Migliore risposta
Oggi condividerò con voi il confronto dettagliato tra R vs SPSS. La maggior parte degli studenti di statistica dubita di questi due linguaggi di programmazione. Ma questo blog ti aiuterà a chiarire tutti i tuoi dubbi in modo più efficace che mai.
Iniziamo con un piccolo confronto tra R vs SPSS. Diamo uno sguardo alla panoramica della lingua R. R è un linguaggio di programmazione open source basato sul linguaggio S.
R è stato sviluppato allUniversità di Auckland da Ross Ihaka e Robert Gentleman. È uno dei migliori linguaggi di programmazione per lanalisi e la visualizzazione dei dati.
La parte migliore del linguaggio di programmazione R è che R offre i migliori editor di GUI rispetto a qualsiasi altro linguaggio. RGui e R studio sono editor GUI comunemente usati del linguaggio R.
Daltra parte, SPSS sta per “pacchetto statistico per le scienze sociali. Non è un linguaggio di programmazione allo stesso modo R, ma è uno dei migliori software di statistica. È stato lanciato nellanno 1968. Successivamente è stato acquisito da IBM nellanno 2009.
Dopodiché, è ufficialmente noto come IBM SPSS. SPSS è il miglior software per la pulizia e lanalisi dei dati. I dati possono provenire da qualsiasi fonte, ad esempio Google Analytics, CRM o qualsiasi altro software di database.
La parte migliore di SPSS è che può aprire tutto il formato di file utilizzato per i dati strutturati. Alcuni dei tipi più comuni sono un database relazionale, SAS, Stata, CSV e foglio di calcolo. Iniziamo il confronto approfondito tra R e SAS.
Di seguito sono riportate le differenze cruciali tra R e SPSS
Definizione
Ti ho già fornito una panoramica del linguaggio di programmazione R. Impariamo di più sulla programmazione R. Nel 2000, lUniversità di Auckland ha lanciato ufficialmente la prima versione di R. R è incentrata principalmente sulla modellazione statistica ed era open source con licenza GNU. R è un linguaggio di programmazione open source.
È anche il linguaggio di programmazione statistico preferito dalle startup. Daltra parte, SPSS è stato sviluppato nella North Carolina State University. Lobiettivo principale per migliorare SPSS è stato quello di consentire agli statistici di analizzare grandi quantità di dati agricoli. Come accennato in precedenza, SAS sta per Statistical Analysis System.
Negli anni 80 la domanda di questo tipo di software aumentava a un ritmo rapido. Ecco perché nasce il SAS. Nellanno 1976.
SPSS è stato il primo linguaggio di programmazione statistica per PC. Pacchetto statistico. È stato sviluppato molti anni fa prima che diventasse disponibile in commercio per gli utenti.
È stato sviluppato nellanno 1968 presso lUniversità di Stanford. Otto anni dopo è stata fondata la società SPSS Inc. che ha lanciato la versione ufficiale di SPSS. Nel 2009, è stato acquistato da IBM
Aggiornamenti
R è un linguaggio di programmazione open source. I linguaggi di programmazione open source di solito hanno una vasta comunità di membri attivi. Ecco perché R offre aggiornamenti software più veloci e continua ad aggiungere nuove librerie per fornire una migliore funzionalità agli utenti.
Daltra parte, IBM SPSS non è un linguaggio di programmazione open source. È un prodotto commerciale di IBM. Puoi avere la prova gratuita di SPSS solo per un mese. SPSS non ha una community come R e inoltre non offre aggiornamenti rapidi.
Lingua
R è scritto nellantico linguaggio invecchiato cioè, C e Fortran. Ma R offre anche le funzionalità di programmazione orientata agli oggetti.
Daltra parte, SPSS è scritto in linguaggio Java. SPSS fornisce la migliore GUI della categoria, scritta in Java. Gli statistici usano R per lanalisi statistica e linterattività.
Alberi decisionali per lanalisi statistica
Quando testiamo R Negli alberi decisionali di analisi statistica . Quindi R non offre i molti algoritmi. Inoltre, la maggior parte dei pacchetti di R può implementare solo la classificazione e lalbero di regressione. E la parte peggiore dei pacchetti R è che la loro interfaccia non è così facile da usare.
Daltra parte, quando usiamo alberi decisionali in IBM SPSS. Quindi lo troviamo molto meglio di R perché SPSS è più user-friendly, comprensibile e facile da usare.
Interfaccia
R è considerato uno strumento analitico meno interattivo di SPSS. Ma ha una varietà di editor che forniscono supporto GUI per la programmazione in R. Se vuoi imparare e praticare lanalisi, allora R è molto meglio per imparare i passaggi e i comandi dellanalisi.
Daltra parte , è più probabile che linterfaccia SPSS sia un foglio di calcolo eccellente. SPSS offre uninterfaccia utente basata su GUI più intuitiva. Se hai familiarità con Excel. Quindi puoi trovarlo più facile da usare di R.
Visualizzazioni
R ha una vasta serie di pacchetti per R modificare e ottimizzare i grafici. ggplot2 e R shiny sono i pacchetti più utilizzati in R. È abbastanza facile progettare e rappresentare graficamente in linguaggio R, il che consente agli utenti di giocare con i dati.
Daltra parte, SPSS no offrono grafici interattivi come R. In SPSS e puoi creare solo grafici o grafici semplici e diretti.
Gestione dei dati
Sia R che SPSS offrono quasi la stessa gestione dei dati. Ma nel caso di R, la maggior parte delle funzioni di R carica i dati nella memoria prima dellesecuzione del programma. Rende R relativamente più lento dellaltro linguaggio di programmazione. Poiché è possibile gestire un volume limitato di dati.
Daltro canto, SPSS fornisce funzioni di gestione dei dati più veloci, ad esempio ordinamento, aggregazione, trasposizione e unione della tabella.
Processo decisionale
R non è il miglior linguaggio di programmazione per il processo decisionale. Il motivo è che R non offre molti algoritmi. E la maggior parte dei suoi pacchetti può implementare solo CART (Classification and Regression Tree).
E la parte peggiore è che la loro interfaccia non è così user-friendly. Questo è il motivo per cui è opprimente per gli utenti utilizzare i pacchetti R per scopi decisionali.
Daltra parte, SPSS è uno dei migliori linguaggi di programmazione statistica per alberi decisionali. Il motivo è che SPSS offre la migliore tra le migliori interfacce utente intuitive e comprensibili.
È abbastanza facile da usare per gli utenti e anche utile per prendere decisioni rapide.
Documentazione
R offre la migliore documentazione perché ha una vasta comunità in cui puoi trovare i file di documentazione ben spiegati. Puoi anche risolvere tutte le tue domande e problemi con laiuto delle più solide comunità open source di R.
Daltra parte, SPSS è un prodotto commerciale; quindi, non offre unampia documentazione. Ma quando si acquista SPSS da IBM, si riceve della documentazione insieme allacquisto.
Costo
R è un linguaggio di programmazione open source. Significa che non devi pagare un solo centesimo a nessuno se vuoi usare R. Puoi anche collaborare alla fase di sviluppo del linguaggio R per renderlo migliore per te e per gli altri utenti.
Oltre ad altri i programmatori continuano a fare un ottimo lavoro per continuare ad aggiungere nuove librerie e aggiornamenti in R senza addebitare nulla. Daltra parte, SPSS non è un prodotto gratuito.
Per utilizzarlo devi pagare alcuni costi di abbonamento. Puoi anche utilizzare la versione di prova di SPSS prima di acquistare la versione con licenza.
Facile da imparare
È abbastanza evidente che la programmazione open source è facile da imparare e da implementare. Nel caso di R, è anche abbastanza facile per lo studente avere una migliore padronanza di questa lingua.
Ci sono molte fonti disponibili online per imparare R. Puoi anche prendere laiuto della comunità di R per cancellare tutti i tuoi dubbi mentre impari R.
Daltra parte, SPSS è anche facile da imparare perché offre uninterfaccia come i fogli di calcolo MS Excel. Ma lunico inconveniente è che non è disponibile gratuitamente per gli utenti. È necessario acquistare la versione con licenza di SPSS per apprenderlo in modo più efficace.
Utilizzato dalle aziende
Le seguenti società utilizzano r
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
Aziende che utilizzano SPSS
- eBay
- KPMG
- Cognizant Technology Solutions
- Capillary Technologies
- IBM
- Accenture
- Genpact e Symphony Marketing solutions
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
Conclusione R vs SPSS
Alla fine, vorrei dire che sia R che SPSS sono strumenti di analisi straordinari e offrono anche eccellenti opzioni di carriera. R è un linguaggio di programmazione open source. Quindi è facile da imparare e da implementare.
Daltra parte, SPSS è un prodotto a pagamento e devi acquistarlo per un uso permanente. Se sei uno studente di statistica e non sei molto consapevole dellanalisi dei dati, allora dovresti optare per SPSS.
Il motivo è che SPSS offre la migliore interfaccia utente per eseguire analisi statistiche con facilità. Ma se ti piace fare più lavoro di visualizzazione dei dati, allora dovresti optare per R.
Perché R ha una vasta gamma di pacchetti per la visualizzazione dei dati. Inoltre, R è anche lopzione migliore per lanalisi esplorativa dei dati (EDA). Alla fine, vorrei suggerirti di optare per SPSS se sei nuovo nelle statistiche.
Daltra parte, se hai abbastanza tempo per imparare R, allora dovresti scegliere R .Ora potresti essere sicuro di scegliere tra R e SPSS.
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Risposta
La stragrande maggioranza delle persone chi risponde a questa domanda lo farà per pregiudizi, non per fatti. (E a sua volta, il bias deriva da quale lingua si impara per prima.) Questo è vero sia che rispondano R o Python. Spero di essere ragionevolmente neutrale, avendo scritto un libro su R e un tutorial di 151 pagine su Python. Verrò qui in difesa di R, tuttavia, perché anche coloro che hanno detto cose carine su R hanno fatto affermazioni errate, a mio parere. Per coloro che si oppongono a R per motivi di “informatica”, vorrei notare quanto segue:
- R è orientato agli oggetti. Le funzioni sono oggetti di prima classe e possono essere assegnate, modificate ecc. In realtà hai una scelta di tre livelli di OOP.
- R è un linguaggio di programmazione funzionale, ovvero (quasi) nessun effetto collaterale.
- Il sovraccarico degli operatori è molto più facile in R che in Python.
- Python ha una sintassi più pulita di R, ma non molto più pulita. , in termini di sintassi, sono abbastanza simili, fondamentalmente entrambi sono linguaggi della famiglia C.
- Il parallelismo in R è stato sviluppato molto più lontano che in Python.
- Uso di Rcpp , interfacciare R a C / C ++ è molto più semplice che interfacciare Python a C / C ++.
Nella mia esperienza, R è più facile di Python per il “munging dei dati”, per domare dati cattivi o irregolari, trad formare dati, filtrare i dati, ecc. Se aggiungi NumPy nella tua definizione di Python, questo avvicina i due, ma se poi inserisci pacchetti R come plyr e data.table, le cose sono decisamente a favore di R “. A proposito, data.table è accecante. In questi giorni, svolgo molte attività — attività non numeriche, ad es. elaborazione del testo — in R che facevo in Python. Non sto dicendo che sono più facili in R; lo sforzo di codifica è più o meno lo stesso, ma è più facile per me non continuare a cambiare lingua. Come notato, ci sono oltre 5.000 pacchetti disponibili per R. Ad esempio, quando avevo bisogno di una funzione vicina più vicina veloce, sono andato al repository di pacchetti R, CRAN, e ho scoperto che non solo ce nera uno lì, ce nerano due tra cui scegliere a partire dal. Quando avevo bisogno di codice per trovare le distanze dalle righe di una matrice alle righe di unaltra, ancora una volta era proprio lì su CRAN. In realtà, dovresti semplicemente programmare in qualsiasi lingua ti trovi più a tuo agio. Ma non cancellarne uno semplicemente perché hai imparato laltro.