Cel mai bun răspuns
Astăzi am să vă împărtășesc comparația detaliată dintre R și SPSS. Majoritatea studenților la statistică se îndoiesc de aceste două limbaje de programare. Dar acest blog vă va ajuta să vă eliminați toate îndoielile mai eficient decât oricând.
Să începem cu o mică comparație între R și SPSS. Să aruncăm o privire asupra prezentării generale a limbajului R. R este un limbaj de programare open source, se bazează pe limbajul S.
R a fost dezvoltat în Universitatea din Auckland de Ross Ihaka și Robert Gentleman. Este unul dintre cele mai bune limbaje de programare pentru analiza și vizualizarea datelor.
Cea mai bună parte a limbajului de programare R este R oferă cei mai buni editori GUI decât orice alt limbaj. RGui și R studio sunt editori GUI folosiți în mod obișnuit pentru limbajul R.
Pe de altă parte, SPSS înseamnă „pachet statistic pentru științe sociale. Nu este un limbaj de programare la fel R, dar este unul dintre cele mai bune programe statistice. A fost lansat în anul 1968. Lateron a fost achiziționat de IBM în anul 2009.
După aceea, este cunoscut oficial ca IBM SPSS. SPSS este cel mai bun software pentru curățarea datelor și analiza datelor. Datele pot proveni din orice sursă, adică Google Analytics, CRM sau orice alt software de bază de date.
Cea mai bună parte a SPSS este că poate deschide tot formatul de fișier care este utilizat pentru date structurate. Unele dintre cele mai frecvente tipuri sunt o bază de date relațională, SAS, Stata, CSV și foaie de calcul. Să începem o comparație aprofundată între R și SAS.
Mai jos sunt diferențele cruciale dintre R și SPSS
Definiție
V-am oferit deja o prezentare generală a limbajului de programare R. Să aflăm mai multe despre programarea R. În anul 2000, Universitatea din Auckland a lansat oficial prima versiune a R. R se concentrează în principal pe modelarea statistică și a fost deschisă sub licență GNU. R este un limbaj de programare open source.
Este, de asemenea, cel mai preferat limbaj de programare a statisticilor pentru porniri. Pe de altă parte, SPSS a fost dezvoltat în Universitatea de Stat din Carolina de Nord. Accentul principal pentru îmbunătățirea SPSS a fost capacitatea statisticienilor de a analiza cantități mari de date agricole. După cum sa menționat mai devreme, SAS reprezintă Sistemul de analiză statistică.
În anii 1980, cererea pentru aceste tipuri de software a crescut într-un ritm rapid. De aceea, SAS a venit la existență. În anul 1976.
SPSS a fost primul limbaj de programare statistic pentru computer. Pachetul statistic. A fost dezvoltat acum mulți ani înainte de a deveni disponibil comercial pentru utilizatori.
A fost dezvoltat în anul 1968 la Universitatea din Stanford. După opt ani mai târziu, a fost fondată compania SPSS Inc., care a lansat versiunea oficială a SPSS. În anul 2009, a fost cumpărat de IBM
Actualizări
R este un limbaj de programare open-source. Limbajele de programare open source au de obicei o comunitate mare de membri activi. De aceea R oferă actualizări software mai rapide și continuă să adauge noi biblioteci pentru a oferi utilizatorilor o funcționalitate mai bună.
Pe de altă parte, IBM SPSS nu este un limbaj de programare open source. Este un produs comercial al IBM. Puteți avea perioada de încercare gratuită SPSS doar timp de o lună. SPSS nu are comunitatea ca R și, de asemenea, nu oferă actualizări rapide.
Limbă
R este scris în vechea limbă îmbătrânită, adică C și Fortran. Dar R oferă și facilități de programare orientate obiect.
Pe de altă parte, SPSS este scris în limbaj Java. SPSS oferă cel mai bun GUI din clasă, care este scris în Java. Statisticienii folosesc R pentru analize statistice și nu interacționează.
Arbori de decizie pentru analiza statistică
Când testăm R În analiză statistică arbori de decizie. Atunci R nu oferă numeroși algoritmi. În plus, majoritatea pachetelor R pot implementa doar Arborele de clasificare și regresie. Iar cea mai proastă parte a pachetelor R este că interfața lor nu este la fel de ușor de utilizat.
Pe de altă parte, când folosim arborii de decizie în IBM SPSS. Apoi o găsim mult mai bună decât R, deoarece SPSS este mai ușor de utilizat, mai ușor de înțeles și mai ușor de utilizat.
Interfață
R este considerat un instrument analitic mai puțin interactiv decât SPSS. Dar are o varietate de editori care oferă suport GUI pentru programarea în R. Dacă doriți să învățați și să practicați analiza, atunci R este mult mai bine să învățați pașii și comenzile analitice.
Pe de altă parte , interfața SPSS este mai probabil să exceleze foaia de calcul. SPSS oferă o interfață de utilizator bazată pe GUI mai ușor de utilizat. Dacă sunteți familiarizat cu excel. Atunci îl puteți găsi mai ușor de utilizat decât R.
Vizualizări
R are un set extins de pachete pentru a R modifica și optimiza graficele. ggplot2 și R shiny sunt cele mai utilizate pachete în R. Este destul de ușor de proiectat și graficat în limbaj R, ceea ce permite utilizatorilor să se joace cu date.
Pe de altă parte, SPSS nu oferiți grafice interactive precum R. În SPSS și puteți crea numai grafice sau diagrame de bază și simple.
Managementul datelor
Atât R, cât și SPSS oferă aproape aceeași gestionare a datelor. Dar în cazul lui R, cele mai multe funcții ale lui R încarcă datele în memorie înainte de executarea programului. Face R mai lent decât celălalt limbaj de programare. Deoarece există un volum limitat de date care pot fi tratate.
Pe de altă parte, SPSS oferă funcții mai rapide de gestionare a datelor, adică sortare, agregare, transpunere și fuzionarea tabelului.
Luarea deciziilor
R nu este cel mai bun limbaj de programare pentru luarea deciziilor. Motivul este că R nu oferă mulți algoritmi. Și majoritatea pachetelor sale pot implementa doar CART (Arborele de clasificare și regresie).
Și cea mai rea parte este că interfața lor nu este la fel de ușor de utilizat. De aceea, este copleșitor pentru utilizatori să folosească pachetele R în scopul luării deciziilor.
Pe de altă parte, SPSS este unul dintre cele mai bune limbaje statistice de programare pentru arborii de decizie. Motivul este că SPSS oferă cele mai bune dintre cele mai bune interfețe ușor de utilizat și ușor de înțeles.
Este destul de ușor de utilizat pentru utilizatori și, de asemenea, este util în luarea rapidă a deciziilor.
Documentație
R oferă cea mai bună documentație, deoarece are o comunitate mare unde puteți găsi fișierele de documentare explicate. De asemenea, vă puteți rezolva toate întrebările și problemele cu ajutorul celor mai robuste comunități open source din R.
Pe de altă parte, SPSS este un produs comercial; astfel, nu oferă o documentație vastă. Dar când achiziționați SPSS de la IBM, atunci primiți o documentație împreună cu achiziția.
Cost
R este un limbaj de programare open-source. Înseamnă că nu trebuie să plătiți niciun bănuț nimănui dacă doriți să utilizați R. Puteți, de asemenea, să colaborați în faza de dezvoltare a limbajului R pentru a o face mai bună pentru dvs. și pentru ceilalți utilizatori.
Pe lângă alții programatorii continuă să facă o treabă excelentă pentru a adăuga noi biblioteci și actualizări în R, fără a încărca nimic. Pe de altă parte, SPSS nu este un produs gratuit.
Trebuie să plătiți câteva taxe de abonament pentru al utiliza. De asemenea, puteți utiliza versiunea de încercare a SPSS înainte de a achiziționa versiunea licențiată.
Ușor de învățat
Este destul de evident că programarea open source este ușor de învățat și implementat. În cazul R, este, de asemenea, destul de ușor pentru elev să stăpânească mai bine această limbă.
Există o mulțime de surse disponibile online pentru a învăța R. Puteți lua și ajutorul comunității R pentru a vă șterge toate îndoielile în timp ce învățați R.
Pe de altă parte, SPSS este, de asemenea, ușor de învățat, deoarece oferă interfața, cum ar fi foile de calcul MS excel. Dar singurul dezavantaj este că nu este disponibil gratuit pentru utilizatori. Trebuie să achiziționați versiunea licențiată a SPSS pentru a o învăța mai eficient.
Folosit de companii
Următoarele companii utilizează r
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
Companii care utilizează SPSS
- eBay
- KPMG
- Soluții tehnologice cognitive
- Tehnologii capilare
- IBM
- Accenture
- Soluții Genpact și Symphony Marketing
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
Concluzie R vs SPSS
În final, aș dori să spun că atât R, cât și SPSS sunt instrumente analitice uimitoare de analiză și oferă, de asemenea, opțiuni excelente de carieră. R este un limbaj de programare open-source. Astfel, este ușor de învățat și implementat.
Pe de altă parte, SPSS este un produs plătit și trebuie să îl cumpărați pentru utilizare permanentă. Dacă sunteți studenți la statistici și nu sunteți foarte conștienți de analiza datelor, atunci ar trebui să optați pentru SPSS.
Motivul este că SPSS oferă cea mai bună interfață cu utilizatorul pentru a efectua analiza statistică cu ușurință. Dar dacă doriți să faceți mai multe lucrări de vizualizare a datelor, atunci ar trebui să optați pentru R.
Deoarece R are o gamă largă de pachete pentru vizualizarea datelor. Mai mult, R este, de asemenea, cea mai bună opțiune pentru analiza datelor exploratorii (EDA). În cele din urmă, aș dori să vă sugerez să alegeți SPSS dacă sunteți nou în statistici.
Pe de altă parte, dacă aveți suficient timp pentru a învăța R, atunci ar trebui să alegeți R .Acum este posibil să aveți încredere să alegeți între R și SPSS.
Dacă sunteți student la statistici și căutați să obțineți cel mai bun ajutor SPSS pentru atribuirea și ajutor pentru temele SPSS , atunci suntem aici pentru a vă ajuta. De asemenea, oferim cel mai bun ajutor pentru atribuirea programării R la taxe nominale.
Răspuns
Marea majoritate a oamenilor cine răspunde la această întrebare o va face din părtinire, nu din fapt. (Și, la rândul său, părtinirea provine din limba pe care o înveți mai întâi.) Acest lucru este adevărat indiferent dacă răspund la R sau Python. Sper că sunt în mod rezonabil neutru, după ce am scris o carte pe R și un tutorial de 151 de pagini despre Python. Voi veni în apărarea lui R aici, totuși, deoarece chiar și cei care au spus lucruri frumoase despre R au făcut declarații incorecte, după părerea mea. Pentru cei care obiectează împotriva R din motive de „informatică”, aș nota următoarele:
- R este orientat pe obiecte. Funcțiile sunt obiecte de primă clasă și pot fi atribuite, modificate etc. Aveți de fapt posibilitatea de a alege între trei niveluri de OOP.
- R este un limbaj de programare funcțional, adică (aproape) fără efecte secundare.
- Supraîncărcarea operatorului este mult mai ușoară în R decât în Python.
- Python are o sintaxă mai curată decât R, dar nu atât de curată. Într-adevăr , din punct de vedere al sintaxei, sunt destul de asemănătoare, practic ambele fiind limbaje ale familiei C.
- Paralelismul în R a fost mult mai dezvoltat decât în Python.
- Utilizarea Rcpp , interfața R la C / C ++ este mult mai ușoară decât interfața Python la C / C ++.
Din experiența mea, R este mai ușor decât Python pentru „date munging”, îmblânzirea datelor greșite sau neregulate, tran formarea datelor, filtrarea datelor etc. Dacă adăugați NumPy în definiția Python, aceasta le aduce pe cele două mai aproape, dar dacă apoi aduceți pachete R, cum ar fi plyr și data.table, lucrurile înclină puternic în favoarea lui R. Apropo, data.table este orbitor rapid. În aceste zile, fac o mulțime de sarcini — sarcini nenumerice, de ex. procesare text — în R pe care o făceam în Python. Nu spun că sunt mai ușoare în R; efortul de codare este cam același, dar îmi este mai ușor să nu schimb în continuare limbile. După cum sa menționat, există peste 5.000 de pachete disponibile pentru R. De exemplu, când aveam nevoie de o funcție rapidă de cel mai apropiat vecin, m-am dus la depozitul de pachete R, CRAN, și am constatat că nu numai că era unul acolo, erau două de ales din. Când aveam nevoie de cod pentru a găsi distanțele de la rândurile unei matrice la rândurile altora, din nou era chiar acolo pe CRAN. Într-adevăr, ar trebui să programați în orice limbă vă simțiți cel mai bine. Dar nu anulați unul pur și simplu pentru că l-ați învățat pe celălalt.