Beste svaret
I dag skal jeg dele med deg den detaljerte sammenligningen mellom R vs SPSS. Flertallet av statistikkstudenter tviler på disse to programmeringsspråkene. Men denne bloggen vil hjelpe deg med å fjerne all tvil mer effektivt enn noen gang før.
La oss komme i gang med en liten sammenligning mellom R vs SPSS. La oss ta en titt på oversikten over R-språket. R er et programmeringsspråk med åpen kildekode, det er basert på S-språket.
R ble utviklet ved University of Auckland av Ross Ihaka og Robert Gentleman. Det er et av de beste programmeringsspråkene for dataanalyse og datavisualisering.
Den beste delen av R-programmeringsspråket er R tilbyr de beste GUI-redigererne enn noe annet språk. RGui og R studio er ofte brukte GUI-redaktører for R-språk.
På den annen side står SPSS for “statistisk pakke for samfunnsvitenskap. Det er ikke et programmeringsspråk på samme måte R, men det er en av de beste statistikkprogramvarene. Den ble lansert i 1968. Senere ble den kjøpt opp av IBM i 2009.
Deretter er den offisielt kjent som IBM SPSS. SPSS er den beste programvaren for datarengjøring og dataanalyse. Data kan komme fra hvilken som helst kilde, dvs. Google Analytics, CRM eller annen databaseprogramvare.
Den beste delen av SPSS er at den kan åpne alt filformatet som brukes til strukturerte data. Noen av de vanligste typene er en relasjonsdatabase, SAS, Stata, CSV og regneark. La oss starte en grundig sammenligning mellom R vs SAS.
Nedenfor er de avgjørende forskjellene mellom R vs SPSS
Definisjon
Jeg har allerede gitt deg en oversikt over R-programmeringsspråket. La oss lære mer om R-programmering. I år 2000 lanserte University of Auckland offisiell den første versjonen av R. R er primært fokusert på statistisk modellering, og den var åpen fra GNU-lisens. R er et programmeringsspråk med åpen kildekode.
Det er også det mest foretrukne programmeringsspråket for statistikk for oppstart. På den annen side ble SPSS utviklet i North Carolina State University. Det primære fokuset for å forbedre SPSS var å kunne statistikerne analysere store mengder landbruksdata. Som nevnt tidligere står SAS for Statistical Analysis System.
På 1980-tallet økte etterspørselen etter denne typen programvare i raskt tempo. Derfor oppstår SAS. I året 1976.
SPSS var det aller første statistiske programmeringsspråket for PC-en. Statistisk pakke. Den ble utviklet for mange år siden før den ble kommersielt tilgjengelig for brukerne.
Den ble utviklet i 1968 ved University of Stanford. Etter åtte år senere ble selskapet SPSS Inc. stiftet som lanserte den offisielle versjonen av SPSS. I år 2009 ble det kjøpt av IBM
Oppdateringer
R er et programmeringsspråk med åpen kildekode. Programmeringsspråk med åpen kildekode har vanligvis et stort fellesskap av aktive medlemmer. Derfor tilbyr R raskere programvareoppdateringer og fortsetter å legge til nye biblioteker for å gi bedre funksjonalitet til brukerne.
På den annen side er IBM SPSS ikke et programmeringsspråk med åpen kildekode. Det er et kommersielt produkt fra IBM. Du kan bare ha en gratis prøveversjon av SPSS i en måned. SPSS har ikke fellesskapet som R og tilbyr heller ikke raske oppdateringer.
Språk
R er skrevet på det eldgamle alderen, dvs. C og Fortran. Men R tilbyr også objektorienterte programmeringsfasiliteter.
På den annen side er SPSS skrevet på Java-språk. SPSS gir det beste i klassen GUI, som er skrevet på Java. Statistikere bruker R for statistisk analyse og samhandler ikke ivity.
Statistisk analyse Beslutningstrær
Når vi tester R I statistisk analyse beslutningstrær. Da tilbyr ikke R de mange algoritmene. Dessuten kan de fleste av pakkene med R bare implementere Classification and Regression Tree. Og den verste delen av R-pakker er at grensesnittet ikke er like brukervennlig.
På den annen side når vi bruker beslutningstrær i IBM SPSS. Da finner vi det bedre enn R fordi SPSS er mer brukervennlig, forståelig og enkel å bruke.
Grensesnitt
R betraktes som et mindre interaktivt analytisk verktøy enn SPSS. Men det har en rekke redaktører som gir GUI-støtte for programmering i R. Hvis du vil lære og øve på analysen, er R mye bedre å lære analysetrinnene og -kommandoene.
På den annen side , er SPSS-grensesnittet mer sannsynlig å utmerke regneark. SPSS tilbyr det mer brukervennlige GUI-baserte brukergrensesnittet. Hvis du er kjent med excel. Da kan du finne det lettere å bruke enn R.
Visualiseringer
R har et omfattende sett med pakker for å modifisere og optimalisere grafer. ggplot2 og R shiny er de mest brukte pakkene i R. Det er ganske enkelt å designe og tegne på R-språk, som lar brukerne leke med data.
På den annen side gjør SPSS ikke tilby interaktive grafer som R. I SPSS, og du kan bare lage grunnleggende og greie grafer eller diagrammer.
Dataadministrasjon
Både R og SPSS tilbyr nesten samme datahåndtering. Men når det gjelder R, laster de fleste funksjonene til R dataene inn i minnet før utførelsen av programmet. Det gjør R relativt tregere enn det andre programmeringsspråket. Fordi det er et begrenset volum med data kan håndteres.
På den annen side gir SPSS raskere datahåndteringsfunksjoner, dvs. sortering, aggregering, transponering og for sammenslåing av tabellen.
Beslutningstaking
R er ikke det beste programmeringsspråket for beslutningstaking. Årsaken er at R ikke har mange algoritmer. Og de fleste av pakkene kan bare implementere CART (Classification and Regression Tree).
Og det verste er at grensesnittet ikke er så brukervennlig. Derfor er det overveldende for brukerne å bruke R-pakker til beslutningstaking.
På den annen side er SPSS et av de beste statistiske programmeringsspråkene for beslutningstrær. Årsaken er at SPSS tilbyr det beste blant det beste brukervennlige og forståelige brukergrensesnittet.
Det er ganske enkelt å bruke for brukerne og også nyttig i rask beslutningstaking.
Dokumentasjon
R tilbyr den beste dokumentasjonen fordi den har et stort samfunn hvor du kan finne dokumentene som er godt forklart. Du kan også løse alle dine spørsmål og problemer ved hjelp av mest robuste open source-fellesskap av R.
På den annen side er SPSS et kommersielt produkt; dermed tilbyr den ikke omfattende dokumentasjon. Men når du kjøper SPSS fra IBM, får du litt dokumentasjon sammen med kjøpet.
Kostnad
R er et programmeringsspråk med åpen kildekode. Det betyr at du ikke trenger å betale en eneste krone til noen hvis du vil bruke R. Du kan også samarbeide i utviklingsfasen av R-språket for å gjøre det bedre for deg og andre brukere.
Foruten andre programmerere fortsetter å gjøre en god jobb for å fortsette å legge til nye biblioteker og oppdateringer i R uten å lade noe. På den annen side er ikke SPSS et gratis produkt.
Du må betale noen abonnementsavgifter for å bruke det. Du kan også bruke prøveversjonen av SPSS før du kjøper den lisensierte versjonen.
Enkel å lære
Det er ganske tydelig at åpen kildekode-programmering er lett å lære og implementere. Når det gjelder R, er det også ganske enkelt for studenten å ha bedre kontroll over dette språket.
Det er mange kilder tilgjengelig online for å lære R. Du kan også ta hjelp av R-samfunnet. å fjerne all tvil mens du lærer R.
På den annen side er SPSS også lett å lære fordi det tilbyr grensesnittet som MS excel regneark. Men den eneste ulempen er at den ikke er fritt tilgjengelig for brukerne. Du må kjøpe den lisensierte versjonen av SPSS for å lære den mer effektivt.
Brukt av selskaper
Følgende selskaper bruker r
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
Bedrifter som bruker SPSS
- eBay
- KPMG
- Cognizant Technology Solutions
- Capillary Technologies
- IBM
- Accenture
- Genpact og Symphony Marketing-løsninger
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
Konklusjon R vs SPSS
Til slutt vil jeg si at både R og SPSS er analytiske fantastiske analyseverktøy og også tilbyr gode karrieremuligheter. R er et programmeringsspråk med åpen kildekode. Dermed er det enkelt å lære og implementere.
På den annen side er SPSS et betalt produkt, og du må kjøpe det til permanent bruk. Hvis du er statistikkstudenter og ikke er klar over dataanalyse, bør du velge SPSS.
Årsaken er at SPSS tilbyr det beste brukergrensesnittet for å utføre statistisk analyse uten problemer. Men hvis du liker å gjøre mer datavisualiseringsarbeid, bør du velge R.
Fordi R har et bredt utvalg av pakker for datavisualisering. Videre er R også det beste alternativet for (EDA) utforskende dataanalyse. Til slutt vil jeg foreslå at du velger SPSS hvis du er ny innen statistikk.
På den annen side, hvis du har nok tid til å lære R, bør du velge R .Nå kan du være trygg på å velge mellom R vs SPSS.
Hvis du er statistikkstudent og ønsker å få den beste SPSS-oppdragshjelp og SPSS leksehjelp , så er vi her for å hjelpe deg. Vi tilbyr også den beste R programmeringshjelp til nominelle kostnader.
Svar
De aller fleste mennesker som svarer på dette spørsmålet, vil gjøre det ut fra skjevhet, ikke faktum. (Og i sin tur kommer skjevheten fra hvilket språk man lærer først.) Dette er sant om de svarer på R eller Python. Jeg håper jeg er rimelig nøytral, etter å ha skrevet en bok om R og en 151-siders opplæring om Python. Jeg vil komme til Rs forsvar her, skjønt, selv om de som sa fine ting om R kom med falske uttalelser, etter min mening. For de som motsetter seg R på «informatikk», vil jeg merke meg følgende:
- R er objektorientert. Funksjoner er førsteklasses objekter, og kan tilordnes, endres osv. Du har faktisk et valg mellom tre nivåer av OOP.
- R er en funksjonelt programmeringsspråk dvs. (nesten) ingen bivirkninger.
- Overbelastning av operatører er mye lettere i R enn i Python.
- Python har renere syntaks enn R, men ikke så mye renere. Virkelig , når det gjelder syntaks, er de ganske like, i bunn og grunn er begge C-familiens språk.
- Parallelisme i R har blitt mye videreutviklet enn i Python.
- Bruk av Rcpp , grensesnitt R til C / C ++ er mye enklere enn grensesnitt Python til C / C ++.
Etter min erfaring er R enklere enn Python for «data munging», temming av dårlige eller uregelmessige data, tran sforming av data, filtrering av data, etc. Hvis du legger til NumPy i definisjonen din av Python, bringer det de to nærmere, men hvis du da tar inn R-pakker som plyr og data.table, ting tipper sterkt i Rs favør. Forresten, data.table blinder raskt. I disse dager gjør jeg mange oppgaver — ikke-numeriske oppgaver, f.eks. tekstbehandling — i R som jeg pleide å gjøre i Python. Jeg sier ikke at de er enklere i R; kodingsinnsatsen er omtrent den samme, men det er lettere for meg å ikke fortsette å bytte språk. Som nevnt er det over 5000 pakker tilgjengelig for R. For eksempel, når jeg trengte en rask nærmeste nabo-funksjon, gikk jeg til R-pakkeoppbevaringsstedet, CRAN, og fant ut at det ikke bare var en der, det var to å velge fra. Da jeg trengte kode for å finne avstander fra rader i en matrise til rader i en annen, var det igjen der på CRAN. Egentlig bør du bare programmere på hvilket språk du er mest komfortabel med. Men ikke skriv av den ene bare fordi du først lærte den andre.