RとSPSSの比較はどうですか？

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ベストアンサー

本日は、RとSPSSの詳細な比較について説明します。統計学の学生の大多数は、これら2つのプログラミング言語を疑っています。しかし、このブログは、これまで以上に効果的にすべての疑問を解決するのに役立ちます。

RとSPSSの少しの比較から始めましょう。 R言語の概要を見てみましょう。 Rは、S言語に基づくオープンソースのプログラミング言語です。

Rは、オークランド大学でRossIhakaとRobertGentlemanによって開発されました。これは、データ分析とデータ視覚化に最適なプログラミング言語の1つです。

Rプログラミング言語の最も優れた部分は、Rが他のどの言語よりも優れたGUIエディターを提供することです。 RGuiとRstudioは、R言語の一般的に使用されるGUIエディターです。

一方、SPSSは「社会科学の統計パッケージ」の略です。 Rのようなプログラミング言語ではありませんが、最高の統計ソフトウェアの1つです。 1968年に発売されました。その後、2009年にIBMに買収されました。

その後、正式にはIBMSPSSとして知られています。 SPSSは、データのクリーニングと分析に最適なソフトウェアです。データは、Googleアナリティクス、CRM、その他のデータベースソフトウェアなど、あらゆるソースから取得できます。

SPSSの最も優れた点は、構造化データに使用されるすべてのファイル形式を開くことができることです。最も一般的なタイプには、リレーショナルデータベース、SAS、Stata、CSV、およびスプレッドシートがあります。 RとSASの詳細な比較を始めましょう。

以下はRとSPSSの重要な違いです

定義

Rプログラミング言語の概要についてはすでに説明しました。 Rプログラミングについてもっと学びましょう。 2000年に、オークランド大学はRの最初のバージョンを正式に発表しました。Rは主に統計モデリングに焦点を当てており、GNUライセンスの下でオープンソース化されました。 Rはオープンソースのプログラミング言語です。

これは、スタートアップにとって最も好ましい統計プログラミング言語でもあります。一方、SPSSはノースカロライナ州立大学で開発されました。 SPSSを改善するための主な焦点は、統計学者が大量の農業データを分析できるようにすることでした。前述のように、SASはStatistical AnalysisSystemの略です。

1980年代、この種のソフトウェアの需要は急速に増加していました。それがSASが誕生した理由です。 1976年。

SPSSは、PC向けの史上初の統計プログラミング言語でした。統計パッケージ。ユーザーが市販する前に何年も前に開発されました。

1968年にスタンフォード大学で開発されました。 8年後、SPSSの公式バージョンを立ち上げたSPSSInc。が設立されました。 2009年に、IBMによって購入されました。

更新

Rはオープンソースのプログラミング言語です。オープンソースプログラミング言語には通常、アクティブなメンバーの大きなコミュニティがあります。そのため、Rはより高速なソフトウェア更新を提供し、ユーザーにより良い機能を提供するために新しいライブラリを追加し続けます。

一方、IBMSPSSはオープンソースのプログラミング言語ではありません。 IBMの商品です。 SPSSの無料トライアルは1か月間のみ可能です。 SPSSにはRのようなコミュニティがなく、クイックアップデートも提供していません。

言語

Rは、CとFortranなどの古代の古語で書かれています。ただし、Rはオブジェクト指向プログラミング機能も提供します。

一方、SPSSはJava言語で記述されています。 SPSSは、Javaで記述されたクラス最高のGUIを提供します。統計学者は、統計分析と相互作用性にRを使用します。

統計分析決定木

Rをテストする場合統計分析デシジョンツリー。その場合、Rは多くのアルゴリズムを提供しません。さらに、Rのパッケージのほとんどは、分類と回帰ツリーのみを実装できます。また、Rパッケージの最悪の部分は、インターフェースがユーザーフレンドリーではないことです。

一方、IBMSPSSでディシジョンツリーを使用する場合。次に、SPSSの方がユーザーフレンドリーでわかりやすく、使いやすいため、Rよりもはるかに優れていることがわかります。

インターフェース

Rは、SPSSよりもインタラクティブ性の低い分析ツールと見なされています。ただし、RでのプログラミングにGUIサポートを提供するさまざまなエディターがあります。分析を学習して実践したい場合は、分析の手順とコマンドを学習する方がRの方がはるかに優れています。

一方、 、SPSSインターフェイスはスプレッドシートより優れている可能性が高くなります。 SPSSは、よりユーザーフレンドリーなGUIベースのユーザーインターフェイスを提供します。エクセルに精通している場合。そうすれば、Rよりも使いやすいことがわかります。

視覚化

Rには、グラフを変更および最適化するための広範なパッケージセットがあります。 ggplot2とRshinyは、Rで最も広く使用されているパッケージです。R言語での設計とグラフ化は非常に簡単で、ユーザーはデータを操作できます。

一方、SPSSはそうではありません。 Rのようなインタラクティブなグラフを提供します。SPSSでは、基本的でわかりやすいグラフまたはチャートのみを作成できます。

データ管理

RとSPSSはどちらもほぼ同じデータ管理を提供します。ただし、Rの場合、Rのほとんどの関数は、プログラムの実行前にデータをメモリにロードします。これにより、Rは他のプログラミング言語よりも比較的遅くなります。処理できるデータの量が限られているため。

一方、SPSSは、並べ替え、集計、転置、テーブルのマージなど、より高速なデータ管理機能を提供します。

意思決定

Rは意思決定に最適なプログラミング言語ではありません。その理由は、Rが多くのアルゴリズムを提供していないためです。そして、そのパッケージのほとんどはCART（Classification and Regression Tree）しか実装できません。

そして最悪の部分は、それらのインターフェースがそれほどユーザーフレンドリーではないことです。そのため、ユーザーが意思決定の目的でRパッケージを使用するのは圧倒的です。

一方、SPSSは、意思決定ツリーに最適な統計プログラミング言語の1つです。その理由は、SPSSが最高のユーザーフレンドリーで理解しやすいユーザーインターフェイスの中で最高のものを提供するためです。

ユーザーにとって非常に使いやすく、迅速な意思決定にも役立ちます。

ドキュメント

Rには、十分に説明されたドキュメントファイルを見つけることができる大規模なコミュニティがあるため、最高のドキュメントを提供します。 Rの最も堅牢なオープンソースコミュニティの助けを借りて、すべてのクエリと問題を解決することもできます。

一方、SPSSは商用製品です。したがって、膨大なドキュメントは提供されません。ただし、IBMからSPSSを購入すると、購入時にいくつかのドキュメントが提供されます。

コスト

Rはオープンソースのプログラミング言語です。つまり、Rを使用する場合は、誰にも1ペニーを支払う必要はありません。R言語の開発フェーズで共同作業を行って、自分や他のユーザーにとってより良いものにすることもできます。

プログラマーは、何も請求せずにRで新しいライブラリーと更新を追加し続けるために素晴らしい仕事を続けています。一方、SPSSは無料の製品ではありません。

使用するには、サブスクリプション料金を支払う必要があります。ライセンス版を購入する前に、SPSSの試用版を使用することもできます。

習得が容易

オープンソースプログラミングは習得と実装が簡単であることは明らかです。 Rの場合、学生がこの言語をよりよく理解することも非常に簡単です。

Rを学ぶためにオンラインで利用できるソースはたくさんあります。Rコミュニティの助けを借りることもできます。 Rの学習中にすべての疑問を解消します。

一方、SPSSは、MS Excelスプレッドシートのようなインターフェイスを提供するため、学習も簡単です。ただし、唯一の欠点は、ユーザーが自由に利用できないことです。より効果的に学ぶには、ライセンス版のSPSSを購入する必要があります。

企業が使用

次の企業はrを使用しています

  1. Facebook
  2. Google
  3. Twitter
  4. Microsoft
  5. Uber
  6. Airbnb
  7. IBM
  8. ANZ
  9. HP
  10. Ford

SPSSを使用している企業

  1. eBay
  2. KPMG
  3. Cognizant Technology Solutions
  4. Capillary Technologies
  5. IBM
  6. Accenture
  7. GenpactおよびSymphonyMarketingソリューション
  8. Infosys
  9. Wipro
  10. Capgemini

結論RとSPSS

最後に、RとSPSSはどちらも分析に優れた分析ツールであり、優れたキャリアオプションも提供します。 Rはオープンソースのプログラミング言語です。したがって、習得と実装は簡単です。

一方、SPSSは有料製品であり、永続的に使用するには購入する必要があります。統計学の学生で、データ分析についてあまり詳しくない場合は、SPSSを選択する必要があります。

その理由は、SPSSが統計分析を簡単に実行するための最良のユーザーインターフェイスを提供するためです。ただし、より多くのデータ視覚化作業を行いたい場合は、Rを選択する必要があります。

Rにはデータ視覚化用のさまざまなパッケージがあるためです。さらに、Rは（EDA）探索的データ分析に最適なオプションでもあります。最後に、統計に不慣れな場合はSPSSを選択することをお勧めします。

一方、Rを学ぶのに十分な時間がある場合は、Rを選択する必要があります。 。これで、RとSPSSのどちらかを選択できる自信があります。

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回答

大多数の人々この質問に答える人は、事実ではなく、偏見からそうします。 （そして、バイアスは、最初に学習する言語に由来します。）これは、RとPythonのどちらに答えても当てはまります。 Rに関する本とPythonに関する151ページのチュートリアルを書いたので、私はかなり中立であることを願っています。私の意見では、Rについて良いことを言った人でさえ間違った発言をしたので、ここでRの弁護に行きます。「コンピュータサイエンス」の理由でRに反対する人のために、私は次のことに注意します。 p>

  1. Rはオブジェクト指向です。関数はファーストクラスのオブジェクトであり、割り当て、変更などが可能です。実際には、3つのレベルのOOPを選択できます。
  2. Rは機能的プログラミング言語、つまり（ほとんど）副作用はありません。
  3. Rの方がPythonよりも演算子のオーバーロードがはるかに簡単です。
  4. Pythonの構文はRよりもクリーンですが、それほどクリーンではありません。本当に、構文に関しては、それらは非常に似ており、基本的には両方ともCファミリー言語です。
  5. Rの並列処理は、Pythonよりもはるかに開発されています。

  6. Rcpp 、RからC / C ++へのインターフェースは、PythonからC / C ++へのインターフェースよりもはるかに簡単です。

私の経験では、Rは「データの改ざん」、不良または不規則なデータの管理、トランの場合、Pythonよりも簡単です。データの整形、データのフィルタリングなど。Pythonの定義にNumPyを追加すると、2つが近くなりますが、 plyr spanなどのRパッケージを導入すると>および data.table、物事はRに有利に働きます。ちなみに、 data.table は目がくらんでいます。最近、私は多くのタスクを実行します—数値以外のタスク。テキスト処理—私がPythonで行っていたRで。 Rの方が簡単だと言っているわけではありません。コーディングの労力はほぼ同じですが、言語を切り替え続けないほうが簡単です。前述のように、Rには5,000を超えるパッケージがあります。たとえば、高速の最近傍関数が必要な場合、RパッケージリポジトリのCRANにアクセスしたところ、1つだけでなく、2つ選択できることがわかりました。から。ある行列の行から別の行列の行までの距離を見つけるためのコードが必要なときも、CRANのすぐそこにありました。本当に、あなたはあなたが最も快適な言語でプログラムするべきです。ただし、最初にもう一方を学んだからといって、一方を書き留めないでください。

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