Beste antwoord
Vandaag ga ik de gedetailleerde vergelijking tussen R en SPSS met jullie delen. De meerderheid van de statistiekstudenten twijfelt aan deze twee programmeertalen. Maar deze blog zal je helpen om al je twijfels effectiever weg te nemen dan ooit tevoren.
Laten we beginnen met een kleine vergelijking tussen R en SPSS. Laten we eens kijken naar het overzicht van de R-taal. R is een open source programmeertaal en is gebaseerd op de S-taal.
R is ontwikkeld in de Universiteit van Auckland door Ross Ihaka en Robert Gentleman. Het is een van de beste programmeertalen voor data-analyse en datavisualisatie.
Het beste deel van de R-programmeertaal is dat R de beste GUI-editors biedt dan welke andere taal dan ook. RGui en R studio zijn veelgebruikte GUI-editors van de R-taal.
Aan de andere kant staat SPSS voor “statistisch pakket voor sociale wetenschappen. Het is geen programmeertaal zoals R, maar het is een van de beste statistische software. Het werd gelanceerd in het jaar 1968. Later werd het overgenomen door IBM in het jaar 2009.
Daarna is het officieel bekend als IBM SPSS. SPSS is de beste software voor het opschonen en analyseren van data. Gegevens kunnen uit elke bron komen, d.w.z. Google Analytics, CRM of andere databasesoftware.
Het beste deel van SPSS is dat het alle bestandsindelingen kan openen die worden gebruikt voor gestructureerde gegevens. Enkele van de meest voorkomende typen zijn een relationele database, SAS, Stata, CSV en spreadsheet. Laten we beginnen met de diepgaande vergelijking tussen R en SAS.
Hieronder staan de cruciale verschillen tussen R en SPSS
Definitie
Ik heb je al een overzicht gegeven van de R-programmeertaal. Laten we meer leren over R-programmering. In het jaar 2000 lanceerde de Universiteit van Auckland officieel de eerste versie van R. R is primair gericht op statistische modellering en was open source onder GNU-licentie. R is een open source programmeertaal.
Het is ook de meest geprefereerde programmeertaal voor statistiek voor startups. Aan de andere kant is SPSS ontwikkeld in North Carolina State University. De primaire focus om SPSS te verbeteren was om de statistici in staat te stellen grote hoeveelheden landbouwgegevens te analyseren. Zoals eerder vermeld staat SAS voor Statistical Analysis System.
In de jaren tachtig nam de vraag naar dit soort software in hoog tempo toe. Daarom is de SAS ontstaan. In 1976.
SPSS was de allereerste statistische programmeertaal voor de pc. Statistisch pakket. Het werd vele jaren geleden ontwikkeld voordat het commercieel beschikbaar werd voor de gebruikers.
Het werd ontwikkeld in het jaar 1968 aan de Universiteit van Stanford. Na acht jaar later werd het bedrijf SPSS Inc. opgericht dat de officiële versie van SPSS lanceerde. In 2009 werd het gekocht door IBM
Updates
R is een open-source programmeertaal. Open source programmeertalen hebben doorgaans een grote gemeenschap van actieve leden. Daarom biedt R snellere software-updates en blijft het nieuwe bibliotheken toevoegen om de gebruikers betere functionaliteit te bieden.
Aan de andere kant is IBM SPSS geen open source programmeertaal. Het is een commercieel product van IBM. U kunt de gratis proefperiode van SPSS slechts één maand krijgen. SPSS heeft niet de gemeenschap zoals R en biedt ook geen snelle updates.
Taal
R is geschreven in de oude oude taal, dwz C en Fortran. Maar R biedt ook de objectgeoriënteerde programmeerfaciliteiten.
Aan de andere kant is SPSS geschreven in Java-taal. SPSS biedt de beste GUI in zijn klasse, die is geschreven in Java. Statistici gebruiken R voor statistische analyse en interactiviteit.
Beslissingsbomen voor statistische analyse
Wanneer we R testen In statistische analyse beslissingsbomen. Dan biedt R niet de vele algoritmen. Bovendien kunnen de meeste pakketten van R alleen de classificatie- en regressiestructuur implementeren. En het ergste van R-pakketten is dat hun interface niet zo gebruiksvriendelijk is.
Aan de andere kant, wanneer we beslissingsbomen gebruiken in IBM SPSS. Dan vinden we het veel beter dan R omdat SPSS gebruiksvriendelijker, begrijpelijker en gemakkelijker te gebruiken is.
Interface
R wordt beschouwd als een minder interactieve analytische tool dan SPSS. Maar het heeft een verscheidenheid aan editors die GUI-ondersteuning bieden voor programmeren in R. Als je de analyse wilt leren en oefenen, dan is R veel beter om de analysestappen en -opdrachten te leren.
Aan de andere kant , is de SPSS-interface waarschijnlijker om spreadsheet uit te blinken. SPSS biedt de meer gebruikersvriendelijke GUI-gebaseerde gebruikersinterface. Als u bekend bent met Excel. Dan kun je het gemakkelijker vinden om te gebruiken dan R.
Visualisaties
R heeft een uitgebreide set pakketten om R grafieken aan te passen en te optimaliseren. ggplot2 en R glanzend zijn de meest gebruikte pakketten in R. Het is vrij eenvoudig te ontwerpen en te tekenen in de R-taal, waardoor de gebruikers met gegevens kunnen spelen.
Aan de andere kant doet SPSS dat niet bieden interactieve grafieken zoals R. In SPSS, en u kunt alleen eenvoudige en duidelijke grafieken of diagrammen maken.
Gegevensbeheer
Zowel R als SPSS bieden bijna hetzelfde gegevensbeheer. Maar in het geval van R laden de meeste functies van R de gegevens in het geheugen voordat het programma wordt uitgevoerd. Het maakt R relatief langzamer dan de andere programmeertaal. Omdat er een beperkte hoeveelheid gegevens kan worden verwerkt.
Aan de andere kant biedt SPSS snellere gegevensbeheerfuncties dwz sorteren, aggregeren, omzetten en voor het samenvoegen van de tabel.
Besluitvorming
R is niet de beste programmeertaal voor besluitvorming. De reden is dat R niet veel algoritmen biedt. En de meeste van zijn pakketten kunnen alleen CART (Classification and Regression Tree) implementeren.
En het ergste is dat hun interface niet zo gebruiksvriendelijk is. Daarom is het overweldigend voor de gebruikers om R-pakketten te gebruiken voor besluitvormingsdoeleinden.
Aan de andere kant is SPSS een van de beste statistische programmeertalen voor beslissingsbomen. De reden is dat SPSS het beste biedt van de beste gebruikersvriendelijke en begrijpelijke gebruikersinterface.
Het is vrij gemakkelijk te gebruiken voor de gebruikers en ook nuttig bij het nemen van snelle beslissingen.
Documentatie
R biedt de beste documentatie omdat het een grote gemeenschap heeft waar je de goed uit te leggen documentatiebestanden kunt vinden. U kunt ook al uw vragen en problemen oplossen met behulp van de meest robuuste open source gemeenschappen van R.
Aan de andere kant is SPSS een commercieel product; het biedt dus geen uitgebreide documentatie. Maar als u de SPSS bij IBM aanschaft, krijgt u wat documentatie bij de aankoop.
Kosten
R is een open-source programmeertaal. Het betekent dat u aan niemand een cent hoeft te betalen als u R. wilt gebruiken. U kunt ook meewerken aan de ontwikkelingsfase van de R-taal om deze beter te maken voor u en andere gebruikers.
Naast andere programmeurs blijven geweldig werk leveren om nieuwe bibliotheken en updates in R toe te voegen zonder iets in rekening te brengen. Aan de andere kant is SPSS geen gratis product.
U moet een aantal abonnementskosten betalen om het te gebruiken. U kunt ook de proefversie van SPSS gebruiken voordat u de gelicentieerde versie aanschaft.
Gemakkelijk te leren
Het is vrij duidelijk dat open source programmeren gemakkelijk te leren en te implementeren is. In het geval van R is het voor de student ook vrij gemakkelijk om deze taal beter te beheersen.
Er zijn veel bronnen online beschikbaar om R te leren. Je kunt ook de hulp inroepen van de R-community om al uw twijfels weg te nemen terwijl u R aan het leren bent.
Aan de andere kant is SPSS ook gemakkelijk te leren omdat het de interface biedt zoals MS Excel-spreadsheets. Maar het enige nadeel is dat het niet vrij beschikbaar is voor de gebruikers. U moet de gelicentieerde versie van SPSS aanschaffen om het effectiever te leren.
Gebruikt door bedrijven
De volgende bedrijven gebruiken r
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
Bedrijven die SPSS gebruiken
- eBay
- KPMG
- Cognizant-technologieoplossingen
- Capillaire technologieën
- IBM
- Accenture
- Genpact- en Symphony-marketingoplossingen
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
Conclusie R vs SPSS
Uiteindelijk zou ik willen zeggen dat zowel R als SPSS geweldige analysetools voor analyse zijn en ook uitstekende carrièremogelijkheden bieden. R is een open-source programmeertaal. Het is dus gemakkelijk te leren en te implementeren.
Aan de andere kant is SPSS een betaald product en moet u het kopen voor permanent gebruik. Als je een statistiekstudent bent en niet veel weet van data-analyse, dan zou je moeten kiezen voor SPSS.
De reden is dat SPSS de beste gebruikersinterface biedt om gemakkelijk statistische analyses uit te voeren. Maar als je meer datavisualisatiewerk wilt doen, kies dan voor R.
Omdat R een breed scala aan pakketten heeft voor datavisualisaties. Bovendien is R ook de beste optie voor (EDA) verkennende data-analyse. Uiteindelijk zou ik je willen aanraden om voor SPSS te kiezen als je nieuw bent in statistieken.
Aan de andere kant, als je genoeg tijd hebt om R te leren, dan zou je R moeten kiezen .Nu kunt u er zeker van zijn dat u kunt kiezen tussen R en SPSS.
Als u een statistiekstudent bent en op zoek bent naar de beste SPSS-opdrachthulp en SPSS huiswerkhulp , dan zijn we er om je te helpen. We bieden ook de beste R-hulp bij programmeertoewijzingen tegen nominale kosten.
Antwoord
De overgrote meerderheid van de mensen wie deze vraag beantwoordt, zal dit uit vooringenomenheid doen, niet uit feit. (En op zijn beurt komt de vertekening van de taal die je het eerst leert.) Dit is waar, of ze nu R of Python beantwoorden. Ik hoop dat ik redelijk neutraal ben, nadat ik een boek over R heb geschreven en een tutorial van 151 paginas over Python. Ik kom hier echter ter verdediging van R, omdat zelfs degenen die aardige dingen over R zeiden, naar mijn mening onjuiste verklaringen hebben afgelegd. Voor degenen die bezwaar maken tegen R op grond van “computerwetenschap”, wil ik het volgende opmerken:
- R is objectgeoriënteerd. Functies zijn eersteklas objecten en kunnen worden toegewezen, gewijzigd enz. Je hebt eigenlijk de keuze uit drie niveaus van OOP.
- R is een functionele programmeertaal, dwz (bijna) geen bijwerkingen.
- Overbelasting van de operator is veel gemakkelijker in R dan in Python.
- Python heeft een schonere syntaxis dan R, maar niet ZO veel schoner. Echt , in termen van syntaxis, lijken ze behoorlijk op elkaar, in feite zijn het allebei C-talen.
- Parallellisme in R is veel verder ontwikkeld dan in Python.
- Met Rcpp , het koppelen van R aan C / C ++ is veel eenvoudiger dan het koppelen van Python aan C / C ++.
In mijn ervaring is R gemakkelijker dan Python voor “data munging”, het temmen van slechte of onregelmatige data, tran gegevens formatteren, gegevens filteren, etc. Als je NumPy toevoegt aan je definitie van Python, brengt dat de twee dichterbij, maar als je dan R-pakketten binnenhaalt zoals plyr en data.table dingen sterk in het voordeel van R. Trouwens, data.table is verblindend snel. Tegenwoordig voer ik veel taken uit: niet-numerieke taken, bijv. tekstverwerking — in R die ik vroeger deed in Python. Ik zeg niet dat ze gemakkelijker zijn in R; de coderingsinspanning is ongeveer hetzelfde, maar het is gemakkelijker voor mij om niet steeds van taal te wisselen. Zoals opgemerkt, zijn er meer dan 5.000 pakketten beschikbaar voor R. Toen ik bijvoorbeeld een snelle dichtstbijzijnde-buurfunctie nodig had, ging ik naar de R-pakketrepository, CRAN, en ontdekte dat er niet alleen een was, er waren er ook twee om uit te kiezen van. Toen ik code nodig had om afstanden te vinden van rijen van de ene matrix tot rijen van een andere, stond het weer op CRAN. Echt, je moet gewoon programmeren in de taal waarmee je je het prettigst voelt. Maar schrijf de ene niet af omdat je de andere voor het eerst hebt geleerd.