최상의 답변
오늘 저는 R과 SPSS의 자세한 비교를 여러분과 공유하겠습니다. 대부분의 통계 학생들은이 두 프로그래밍 언어를 의심합니다. 하지만이 블로그는 그 어느 때보 다 더 효과적으로 모든 의심을 해결하는 데 도움이 될 것입니다.
R과 SPSS를 약간 비교해 보겠습니다. R 언어의 개요를 살펴 보겠습니다. R은 S 언어를 기반으로하는 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다.
R은 Ross Ihaka와 Robert Gentleman이 오클랜드 대학교에서 개발했습니다. 데이터 분석 및 데이터 시각화를위한 최고의 프로그래밍 언어 중 하나입니다.
R 프로그래밍 언어의 가장 좋은 부분은 R이 다른 언어보다 최고의 GUI 편집기를 제공한다는 것입니다. RGui 및 R studio는 일반적으로 R 언어의 GUI 편집기로 사용됩니다.
반면 SPSS는 “사회 과학을위한 통계 패키지입니다. R과 마찬가지로 프로그래밍 언어는 아니지만 최고의 통계 소프트웨어 중 하나입니다. 1968 년에 출시되었습니다. 나중에 2009 년에 IBM에 인수되었습니다.
그 후 공식적으로 IBM SPSS로 알려졌습니다. SPSS는 데이터 정리 및 데이터 분석을위한 최고의 소프트웨어입니다. 데이터는 모든 소스 (예 : Google Analytics, CRM 또는 기타 데이터베이스 소프트웨어)에서 가져올 수 있습니다.
SPSS의 가장 큰 장점은 구조화 된 데이터에 사용되는 모든 파일 형식을 열 수 있다는 것입니다. 가장 일반적인 유형 중 일부는 관계형 데이터베이스, SAS, Stata, CSV 및 스프레드 시트입니다. R과 SAS의 심층 비교를 시작하겠습니다.
다음은 R과 SPSS의 중요한 차이점입니다.
정의
이미 R 프로그래밍 언어에 대한 개요를 제공했습니다. R 프로그래밍에 대해 자세히 알아 보겠습니다. 2000 년에 오클랜드 대학교는 공식적으로 R의 첫 번째 버전을 출시했습니다. R은 주로 통계 모델링에 중점을두고 있으며 GNU 라이센스하에 오픈 소스되었습니다. R은 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다.
또한 스타트 업이 가장 선호하는 통계 프로그래밍 언어입니다. 반면에 SPSS는 North Carolina State University에서 개발되었습니다. SPSS를 개선하기위한 주요 초점은 통계학자가 대량의 농업 데이터를 분석 할 수 있도록하는 것이 었습니다. 앞서 언급했듯이 SAS는 Statistical Analysis System의 약자입니다.
1980 년대에는 이러한 종류의 소프트웨어에 대한 수요가 빠른 속도로 증가했습니다. 이것이 바로 SAS가 탄생 한 이유입니다. 1976 년.
SPSS는 최초의 PC 용 통계 프로그래밍 언어였습니다. 통계 패키지. 사용자에게 상용화되기 전에 수년 전에 개발되었습니다.
스탠포드 대학에서 1968 년에 개발되었습니다. 8 년 후 SPSS의 공식 버전을 출시 한 회사 SPSS Inc.가 설립되었습니다. 2009 년에 IBM에서 구입했습니다.
Updates
R은 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. 오픈 소스 프로그래밍 언어에는 일반적으로 활발한 회원으로 구성된 대규모 커뮤니티가 있습니다. 이것이 R이 더 빠른 소프트웨어 업데이트를 제공하고 사용자에게 더 나은 기능을 제공하기 위해 새로운 라이브러리를 계속 추가하는 이유입니다.
반면 IBM SPSS는 오픈 소스 프로그래밍 언어가 아닙니다. IBM의 상용 제품입니다. SPSS의 무료 평가판은 한 달 동안 만 사용할 수 있습니다. SPSS에는 R과 같은 커뮤니티가 없으며 빠른 업데이트도 제공하지 않습니다.
언어
R은 고대 언어 즉, C와 Fortran으로 작성되었습니다. 하지만 R은 객체 지향 프로그래밍 기능도 제공합니다.
반면 SPSS는 Java 언어로 작성됩니다. SPSS는 Java로 작성된 동급 최고의 GUI를 제공합니다. 통계학자는 R을 통계 분석에 사용하고 상호 작용하지 않습니다.
통계 분석 의사 결정 트리
R을 테스트 할 때 통계 분석 의사 결정 트리에서. 그렇다면 R은 많은 알고리즘을 제공하지 않습니다. 게다가 대부분의 R 패키지는 분류 및 회귀 트리 만 구현할 수 있습니다. 그리고 R 패키지의 가장 나쁜 부분은 인터페이스가 사용자 친화적이지 않다는 것입니다.
반면, IBM SPSS에서 의사 결정 트리를 사용할 때. 그러면 SPSS가 사용자 친화적이고 이해하기 쉽고 사용하기 쉽기 때문에 R보다 훨씬 좋습니다.
인터페이스
R은 SPSS보다 덜 대화 형 분석 도구로 간주됩니다. 그러나 R에서 프로그래밍을위한 GUI 지원을 제공하는 다양한 편집기가 있습니다. 분석을 배우고 연습하려면 R이 분석 단계와 명령을 배우는 것이 훨씬 좋습니다.
반면에 , SPSS 인터페이스는 스프레드 시트를 능가 할 가능성이 높습니다. SPSS는보다 사용자 친화적 인 GUI 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다. Excel에 익숙하다면. 그러면 R보다 사용하기가 더 쉽습니다.
시각화
R에는 그래프를 수정하고 최적화하기위한 광범위한 패키지 세트가 있습니다. ggplot2 및 R shiny는 R에서 가장 널리 사용되는 패키지입니다. R 언어로 디자인하고 그래프를 작성하는 것이 매우 쉬우므로 사용자가 데이터를 가지고 놀 수 있습니다.
반면에 SPSS는 그렇지 않습니다. R과 같은 대화 형 그래프를 제공합니다. SPSS에서 기본적이고 간단한 그래프 또는 차트 만 만들 수 있습니다.
데이터 관리
R과 SPSS는 거의 동일한 데이터 관리를 제공합니다. 그러나 R의 경우 R의 대부분의 기능은 프로그램 실행 전에 데이터를 메모리에로드합니다. 다른 프로그래밍 언어보다 R을 상대적으로 느리게 만듭니다. 처리 할 수있는 데이터 양이 제한되어 있기 때문입니다.
반면 SPSS는 정렬, 집계, 전치, 테이블 병합과 같은 더 빠른 데이터 관리 기능을 제공합니다.
의사 결정
R은 의사 결정을위한 최고의 프로그래밍 언어가 아닙니다. 그 이유는 R이 많은 알고리즘을 제공하지 않기 때문입니다. 그리고 대부분의 패키지는 CART (분류 및 회귀 트리) 만 구현할 수 있습니다.
최악의 부분은 인터페이스가 사용자 친화적이지 않다는 것입니다. 그렇기 때문에 사용자가 의사 결정 목적으로 R 패키지를 사용하는 것이 압도적 인 이유입니다.
반면 SPSS는 의사 결정 트리를위한 최고의 통계 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 그 이유는 SPSS가 최고의 사용자 친화적이고 이해하기 쉬운 사용자 인터페이스 중 최고를 제공하기 때문입니다.
사용자가 사용하기 매우 쉽고 빠른 의사 결정에도 도움이됩니다.
문서
R은 잘 설명 된 문서 파일을 찾을 수있는 대규모 커뮤니티가 있기 때문에 최상의 문서를 제공합니다. R의 가장 강력한 오픈 소스 커뮤니티의 도움으로 모든 쿼리와 문제를 해결할 수도 있습니다.
반면 SPSS는 상용 제품입니다. 따라서 방대한 문서를 제공하지 않습니다. 그러나 IBM에서 SPSS를 구매하면 구매와 함께 문서를 얻을 수 있습니다.
비용
R은 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. 이는 R을 사용하려는 경우 누구에게도 한 푼도 지불 할 필요가 없음을 의미합니다. R 언어의 개발 단계에서 협력하여 귀하와 다른 사용자에게 더 나은 서비스를 제공 할 수도 있습니다.
기타 프로그래머는 비용을 청구하지 않고 R에 새로운 라이브러리와 업데이트를 계속 추가하기 위해 계속해서 훌륭한 일을합니다. 반면 SPSS는 무료 제품이 아닙니다.
사용하려면 일부 구독료를 지불해야합니다. 라이선스 버전을 구매하기 전에 SPSS 평가판을 사용할 수도 있습니다.
학습 용이성
오픈 소스 프로그래밍은 배우고 구현하기 쉽다는 것이 분명합니다. R의 경우 학생이이 언어에 대해 더 나은 명령을 내리는 것도 매우 쉽습니다.
온라인에서 R을 배울 수있는 많은 소스가 있습니다. R 커뮤니티의 도움을받을 수도 있습니다. R을 배우는 동안 모든 의심을 해소하기 위해.
반면 SPSS는 MS 엑셀 스프레드 시트와 같은 인터페이스를 제공하기 때문에 배우기 쉽습니다. 그러나 유일한 단점은 사용자가 자유롭게 사용할 수 없다는 것입니다. 보다 효과적으로 배우려면 SPSS 라이선스 버전을 구입해야합니다.
회사에서 사용
다음 회사는 r을 사용합니다.
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
SPSS를 사용하는 회사
- eBay
- KPMG
- Cognizant 기술 솔루션
- Capillary Technologies
- IBM
- Accenture
- Genpact 및 Symphony 마케팅 솔루션
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
결론 R vs SPSS
결국 R과 SPSS 모두 분석의 놀라운 분석 도구이며 훌륭한 경력 옵션을 제공한다고 말하고 싶습니다. R은 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. 따라서 배우고 구현하기 쉽습니다.
반면 SPSS는 유료 제품이므로 영구적으로 사용하려면 구입해야합니다. 통계학 학생이고 데이터 분석에 대해 잘 모르면 SPSS를 선택해야합니다.
이유는 SPSS가 통계 분석을 쉽게 수행 할 수있는 최상의 사용자 인터페이스를 제공하기 때문입니다. 그러나 더 많은 데이터 시각화 작업을 수행하려면 R을 선택해야합니다.
R에는 데이터 시각화를위한 다양한 패키지가 있기 때문입니다. 또한 R은 (EDA) 탐색 데이터 분석에 가장 적합한 옵션입니다. 결국, 통계에 익숙하지 않다면 SPSS를 선택하는 것이 좋습니다.
반면에 R을 배울 시간이 충분하다면 R을 선택해야합니다. .이제 R과 SPSS 중 하나를 선택할 수 있습니다.
통계학 학생이고 최고의 SPSS 과제 도움말을 찾고있는 경우 및 SPSS 숙제 도움 을 받으시면 저희가 도와 드리겠습니다. 또한 적은 비용으로 최고의 R 프로그래밍 할당 도움말 을 제공하고 있습니다.
답변
대부분의 사람들 이 질문에 대답하는 사람은 사실이 아니라 편견으로 그렇게 할 것입니다. (그리고 차례로, 편견은 어떤 언어를 먼저 배우는가에서 비롯됩니다.) 이것은 그들이 R 또는 Python에 응답하든 사실입니다. R에 대한 책과 Python에 대한 151 페이지의 튜토리얼을 썼기 때문에 제가 상당히 중립적이기를 바랍니다. R에 대해 좋은 말을 한 사람들조차도 잘못된 진술을했기 때문에 여기서 R의 변호를 할 것입니다. “컴퓨터 과학”을 근거로 R에 반대하는 사람들에게는 다음 사항에 주목할 것입니다.
- R은 객체 지향입니다. 함수는 일류 객체이며 할당, 수정 등이 가능합니다. 실제로 세 가지 수준의 OOP를 선택할 수 있습니다.
- R은 함수형 프로그래밍 언어, 즉 (거의) 부작용이 없습니다.
- 연산자 오버로딩은 Python보다 R에서 훨씬 쉽습니다.
- Python은 R보다 구문이 더 깔끔하지만 그다지 깔끔하지는 않습니다. , 구문 측면에서 매우 유사합니다. 기본적으로 둘 다 C 계열 언어입니다.
- R의 병렬성은 Python보다 훨씬 더 발전했습니다.
- Rcpp , R을 C / C ++로 연결하는 것이 Python을 C / C ++에 연결하는 것보다 훨씬 쉽습니다.
내 경험상 R은 “데이터 정리”, 불량 또는 불규칙 데이터 길들이기, tran 데이터 형성, 데이터 필터링 등. Python 정의에 NumPy를 추가하면 두 가지가 더 가까워 지지만 plyr span과 같은 R 패키지를 가져 오면 > 및 data.table, 것은 R “에게 유리한 팁입니다. 그런데 data.table 은 빠르게 눈을 멀게합니다. 요즘 저는 숫자가 아닌 작업을 많이합니다. 텍스트 처리 — 내가 파이썬에서했던 R에서. R에서 더 쉽다고 말하는 것이 아닙니다. 코딩 노력은 거의 비슷하지만 언어를 계속 바꾸지 않는 것이 더 쉽습니다. 앞서 언급했듯이 R에 사용할 수있는 패키지는 5,000 개가 넘습니다. 예를 들어, 가장 가까운 이웃 함수가 필요했을 때 R 패키지 저장소 인 CRAN으로 가서 거기에 하나뿐 아니라 선택할 두 개가 있음을 알았습니다. 에서. 한 행렬의 행에서 다른 행까지의 거리를 찾는 코드가 필요했을 때 다시 CRAN에있었습니다. 실제로 가장 편한 언어로 프로그래밍해야합니다. 그러나 단순히 다른 것을 처음 배웠다고해서 하나를 작성하지 마십시오.