikäkielellä eli C ja Fortran. Mutta R tarjoaa myös olio-ohjelmointitilat.
Toisaalta SPSS on kirjoitettu Java-kielellä. SPSS tarjoaa luokan GUI: n, joka on kirjoitettu Java-muodossa. Tilastotieteilijät käyttävät R: tä tilastollisiin analyyseihin ja eivät ole vuorovaikutuksessa aktiivisuuden kanssa.
Tilastollisen analyysin päätöksentekopuut
Kun testataan R tilastollisen analyysin päätöspuissa. Tällöin R ei tarjoa monia algoritmeja. Lisäksi suurin osa R-paketeista voi toteuttaa vain luokitus- ja regressiopuun. Ja R-pakettien pahin osa on, että niiden käyttöliittymä ei ole yhtä käyttäjäystävällinen.
Toisaalta, kun käytämme päätöksentekopuita IBM SPSS: ssä. Sitten löydämme sen paljon paremmin kuin R, koska SPSS on käyttäjäystävällisempi, ymmärrettävämpi ja helppokäyttöisempi.
Käyttöliittymä
R: tä pidetään vähemmän interaktiivisena analyyttisenä työkaluna kuin SPSS. Mutta sillä on useita toimittajia, jotka tarjoavat graafisen käyttöliittymän tukea R: n ohjelmoinnille. Jos haluat oppia ja harjoittaa analytiikkaa, R on paljon parempi oppia analyysin vaiheet ja komennot.
Toisaalta , SPSS-käyttöliittymä on todennäköisempi Excel-taulukkolaskenta. SPSS tarjoaa käyttäjäystävällisemmän GUI-pohjaisen käyttöliittymän. Jos tunnet Excelin. Sitten löydät sen helpommasta käytöstä kuin R.
Visualisoinnit
R: llä on laaja joukko paketteja R: n muokkaamiseksi ja optimoimiseksi. ggplot2 ja R shiny ovat eniten käytettyjä paketteja R: ssä. Se on melko helppo suunnitella ja piirtää R-kielellä, mikä antaa käyttäjille mahdollisuuden pelata datalla.
Toisaalta SPSS ei tarjoavat interaktiivisia kaavioita, kuten R. SPSS: ssä, ja voit luoda vain yksinkertaisia ja suoraviivaisia kaavioita tai kaavioita.
Tiedonhallinta
Sekä R että SPSS tarjoavat melkein saman tiedonhallinnan. Mutta R: n tapauksessa suurin osa R: n toiminnoista lataa tiedot muistiin ennen ohjelman suorittamista. Se tekee R: stä suhteellisen hitaampaa kuin toinen ohjelmointikieli. Koska dataa on rajoitettu, sitä voidaan käsitellä.
Toisaalta SPSS tarjoaa nopeammat tiedonhallintatoiminnot, kuten lajittelun, yhdistämisen, siirtämisen ja taulukon yhdistämisen.
Päätöksenteko
R ei ole paras ohjelmointikieli päätöksenteossa. Syynä on, että R ei tarjoa monia algoritmeja. Ja suurin osa sen paketeista pystyy toteuttamaan vain CART (Classification and Regression Tree).
Ja pahinta on, että niiden käyttöliittymä ei ole yhtä käyttäjäystävällinen. Siksi käyttäjien on ylivoimainen käyttää R-paketteja päätöksentekoon.
Toisaalta SPSS on yksi parhaista tilastollisista ohjelmointikielistä päätöksentekopuille. Syynä on, että SPSS tarjoaa parhaan parhaista käyttäjäystävällisistä ja ymmärrettävistä käyttöliittymistä.
Se on melko helppokäyttöinen käyttäjille ja hyödyllinen myös nopeassa päätöksenteossa.
Dokumentaatio
R tarjoaa parhaan dokumentaation, koska sillä on suuri yhteisö, josta löydät hyvin selittävät dokumentaatiotiedostot. Voit myös ratkaista kaikki kyselyt ja ongelmat vankimpien avoimen lähdekoodin R.-yhteisöjen avulla.
Toisaalta, SPSS on kaupallinen tuote; joten se ei tarjoa laajaa dokumentaatiota. Mutta kun ostat SPSS: n IBM: ltä, saat ostoksen mukana joitain asiakirjoja.
Kustannukset
R on avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli. Se tarkoittaa, että sinun ei tarvitse maksaa penniäkään kenellekään, jos haluat käyttää R: ää. Voit myös tehdä yhteistyötä R-kielen kehitysvaiheessa, jotta se olisi parempi sinulle ja muille käyttäjille.
Muiden lisäksi ohjelmoijat tekevät jatkuvasti hyvää työtä lisäämällä uusia kirjastoja ja päivityksiä R: ään lataamatta mitään. Toisaalta SPSS ei ole ilmainen tuote.
Sinun on maksettava joitain tilausmaksuja käyttääksesi sitä. Voit myös käyttää SPSS: n kokeiluversiota ennen lisensoidun version ostamista.
Helppo oppia
Se on melko ilmeistä, että avoimen lähdekoodin ohjelmointi on helppo oppia ja toteuttaa. R: n tapauksessa opiskelijan on myös melko helppo hallita tätä kieltä paremmin.
Verkossa on paljon lähteitä R: n oppimiseksi. Voit myös käyttää R-yhteisön apua poistaa kaikki epäilyt R: n oppimisen aikana.
Toisaalta SPSS on myös helppo oppia, koska se tarjoaa käyttöliittymän, kuten MS Excel -taulukot. Mutta ainoa haittapuoli on, että se ei ole vapaasti käyttäjien käytettävissä. Sinun on ostettava lisensoitu SPSS-versio oppiaksesi sitä tehokkaammin.
Yritysten käyttämä
Seuraavat yritykset käyttävät r
- Facebookia
- Twitteriä
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
SPSS: ää käyttävät yritykset
- eBay
- KPMG
- Tunnetut teknologiaratkaisut
- Kapillaariteknologiat
- IBM
- Accenture
- Genpact- ja Symphony-markkinointiratkaisut
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
Päätelmä R vs.SPSS
Lopuksi haluaisin sanoa, että sekä R että SPSS ovat hämmästyttäviä analyysityökaluja ja tarjoavat myös erinomaisia uravaihtoehtoja. R on avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli. Siksi se on helppo oppia ja toteuttaa.
Toisaalta SPSS on maksettu tuote, ja sinun on ostettava se pysyvään käyttöön. Jos olet tilastotieteen opiskelija ja et ole kovin tietoinen tietojen analytiikasta, sinun on valittava SPSS.
Syy on, että SPSS tarjoaa parhaan käyttöliittymän tilastollisen analyysin suorittamiseksi helposti. Mutta jos haluat tehdä enemmän tietojen visualisointityötä, sinun on valittava R.
Koska R: llä on laaja valikoima paketteja tietojen visualisointiin. Lisäksi R on myös paras vaihtoehto (EDA) tutkimustietojen analysointiin. Lopuksi haluaisin ehdottaa, että sinun pitäisi valita SPSS, jos olet uusi tilastoissa.
Toisaalta, jos sinulla on tarpeeksi aikaa oppia R, sinun pitäisi valita R .Nyt saatat olla varma, että valitset R vs SPSS: n.
Jos olet tilastotieteen opiskelija ja haluat saada parhaan SPSS-tehtävän apua ja SPSS-kotitehtävät , autamme sinua täällä. Tarjoamme myös parasta R-ohjelmointitoimintoa nimellishinnoilla.
Vastaus
Suurin osa ihmisistä kuka vastaa tähän kysymykseen, tekee sen puolueellisuudesta, ei tosiasiasta. (Ja puolueellisuus tulee puolestaan siitä, mistä kielestä opitaan ensin.) Tämä pätee riippumatta siitä, vastaavatko he R: ään vai Pythoniin. Toivon olevani kohtuullisen neutraali, kun olen kirjoittanut kirjan R: stä ja 151-sivuisen opetusohjelman Pythonista. Tulen kuitenkin puolustamaan R: n puolustusta täällä, koska jopa ne, jotka sanoivat R: stä hyviä asioita, tekivät mielestäni virheellisiä lausuntoja. Niille, jotka vastustavat R: tä ”tietojenkäsittelytieteen” perusteella, huomaan seuraavat:
- R on olio-suuntautunut. Funktiot ovat ensiluokkaisia objekteja, ja niitä voidaan määrittää, muokata jne. Sinulla on itse asiassa valittavissa kolme OOP-tasoa.
- R on toiminnallinen ohjelmointikieli eli (melkein) ei sivuvaikutuksia.
- Operaattorin ylikuormitus on paljon helpompaa R: ssä kuin Pythonissa.
- Pythonilla on puhtaampi syntaksit kuin R: llä, mutta ei niin paljon puhtaampaa. , syntaksiltaan, ne ovat melko samanlaisia, periaatteessa molemmat ovat C-perhekieliä.
- R-rinnakkaisuutta on kehitetty paljon pidemmälle kuin Pythonissa.
- Käyttämällä Rcpp , R: n liittäminen C / C ++: een on paljon helpompaa kuin Pythonin liittäminen C / C ++: een.
Kokemukseni mukaan R on helpompaa kuin Python ”tietojen munging, huono tai epäsäännöllinen data, tran muodostaa tietoja, suodattaa tietoja jne. Jos lisäät NumPyn Python-määritelmääsi, tuo nämä kaksi lähemmäksi toisiaan, mutta jos tuot R-paketteja, kuten plyr ja data.table, asiat kääntyvät voimakkaasti R: n hyväksi. Muuten, data.table sokeutuu nopeasti. Nykyään teen paljon tehtäviä — ei-numeerisia tehtäviä, esim. tekstinkäsittely — R: ssä, jota käytin Pythonissa. En sano, että ne ovat helpompia R: ssä; koodaaminen on suunnilleen sama, mutta minulle on helpompaa olla vaihtamatta kieltä. Kuten on todettu, R: lle on tarjolla yli 5000 pakettia. Esimerkiksi kun tarvitsin nopean lähimmän naapurin toiminnon, menin R-pakettivarastoon CRAN ja huomasin, että siellä ei ollut vain yhtä, vaan kaksi valittavaa alkaen. Kun tarvitsin koodia etäisyyksien löytämiseksi matriisin riveistä toisen riviin, se oli taas CRAN: lla. Todellakin, sinun pitäisi vain ohjelmoida millä tahansa kielellä, johon olet mukavin. Mutta älä kirjoita yhtä vain siksi, että opit ensin toisen.