Melhor resposta
Hoje vou compartilhar com vocês a comparação detalhada entre R e SPSS. A maioria dos estudantes de estatística duvida dessas duas linguagens de programação. Mas este blog o ajudará a esclarecer todas as suas dúvidas de forma mais eficaz do que nunca.
Vamos começar com uma pequena comparação entre R e SPSS. Vamos dar uma olhada na visão geral da linguagem R. R é uma linguagem de programação de código aberto baseada na linguagem S.
R foi desenvolvido na Universidade de Auckland por Ross Ihaka e Robert Gentleman. É uma das melhores linguagens de programação para análise e visualização de dados.
A melhor parte da linguagem de programação R é que R oferece os melhores editores de GUI do que qualquer outra linguagem. RGui e R studio são editores GUI da linguagem R. comumente usados.
Por outro lado, SPSS significa “pacote estatístico para ciências sociais. Não é uma linguagem de programação como R, mas é um dos melhores softwares de estatística. Foi lançado no ano de 1968. A Lateron foi adquirida pela IBM no ano de 2009.
Depois disso, passou a ser oficialmente conhecido como IBM SPSS. SPSS é o melhor software para limpeza e análise de dados. Os dados podem vir de qualquer fonte, ou seja, Google Analytics, CRM ou qualquer outro software de banco de dados.
A melhor parte do SPSS é que ele pode abrir todos os formatos de arquivo usados para dados estruturados. Alguns dos tipos mais comuns são banco de dados relacional, SAS, Stata, CSV e planilha. Vamos começar a comparação detalhada entre R vs SAS.
Abaixo estão as diferenças cruciais entre R vs SPSS
Definição
Já forneci uma visão geral da linguagem de programação R. Vamos aprender mais sobre a programação R. No ano de 2000, a Universidade de Auckland lançou oficialmente a primeira versão do R. R, cujo foco principal é a modelagem estatística, e seu código-fonte foi aberto sob a licença GNU. R é uma linguagem de programação de código aberto.
É também a linguagem de programação de estatísticas mais preferida para startups. Por outro lado, o SPSS foi desenvolvido na North Carolina State University. O foco principal para melhorar o SPSS era capacitar os estatísticos para analisar grandes quantidades de dados agrícolas. Como mencionado anteriormente, SAS significa Statistical Analysis System.
Na década de 1980, a demanda por esses tipos de software aumentava rapidamente. É por isso que o SAS passou a existir. No ano de 1976.
SPSS foi a primeira linguagem de programação estatística para PC. Pacote Estatístico. Ele foi desenvolvido há muitos anos antes de se tornar comercialmente disponível para os usuários.
Foi desenvolvido no ano de 1968 na Universidade de Stanford. Passados oito anos, foi fundada a empresa SPSS Inc., que lançou a versão oficial do SPSS. No ano de 2009, foi comprado pela IBM
Atualizações
R é uma linguagem de programação de código aberto. As linguagens de programação de código aberto geralmente têm uma grande comunidade de membros ativos. É por isso que R oferece atualizações de software mais rápidas e continua adicionando novas bibliotecas para fornecer melhor funcionalidade aos usuários.
Por outro lado, o IBM SPSS não é uma linguagem de programação de código aberto. É um produto comercial da IBM. Você só pode ter o teste gratuito do SPSS por um mês. SPSS não tem uma comunidade como R e também não oferece atualizações rápidas.
Idioma
R é escrito na linguagem antiga, ou seja, C e Fortran. Mas R também oferece recursos de programação orientada a objetos.
Por outro lado, o SPSS é escrito na linguagem Java. O SPSS fornece a melhor GUI da classe, que é escrita em Java. Os estatísticos usam R para análise estatística e interatividade.
Árvores de decisão de análise estatística
Quando testamos R Em árvores de decisão de análise estatística . Então R não oferece muitos algoritmos. Além disso, a maioria dos pacotes de R só podem implementar a árvore de classificação e regressão. E a pior parte dos pacotes R é que sua interface não é tão amigável.
Por outro lado, quando usamos árvores de decisão no IBM SPSS. Então, achamos que é muito melhor do que R porque SPSS é mais amigável, compreensível e fácil de usar.
Interface
R é considerado uma ferramenta analítica menos interativa que o SPSS. Mas tem uma variedade de editores que fornecem suporte GUI para programação em R. Se você deseja aprender e praticar a análise, então R é muito melhor aprender as etapas e comandos de análise.
Por outro lado , a interface do SPSS é mais provável para planilhas Excel. O SPSS oferece uma interface de usuário baseada em GUI mais amigável. Se você estiver familiarizado com o Excel. Então você pode achar que é mais fácil de usar do que R.
Visualizações
R tem um extenso conjunto de pacotes para R modificar e otimizar gráficos. ggplot2 e R shine são os pacotes mais usados em R. É bastante fácil de projetar e representar graficamente na linguagem R, o que permite aos usuários brincar com os dados.
Por outro lado, o SPSS não oferece gráficos interativos como R. No SPSS, e você pode criar apenas gráficos ou tabelas básicos e diretos.
Gerenciamento de dados
Tanto R quanto SPSS oferecem quase o mesmo gerenciamento de dados. Mas no caso de R, a maioria das funções de R carrega os dados na memória antes da execução do programa. Isso torna o R relativamente mais lento do que a outra linguagem de programação. Porque há um volume limitado de dados que podem ser manipulados.
Por outro lado, o SPSS fornece funções de gerenciamento de dados mais rápidas, ou seja, classificação, agregação, transposição e mesclagem da tabela.
Tomada de decisão
R não é a melhor linguagem de programação para tomada de decisão. A razão é que R não oferece muitos algoritmos. E a maioria de seus pacotes podem apenas implementar CART (Classification and Regression Tree).
E a pior parte é que sua interface não é tão amigável. É por isso que é esmagador para os usuários usar pacotes R para fins de tomada de decisão.
Por outro lado, SPSS é uma das melhores linguagens de programação estatística para árvores de decisão. A razão é que o SPSS oferece o melhor entre a melhor interface de usuário amigável e compreensível.
É bastante fácil de usar para os usuários e também útil na tomada de decisões rápidas.
Documentação
R oferece a melhor documentação porque tem uma grande comunidade onde você pode encontrar arquivos de documentação bem explicados. Você também pode resolver todas as suas dúvidas e problemas com a ajuda das mais robustas comunidades de código aberto da R.
Por outro lado, o SPSS é um produto comercial; portanto, não oferece vasta documentação. Mas quando você compra o SPSS da IBM, obtém alguma documentação junto com a compra.
Custo
R é uma linguagem de programação de código aberto. Isso significa que você não precisa pagar um centavo para ninguém se quiser usar R. Você também pode colaborar na fase de desenvolvimento da linguagem R para torná-la melhor para você e outros usuários.
Além de outros os programadores continuam fazendo um ótimo trabalho para continuar adicionando novas bibliotecas e atualizações no R sem cobrar nada. Por outro lado, o SPSS não é um produto gratuito.
É necessário pagar algumas taxas de assinatura para usá-lo. Você também pode usar a versão de teste do SPSS antes de comprar a versão licenciada.
Fácil de aprender
É bastante evidente que a programação de código aberto é fácil de aprender e implementar. No caso do R, também é bastante fácil para o aluno ter um melhor domínio dessa linguagem.
Existem muitas fontes online para aprender o R. Você também pode ter a ajuda da comunidade R para tirar todas as suas dúvidas enquanto aprende R.
Por outro lado, SPSS também é fácil de aprender porque oferece a interface como planilhas MS Excel. Mas a única desvantagem é que não está disponível gratuitamente para os usuários. Você precisa adquirir a versão licenciada do SPSS para aprendê-lo com mais eficácia.
Usado por empresas
As empresas a seguir usam o r
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
Empresas que usam SPSS
- eBay
- KPMG
- Soluções de tecnologia Cognizant
- tecnologias capilares
- IBM
- Accenture
- soluções Genpact e Symphony Marketing
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
Conclusão R vs SPSS
No final, eu gostaria de dizer que R e SPSS são ferramentas analíticas incríveis e também oferecem excelentes opções de carreira. R é uma linguagem de programação de código aberto. Portanto, é fácil de aprender e implementar.
Por outro lado, o SPSS é um produto pago e você precisa comprá-lo para uso permanente. Se você é um estudante de estatística e não tem muito conhecimento de análise de dados, então deve optar pelo SPSS.
A razão é que o SPSS oferece a melhor interface de usuário para realizar análises estatísticas com facilidade. Mas se você gostaria de fazer mais trabalho de visualização de dados, então você deveria optar por R.
Porque R tem uma grande variedade de pacotes para visualizações de dados. Além disso, R também é a melhor opção para análise exploratória de dados (EDA). No final, gostaria de sugerir que você deveria optar pelo SPSS se for novo em estatística.
Por outro lado, se você tiver tempo suficiente para aprender R, então deve escolher R .Agora você pode estar bem confiante para escolher entre R e SPSS.
Se você é um estudante de estatística e deseja obter o melhor ajuda para tarefas do SPSS e Ajuda com o dever de casa do SPSS , estamos aqui para ajudá-lo. Também estamos oferecendo a melhor ajuda para atribuição de programação R a preços nominais.
Resposta
A grande maioria das pessoas quem responder a esta pergunta o fará por preconceito, não por fato. (E, por sua vez, o viés vem de qual linguagem se aprende primeiro.) Isso é verdade quer eles respondam R ou Python. Espero ser razoavelmente neutro, tendo escrito um livro sobre R e um tutorial de 151 páginas sobre Python. Eu irei em defesa de R aqui, entretanto, porque mesmo aqueles que disseram coisas boas sobre R fizeram afirmações incorretas, na minha opinião. Para aqueles que se opõem a R por motivos de “ciência da computação”, eu observaria o seguinte:
- R é orientado a objetos. Funções são objetos de primeira classe e podem ser atribuídas, modificadas, etc. Na verdade, você pode escolher entre três níveis de OOP.
- R é um linguagem de programação funcional, ou seja, (quase) sem efeitos colaterais.
- A sobrecarga do operador é muito mais fácil em R do que em Python.
- Python tem uma sintaxe mais limpa do que R, mas não TÃO muito mais limpa. , em termos de sintaxe, eles são bastante semelhantes, basicamente ambos sendo linguagens da família C.
- O paralelismo em R foi desenvolvido muito mais do que em Python.
- Usando Rcpp , a interface de R com C / C ++ é muito mais fácil do que a interface de Python com C / C ++.
Em minha experiência, R é mais fácil do que Python para “munging de dados”, domesticando dados ruins ou irregulares, tran formando dados, filtrando dados, etc. Se você adicionar NumPy em sua definição de Python, isso aproxima os dois, mas se você trouxer pacotes R, como plyr e data.table, coisas fortemente inclinadas a favor de R. A propósito, data.table está cegando rápido. Hoje em dia, faço muitas tarefas — tarefas não numéricas, por exemplo processamento de texto — em R que eu costumava fazer em Python. Não estou dizendo que eles são mais fáceis em R; o esforço de codificação é quase o mesmo, mas é mais fácil para mim não ficar trocando de idioma. Conforme observado, há mais de 5.000 pacotes disponíveis para R. Por exemplo, quando eu precisava de uma função mais próxima de vizinho rápido, fui para o repositório de pacotes R, CRAN, e descobri que não só havia um lá, havia dois para escolher a partir de. Quando precisei de código para encontrar distâncias de linhas de uma matriz a linhas de outra, novamente ele estava lá no CRAN. Na verdade, você deve apenas programar em qualquer idioma com o qual se sinta mais confortável. Mas não descarte um simplesmente porque aprendeu o outro primeiro.