Meilleure réponse
Aujourdhui, je vais partager avec vous la comparaison détaillée entre R et SPSS. La majorité des étudiants en statistique doutent de ces deux langages de programmation. Mais ce blog vous aidera à dissiper tous vos doutes plus efficacement que jamais.
Commençons par une petite comparaison entre R et SPSS. Jetons un coup doeil sur la vue densemble du langage R. R est un langage de programmation open source basé sur le langage S.
R a été développé à lUniversité dAuckland par Ross Ihaka et Robert Gentleman. Cest lun des meilleurs langages de programmation pour lanalyse et la visualisation de données.
La meilleure partie du langage de programmation R est que R offre les meilleurs éditeurs dinterface graphique que tout autre langage. RGui et R studio sont des éditeurs GUI couramment utilisés en langage R.
Dun autre côté, SPSS signifie «package statistique pour les sciences sociales. Ce nest pas un langage de programmation comme R, mais cest lun des meilleurs logiciels de statistiques. Il a été lancé en 1968. Plus tard, il a été acquis par IBM en 2009.
Après cela, il est officiellement connu sous le nom dIBM SPSS. SPSS est le meilleur logiciel de nettoyage et danalyse des données. Les données peuvent provenir de nimporte quelle source, à savoir Google Analytics, CRM ou tout autre logiciel de base de données.
La meilleure partie de SPSS est quil peut ouvrir tous les formats de fichiers utilisés pour les données structurées. Certains des types les plus courants sont une base de données relationnelle, SAS, Stata, CSV et une feuille de calcul. Commençons la comparaison approfondie entre R et SAS.
Voici les différences cruciales entre R et SPSS
Définition
Je vous ai déjà donné un aperçu du langage de programmation R. Apprenons-en plus sur la programmation R. En 2000, lUniversité dAuckland a officiellement lancé la première version de R. R est principalement axée sur la modélisation statistique, et il a été open-source sous licence GNU. R est un langage de programmation open source.
Cest aussi le langage de programmation de statistiques le plus préféré pour les startups. Dautre part, SPSS a été développé à la North Carolina State University. Lobjectif principal de lamélioration du SPSS était de permettre aux statisticiens danalyser de grandes quantités de données agricoles. Comme mentionné précédemment, SAS signifie Statistical Analysis System.
Dans les années 1980, la demande pour ce type de logiciel augmentait à un rythme rapide. C’est pourquoi le SAS a vu le jour. En 1976.
SPSS était le tout premier langage de programmation statistique pour PC. Paquet statistique. Il a été développé il y a de nombreuses années avant dêtre disponible dans le commerce pour les utilisateurs.
Il a été développé en 1968 à lUniversité de Stanford. Après huit ans plus tard, la société SPSS Inc. a été fondée et a lancé la version officielle de SPSS. En 2009, il a été acheté par IBM
Mises à jour
R est un langage de programmation open-source. Les langages de programmation open source ont généralement une grande communauté de membres actifs. C’est pourquoi R propose des mises à jour logicielles plus rapides et continue d’ajouter de nouvelles bibliothèques pour fournir de meilleures fonctionnalités aux utilisateurs.
Dautre part, IBM SPSS nest pas un langage de programmation open source. Cest un produit commercial dIBM. Vous ne pouvez bénéficier de lessai gratuit de SPSS que pendant un mois. SPSS na pas la communauté comme R et noffre pas non plus les mises à jour rapides.
Langue
R est écrit dans la langue ancienne, cest-à-dire C et Fortran. Mais R offre également les fonctionnalités de programmation orientée objet.
Dun autre côté, SPSS est écrit en langage Java. SPSS fournit la meilleure interface graphique de sa catégorie, écrite en Java. Les statisticiens utilisent R pour lanalyse statistique et linteractivité.
Arbres de décision danalyse statistique
Lorsque nous testons R Dans les arbres de décision analyse statistique . Alors R noffre pas les nombreux algorithmes. En outre, la plupart des packages de R ne peuvent implémenter que la classification et larbre de régression. Et le pire des packages R est que leur interface nest pas aussi conviviale.
Dun autre côté, lorsque nous utilisons des arbres de décision dans IBM SPSS. Ensuite, nous le trouvons bien meilleur que R car SPSS est plus convivial, compréhensible et facile à utiliser.
Interface
R est considéré comme un outil danalyse moins interactif que SPSS. Mais il a une variété déditeurs qui fournissent un support GUI pour la programmation dans R. Si vous voulez apprendre et pratiquer lanalyse, alors R est beaucoup mieux dapprendre les étapes et les commandes danalyse.
Dun autre côté , linterface SPSS est plus susceptible dexceller la feuille de calcul. SPSS offre une interface utilisateur GUI plus conviviale. Si vous connaissez Excel. Ensuite, vous pouvez le trouver plus facile à utiliser que R.
Visualisations
R dispose dun ensemble complet de packages pour R modifier et optimiser les graphiques. ggplot2 et R shiny sont les packages les plus largement utilisés dans R. Il est assez facile de concevoir et de représenter graphiquement en langage R, ce qui permet aux utilisateurs de jouer avec les données.
Dun autre côté, SPSS ne le fait pas proposent des graphiques interactifs comme R. Dans SPSS, vous ne pouvez créer que des graphiques ou des graphiques simples et simples.
Gestion des données
R et SPSS offrent presque la même gestion des données. Mais dans le cas de R, la plupart des fonctions de R charge les données dans la mémoire avant lexécution du programme. Cela rend R relativement plus lent que lautre langage de programmation. Parce quil y a un volume limité de données à gérer.
Dautre part, SPSS fournit des fonctions de gestion des données plus rapides, cest-à-dire le tri, lagrégation, la transposition et la fusion de la table.
Prise de décision
R nest pas le meilleur langage de programmation pour la prise de décision. La raison en est que R noffre pas beaucoup dalgorithmes. Et la plupart de ses packages ne peuvent implémenter que CART (Classification and Regression Tree).
Et le pire, cest que leur interface nest pas aussi conviviale. C’est pourquoi il est extrêmement difficile pour les utilisateurs d’utiliser les packages R à des fins de prise de décision.
Dautre part, SPSS est lun des meilleurs langages de programmation statistique pour les arbres de décision. La raison en est que SPSS offre la meilleure parmi les meilleures interfaces utilisateur conviviales et compréhensibles.
Il est assez facile à utiliser pour les utilisateurs et également utile pour la prise de décision rapide.
Documentation
R offre la meilleure documentation car il a une grande communauté où vous pouvez trouver les fichiers de documentation bien expliqués. Vous pouvez également résoudre toutes vos requêtes et problèmes avec laide des communautés open source les plus robustes de R.
Dautre part, SPSS est un produit commercial; ainsi, il n’offre pas une vaste documentation. Mais lorsque vous achetez le SPSS auprès dIBM, vous obtenez de la documentation avec lachat.
Coût
R est un langage de programmation open source. Cela signifie que vous navez pas besoin de payer un seul centime à qui que ce soit si vous souhaitez utiliser R. Vous pouvez également collaborer à la phase de développement du langage R pour laméliorer pour vous et les autres utilisateurs.
En plus dautres les programmeurs continuent de faire un excellent travail pour continuer à ajouter de nouvelles bibliothèques et mises à jour dans R sans rien charger. Dautre part, SPSS nest pas un produit gratuit.
Vous devez payer des frais dabonnement pour lutiliser. Vous pouvez également utiliser la version dessai de SPSS avant dacheter la version sous licence.
Facile à apprendre
Cest il est assez évident que la programmation open source est facile à apprendre et à mettre en œuvre. Dans le cas de R, il est également assez facile pour létudiant davoir une meilleure maîtrise de cette langue.
Il existe de nombreuses sources disponibles en ligne pour apprendre R. Vous pouvez également prendre laide de la communauté R pour effacer tous vos doutes tout en apprenant R.
Dautre part, SPSS est également facile à apprendre car il offre une interface comme les feuilles de calcul MS Excel. Mais le seul inconvénient est quil nest pas disponible gratuitement pour les utilisateurs. Vous devez acheter la version sous licence de SPSS pour lapprendre plus efficacement.
Utilisé par les entreprises
Les entreprises suivantes utilisent r
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
Entreprises utilisant SPSS
- eBay
- KPMG
- Cognizant Technology Solutions
- Capillary Technologies
- IBM
- Accenture
- Genpact et Symphony Marketing Solutions
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
Conclusion R vs SPSS
En fin de compte, je voudrais dire que R et SPSS sont des outils danalyse incroyables et offrent également dexcellentes options de carrière. R est un langage de programmation open-source. Ainsi, il est facile à apprendre et à mettre en œuvre.
Dun autre côté, SPSS est un produit payant, et vous devez lacheter pour une utilisation permanente. Si vous êtes un étudiant en statistiques et que vous nêtes pas très au courant de lanalyse des données, vous devriez opter pour SPSS.
La raison en est que SPSS offre la meilleure interface utilisateur pour effectuer facilement des analyses statistiques. Mais si vous souhaitez faire plus de travail de visualisation de données, vous devriez opter pour R.
Parce que R a une large gamme de packages pour la visualisation de données. De plus, R est également la meilleure option pour lanalyse exploratoire des données (EDA). En fin de compte, je voudrais vous suggérer que vous devriez opter pour SPSS si vous êtes nouveau dans les statistiques.
Dun autre côté, si vous avez assez de temps pour apprendre R, vous devriez choisir R .Maintenant, vous pouvez être sûr de choisir entre R et SPSS.
Si vous êtes un étudiant en statistiques et que vous cherchez à obtenir la meilleure laide aux affectations SPSS et Aide aux devoirs SPSS , alors nous sommes là pour vous aider. Nous proposons également la meilleure Aide à l’affectation de programmes R à des frais nominaux.
Réponse
La grande majorité des gens ceux qui répondent à cette question le feront par préjugé et non par fait. (Et à son tour, le biais vient de la langue que lon apprend en premier.) Cela est vrai quils répondent à R ou à Python. Jespère être raisonnablement neutre, ayant écrit un livre sur R et un tutoriel de 151 pages sur Python. Je viendrai à la défense de R ici, cependant, parce que même ceux qui ont dit de belles choses à propos de R ont fait des déclarations incorrectes, à mon avis. Pour ceux qui sopposent à R pour des raisons « informatiques », je note ce qui suit:
- R est orienté objet. Les fonctions sont des objets de première classe et peuvent être affectées, modifiées, etc. Vous avez en fait le choix entre trois niveaux de POO.
- R est un langage de programmation fonctionnel cest-à-dire (presque) pas deffets secondaires.
- La surcharge dopérateurs est beaucoup plus facile en R quen Python.
- Python a une syntaxe plus propre que R, mais pas tellement plus propre. Vraiment , en termes de syntaxe, ils sont assez similaires, essentiellement tous les deux étant des langages de la famille C.
- Le parallélisme en R a été beaucoup plus développé quen Python.
- Utilisation de Rcpp , linterfaçage de R à C / C ++ est beaucoup plus facile que dinterfacer Python à C / C ++.
Daprès mon expérience, R est plus facile que Python pour la «munging de données», lapprivoisement de données erronées ou irrégulières, le tran sforming des données, filtrage des données, etc. Si vous ajoutez NumPy dans votre définition de Python, cela rapproche les deux, mais si vous apportez ensuite des packages R tels que plyr et data.table, les choses penchent fortement en faveur de R. Soit dit en passant, data.table est rapidement aveugle. Ces jours-ci, je fais beaucoup de tâches — des tâches non numériques, par exemple traitement de texte — en R que javais lhabitude de faire en Python. Je ne dis pas quils sont plus faciles en R, leffort de codage est à peu près le même, mais cest plus facile pour moi de ne pas continuer à changer de langue. Comme indiqué, il y a plus de 5000 packages disponibles pour R. Par exemple, lorsque javais besoin dune fonction de voisin le plus proche rapide, je suis allé au référentiel de packages R, CRAN, et jai constaté que non seulement il y en avait un, mais quil y en avait deux à choisir de. Quand javais besoin de code pour trouver les distances entre les lignes dune matrice et les lignes dune autre, encore une fois, cétait là sur CRAN. Vraiment, vous devriez simplement programmer dans la langue avec laquelle vous êtes le plus à laise. Mais ne pas en radier un simplement parce que vous avez appris l autre pour la première fois.