Legjobb válasz
Ma megosztom veletek az R és az SPSS részletes összehasonlítását. A statisztikai hallgatók többsége kétségbe vonja ezt a két programozási nyelvet. De ez a blog segít minden kétséged hatékonyabb tisztázásában, mint valaha.
Kezdjük egy kis összehasonlítással az R és az SPSS között. Vessünk egy pillantást az R nyelv áttekintésére. Az R egy nyílt forráskódú programozási nyelv, amely az S nyelven alapul.
Az R-t az Aucklandi Egyetemen fejlesztette ki Ross Ihaka és Robert Gentleman. Ez az egyik legjobb programozási nyelv az adatelemzéshez és az adatok megjelenítéséhez.
Az R programozási nyelv legjobb része az, hogy az R a legjobb GUI-szerkesztőket kínálja, mint bármely más nyelv. Az RGui és az R studio gyakran használják az R nyelv GUI szerkesztőit.
Másrészt az SPSS a „társadalomtudomány statisztikai csomagja”. Ez ugyanúgy nem programozási nyelv, mint R, de az egyik legjobb statisztikai szoftver. 1968-ban indult. Ezt követően az IBM 2009-ben vásárolta meg.
Ezt követően hivatalosan IBM SPSS néven ismert. Az SPSS a legjobb szoftver az adatok tisztításához és elemzéséhez. Az adatok bármilyen forrásból származhatnak, azaz a Google Analytics-ből, a CRM-ből vagy bármely más adatbázis-szoftverből.
Az SPSS legjobb része az, hogy megnyithatja a strukturált adatokhoz használt összes fájlformátumot. Néhány leggyakoribb típus a relációs adatbázis, az SAS, a Stata, a CSV és a táblázat. Kezdjük az R és SAS közötti mélyreható összehasonlítást.
Az alábbiakban bemutatjuk az R és az SPSS közötti döntő különbségeket
Definíció
Már áttekintést adtam az R programozási nyelvről. Tudjunk meg többet az R programozásról. 2000-ben az Aucklandi Egyetem hivatalosan is elindította az R. R első verzióját, amely elsősorban a statisztikai modellezésre összpontosít, és nyílt forrásból származott GNU licenc alapján. Az R egy nyílt forráskódú programozási nyelv.
Ez egyben a statisztikák számára legelőnyösebb programozási nyelv az induló vállalkozások számára. Másrészt az SPSS-t az Észak-Karolinai Állami Egyetemen fejlesztették ki. Az SPSS fejlesztésének elsődleges célja az volt, hogy a statisztikusok nagy mennyiségű mezőgazdasági adatot elemezhessenek. Mint korábban említettük, az SAS a statisztikai elemző rendszert jelenti.
Az 1980-as években az ilyen típusú szoftverek iránti kereslet gyors ütemben növekedett. Ezért jön létre a SAS. 1976-ban.
Az SPSS volt az első statisztikai programozási nyelv a PC számára. Statisztikai csomag. Sok évvel ezelőtt fejlesztették ki, mielőtt kereskedelemben elérhetővé vált a felhasználók számára.
1968-ban fejlesztették ki a Stanfordi Egyetemen. Nyolc évvel később megalapították az SPSS Inc. vállalatot, amely elindította az SPSS hivatalos verzióját. 2009-ben az IBM vásárolta meg.
Frissítések
Az R egy nyílt forráskódú programozási nyelv. A nyílt forráskódú programozási nyelveknek általában nagy az aktív tagok közössége. Ezért az R gyorsabb szoftverfrissítéseket kínál, és folyamatosan új könyvtárakat ad hozzá, hogy jobb funkcionalitást biztosítson a felhasználóknak.
Másrészt az IBM SPSS nem nyílt forráskódú programozási nyelv. Az IBM kereskedelmi terméke. Csak egy hónapig használhatja az SPSS ingyenes próbaverzióját. Az SPSS nem rendelkezik olyan közösséggel, mint az R, és nem kínálja a gyors frissítéseket sem.
Nyelv
R az ősi idős nyelven van írva, azaz C és Fortran. De R az objektum-orientált programozási lehetőségeket is kínálja.
Másrészt az SPSS Java nyelven íródott. Az SPSS az osztályban a legjobb grafikus felhasználói felületet nyújtja, amely Java nyelven íródott. A statisztikusok R-t használnak statisztikai elemzéshez, és nem lépnek kapcsolatba az aktivitással.
Statisztikai elemzés döntési fái
Amikor teszteljük az R-t statisztikai elemzés döntési fákban. Ekkor R nem kínálja a sok algoritmust. Ezenkívül az R csomagok többsége csak a Classification and Regression Tree programot tudja végrehajtani. Az R csomagok legrosszabb része pedig az, hogy a kezelőfelületük nem olyan felhasználóbarát.
Másrészt, ha a döntés fákat használjuk az IBM SPSS-ben. Akkor sokkal jobbnak találjuk, mint az R, mert az SPSS felhasználóbarátabb, érthetőbb és könnyen használható.
Interfész
Az R-t kevésbé interaktív elemző eszköznek tekintik, mint az SPSS-t. De számos szerkesztője rendelkezik, amelyek GUI támogatást nyújtanak az R programozásához. Ha meg akarja tanulni és gyakorolni az elemzéseket, akkor R sokkal jobb megtanulni az elemzési lépéseket és parancsokat.
Másrészt , az SPSS interfész nagyobb valószínűséggel jelöli ki a táblázatokat. Az SPSS a felhasználóbarátabb GUI alapú felhasználói felületet kínálja. Ha ismeri az excelt. Akkor könnyebben használható, mint R.
Vizualizációk
Az R kiterjedt csomagokkal rendelkezik az R grafikonok módosítására és optimalizálására. A ggplot2 és az R shiny a leggyakrabban használt csomagok az R-ben. R nyelven könnyű megtervezni és ábrázolni, ami lehetővé teszi a felhasználók számára az adatokkal való játékot.
Másrészt az SPSS nem olyan interaktív grafikonokat kínál, mint az R. Az SPSS-ben, és csak egyszerű és egyértelmű grafikonokat vagy diagramokat hozhat létre.
Adatkezelés
Az R és az SPSS is szinte ugyanazt az adatkezelést kínálja. De R esetében az R legtöbb funkciója a program végrehajtása előtt betölti az adatokat a memóriába. Ez viszonylag lassabbá teszi az R-t, mint a másik programozási nyelv. Mivel korlátozott mennyiségű adat kezelhető.
Másrészt az SPSS gyorsabb adatkezelési funkciókat biztosít, azaz válogatást, összesítést, átültetést és a táblázat összevonását.
Döntéshozatal
Az R nem a legjobb programozási nyelv a döntéshozatalban. Ennek oka az, hogy R nem kínál sok algoritmust. A legtöbb csomagja csak a CART-ot (Classification and Regression Tree) képes megvalósítani.
És a legrosszabb az, hogy a kezelőfelületük nem annyira felhasználóbarát. Ezért a felhasználók számára elsöprő az R csomagok használata a döntéshozatalhoz.
Másrészt az SPSS az egyik legjobb statisztikai programozási nyelv a döntési fák számára. Ennek oka az, hogy az SPSS a legjobbat kínálja a legjobb felhasználóbarát és érthető felhasználói felület között.
A felhasználók számára nagyon egyszerű használni, és hasznos a gyors döntéshozatalban is.
Dokumentáció
Az R a legjobb dokumentációt kínálja, mert nagy közössége van, ahol megtalálhatók a jól magyarázó dokumentációs fájlok. Az összes kérdést és problémát az R. legerősebb nyílt forráskódú közösségei segítségével is megoldhatja.
Másrészt az SPSS egy kereskedelmi termék; így nem nyújt hatalmas dokumentációt. De amikor az SPSS-t az IBM-től vásárolja meg, akkor a vásárlással együtt dokumentációt is kap.
Költség
R egy nyílt forráskódú programozási nyelv. Ez azt jelenti, hogy nem kell egyetlen fillért sem fizetnie senkinek, ha használni akarja az R-t. Az R nyelv fejlesztési szakaszában is működhet együtt, hogy jobb legyen az Ön és más felhasználók számára.
A többi mellett a programozók folyamatosan nagy munkát végeznek, hogy folyamatosan töltsenek fel új könyvtárakat és frissítéseket az R-ben anélkül, hogy bármit is töltenének. Másrészt az SPSS nem ingyenes termék.
A használatához bizonyos előfizetési díjakat kell fizetnie. Használhatja az SPSS próbaverzióját is a licencelt verzió megvásárlása előtt.
Könnyen megtanulható
Ez elég nyilvánvaló, hogy a nyílt forráskódú programozást könnyű megtanulni és megvalósítani. Az R esetében a hallgató számára is nagyon könnyű jobban kezelni ezt a nyelvet.
Számos forrás áll rendelkezésre az interneten az R megtanulásához. Az R közösség segítségét is igénybe veheti. az összes kétséged törlése az R tanulása közben.
Másrészt az SPSS-t is könnyű megtanulni, mert olyan felületet kínál, mint az MS excel táblázatai. De az egyetlen hátrány, hogy nem szabadon elérhető a felhasználók számára. A hatékonyabb tanuláshoz meg kell vásárolnia az SPSS licencelt verzióját.
Vállalatok által használt
A következő vállalatok r
- Facebookot használnak
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
Az SPSS-t használó vállalatok
- eBay
- KPMG
- Tudatos technológiai megoldások
- Kapilláris technológiák
- IBM
- Accenture
- Genpact és Symphony Marketing megoldások
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
Következtetés R vs SPSS
Végül azt szeretném mondani, hogy az R és az SPSS egyaránt csodálatos elemzőeszközöket kínál az analitikában, és kiváló karrierlehetőségeket is kínál. R egy nyílt forráskódú programozási nyelv. Így könnyen megtanulható és megvalósítható.
Másrészt az SPSS fizetős termék, és állandó használatra meg kell vásárolnia. Ha statisztikai hallgatók vagy, és nem nagyon ismered az adatelemzéseket, akkor az SPSS-t kell választanod.
Ennek oka, hogy az SPSS a legjobb felhasználói felületet kínálja a statisztikai elemzések egyszerű elvégzéséhez. De ha több adatmegjelenítési munkát szeretne végezni, akkor az R lehetőséget kell választania.
Mivel az R sokféle csomaggal rendelkezik az adatok megjelenítéséhez. Ráadásul az R is a legjobb megoldás az (EDA) feltáró adatelemzéshez. Végül azt szeretném javasolni, hogy válassza az SPSS-t, ha új a statisztikában.
Ha viszont elegendő ideje van az R megtanulására, akkor az R lehetőséget kell választania. .Most már biztos lehet benne, hogy az R vs az SPSS közül választhat.
Ha statisztikai hallgató vagy, és a legjobb SPSS hozzárendelési segítséget szeretnéd elérni és SPSS házi segítség , akkor itt vagyunk, hogy segítsünk. A legjobb R programozási hozzárendelési segítséget is kínáljuk névleges díjak mellett.
Válasz
Az emberek túlnyomó többsége aki erre a kérdésre válaszol, elfogultságból teszi, nem pedig tényből. (És viszont az elfogultság abból ered, hogy melyik nyelvet tanulja meg először.) Ez igaz, függetlenül attól, hogy R-re vagy Pythonra válaszolnak-e. Remélem, hogy meglehetősen semleges vagyok, írtam egy könyvet az R-ről és egy 151 oldalas oktatóanyagot a Pythonról. Azért fogok itt R védekezésre térni, mert véleményem szerint azok is helytelen állításokat tettek, akik R-ről szépeket mondtak. Azok számára, akik “informatika” alapon kifogásolják az R-t, megjegyzem a következőket:
- R objektumorientált. A függvények első osztályú objektumok, hozzárendelhetők, módosíthatók stb. Valójában az OOP három szintje közül választhat.
- R egy funkcionális programozási nyelv, azaz (szinte) nincs mellékhatás.
- Az operátor túlterhelése sokkal könnyebb az R-ben, mint a Pythonban.
- A Python szintaxisa tisztább, mint az R, de az nem sokkal tisztább. , szintaxisukat tekintve meglehetősen hasonlóak, alapvetően mindkettő C-család nyelv.
- Az R-ben a párhuzamosság sokkal tovább fejlődött, mint a Python-ban.
- A Rcpp , az R és C / C ++ összekapcsolása sokkal könnyebb, mint a Python és C / C ++ összekapcsolása.
Tapasztalataim szerint R könnyebb, mint a Python, az “adatok rágása”, a rossz vagy szabálytalan adatok megszelídítése, tran adatok formálása, adatok szűrése stb. Ha hozzáadod a NumPy-t a Python definíciójához, ez közelebb hozza a kettőt, de ha R-csomagokat hozsz be, például plyr és data.table, a dolgok erősen R javára billennek. Egyébként a data.table gyorsan vakít. Manapság nagyon sok feladatot látok el – nem numerikus feladatokat, pl. szövegfeldolgozás — R-ben, amit Pythonban szoktam csinálni. Nem mondom, hogy könnyebbek az R-ben; a kódolási erőfeszítések körülbelül ugyanolyanok, de nekem könnyebb, ha nem folytatom a nyelvváltást. Mint megjegyeztük, több mint 5000 csomag érhető el R-hez. Például, amikor szükségem volt egy gyors legközelebbi szomszéd funkcióra, elmentem az R csomagtárba, a CRAN-be, és megállapítottam, hogy nemcsak ott volt egy, hanem kettőt is választhattunk tól től. Amikor kódra volt szükségem, hogy megtaláljam a távolságot az egyik mátrix sorától a másik soráig, ismét ott volt a CRAN-on. Valóban, csak olyan nyelven kell programoznia, amelyik a legkényelmesebb. De ne írd le az egyiket pusztán azért, mert először tanultad meg a másikat.