Bästa svaret
Idag ska jag dela med dig av den detaljerade jämförelsen mellan R och SPSS. Majoriteten av statistikstudenter tvivlar på dessa två programmeringsspråk. Men den här bloggen hjälper dig att rensa alla dina tvivel mer effektivt än någonsin tidigare.
Låt oss komma igång med en liten jämförelse mellan R och SPSS. Låt oss ta en titt på översikten över R-språket. R är ett programmeringsspråk med öppen källkod, det är baserat på S-språket.
R utvecklades vid University of Auckland av Ross Ihaka och Robert Gentleman. Det är ett av de bästa programmeringsspråken för dataanalys och datavisualisering.
Den bästa delen av R-programmeringsspråket är R erbjuder de bästa GUI-redigerarna än något annat språk. RGui och R studio är vanligt förekommande GUI-redaktörer för R-språk.
Å andra sidan står SPSS för ”statistiskt paket för samhällsvetenskap. Det är inte ett programmeringsspråk på samma sätt R, men det är en av de bästa statistikprogramvarorna. Den lanserades 1968. Senare förvärvades den av IBM år 2009.
Därefter är den officiellt känd som IBM SPSS. SPSS är den bästa programvaran för datarengöring och dataanalys. Data kan komma från vilken källa som helst, dvs. Google Analytics, CRM eller någon annan databasprogramvara.
Den bästa delen av SPSS är att den kan öppna allt filformat som används för strukturerad data. Några av de vanligaste typerna är en relationsdatabas, SAS, Stata, CSV och kalkylark. Låt oss börja den djupgående jämförelsen mellan R vs SAS.
Nedan följer de avgörande skillnaderna mellan R vs SPSS
Definition
Jag har redan gett dig en översikt över R-programmeringsspråket. Låt oss lära oss mer om R-programmering. År 2000 lanserade University of Auckland officiellt den första versionen av R. R är främst inriktad på statistisk modellering och den var öppen från GNU-licens. R är ett programmeringsspråk med öppen källkod.
Det är också det mest föredragna statistiska programmeringsspråket för startups. Å andra sidan utvecklades SPSS i North Carolina State University. Det främsta fokuset för att förbättra SPSS var att statistikerna kunde analysera stora mängder jordbruksdata. Som tidigare nämnts står SAS för Statistical Analysis System.
På 1980-talet ökade efterfrågan på denna typ av programvara i snabb takt. Därför uppstår SAS. År 1976.
SPSS var PC: s första statistiska programmeringsspråk någonsin. Statistiskt paket. Den utvecklades för många år sedan innan den blev kommersiellt tillgänglig för användarna.
Den utvecklades 1968 vid University of Stanford. Efter åtta år senare grundades företaget SPSS Inc. som lanserade den officiella versionen av SPSS. År 2009 köptes det av IBM
Uppdateringar
R är ett programmeringsspråk med öppen källkod. Programmeringsspråk med öppen källkod har vanligtvis en stor grupp av aktiva medlemmar. Därför erbjuder R snabbare programuppdateringar och fortsätter att lägga till nya bibliotek för att ge användarna bättre funktionalitet.
Å andra sidan är IBM SPSS inte ett programmeringsspråk med öppen källkod. Det är en kommersiell produkt från IBM. Du kan bara ha en gratis provperiod av SPSS i en månad. SPSS har inte gruppen som R och erbjuder inte heller snabba uppdateringar.
Språk
R är skrivet på det gamla åldersspråket, dvs. C och Fortran. Men R erbjuder också de objektorienterade programmeringsmöjligheterna.
Å andra sidan är SPSS skrivet på Java-språk. SPSS ger det bästa i klassen GUI, som är skrivet i Java. Statistiker använder R för statistisk analys och interagerar inte ivity.
Statistiska analysbeslutsträd
När vi testar R I statistisk analys beslutsträd. Då erbjuder R inte de många algoritmerna. Dessutom kan de flesta av R-paketen bara implementera Classification and Regression Tree. Och den värsta delen av R-paketen är att deras gränssnitt inte är lika användarvänligt.
Å andra sidan, när vi använder beslutsträd i IBM SPSS. Då finner vi det bättre än R eftersom SPSS är mer användarvänligt, förståeligt och lätt att använda.
Gränssnitt
R betraktas som ett mindre interaktivt analytiskt verktyg än SPSS. Men det har en mängd olika redaktörer som tillhandahåller GUI-stöd för programmering i R. Om du vill lära dig och öva analysen är R mycket bättre att lära dig analysstegen och kommandona.
Å andra sidan är SPSS-gränssnittet är mer sannolikt att utmärka kalkylark. SPSS erbjuder det mer användarvänliga GUI-baserade användargränssnittet. Om du känner till excel. Då kan du hitta det enklare att använda än R.
Visualiseringar
R har en omfattande uppsättning paket för att modifiera och optimera grafer. ggplot2 och R shiny är de mest använda paketen i R. Det är ganska enkelt att designa och rita på R-språk, vilket gör att användarna kan leka med data.
Å andra sidan gör SPSS inte erbjuda interaktiva grafer som R. I SPSS kan du bara skapa grundläggande och enkla grafer eller diagram.
Datahantering
Både R och SPSS erbjuder nästan samma datahantering. Men i fallet R laddar de flesta funktionerna i data in i minnet innan programmet körs. Det gör R relativt långsammare än det andra programmeringsspråket. Eftersom det finns begränsade datamängder kan hanteras.
Å andra sidan ger SPSS snabbare datahanteringsfunktioner, dvs sortering, aggregering, transponering och för sammanslagning av tabellen.
Beslutsfattande
R är inte det bästa programmeringsspråket för beslutsfattande. Anledningen är att R inte har många algoritmer. Och de flesta av dess paket kan bara implementera CART (Classification and Regression Tree).
Och det värsta är att deras gränssnitt inte är lika användarvänligt. Det är därför det är överväldigande för användarna att använda R-paket för beslutsändamål.
Å andra sidan är SPSS ett av de bästa statistiska programmeringsspråken för beslutsträd. Anledningen är att SPSS erbjuder det bästa bland det bästa användarvänliga och begripliga användargränssnittet.
Det är ganska enkelt att använda för användarna och också till hjälp vid snabba beslutsfattande.
Dokumentation
R erbjuder den bästa dokumentationen eftersom den har en stor grupp där du kan hitta de förklarade dokumentationsfilerna. Du kan också lösa alla dina frågor och problem med hjälp av de mest robusta öppen källkodsgrupperna av R.
Å andra sidan är SPSS en kommersiell produkt; det erbjuder alltså inte omfattande dokumentation. Men när du köper SPSS från IBM får du lite dokumentation tillsammans med köpet.
Kostnad
R är ett programmeringsspråk med öppen källkod. Det betyder att du inte behöver betala ett enda öre till någon om du vill använda R. Du kan också samarbeta i utvecklingsfasen för R-språket för att göra det bättre för dig och andra användare.
Förutom andra programmerare fortsätter att göra ett bra jobb för att fortsätta lägga till nya bibliotek och uppdateringar i R utan att ladda någonting. Å andra sidan är SPSS inte en gratis produkt.
Du måste betala några prenumerationsavgifter för att använda den. Du kan också använda testversionen av SPSS innan du köper den licensierade versionen.
Lätt att lära sig
Det är ganska tydligt att programmering med öppen källkod är lätt att lära sig och implementera. När det gäller R är det också ganska enkelt för eleven att ha ett bättre kommando över detta språk.
Det finns många källor tillgängliga online för att lära sig R. Du kan också ta hjälp av R-gemenskapen för att rensa alla dina tvivel medan du lär dig R.
Å andra sidan är SPSS också lätt att lära sig eftersom det erbjuder gränssnittet som MS Excel-kalkylblad. Men den enda nackdelen är att den inte är fritt tillgänglig för användarna. Du måste köpa den licensierade versionen av SPSS för att lära dig den mer effektivt.
Används av företag
Följande företag använder r
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
Företag som använder SPSS
- eBay
- KPMG
- Cognizant Technology Solutions
- Capillary Technologies
- IBM
- Accenture
- Genpact och Symphony Marketing-lösningar
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
Slutsats R vs SPSS
Till slut skulle jag vilja säga att både R och SPSS är fantastiska analysverktyg och också erbjuder utmärkta karriärmöjligheter. R är ett programmeringsspråk med öppen källkod. Således är det lätt att lära sig och implementera.
Å andra sidan är SPSS en betald produkt och du måste köpa den för permanent användning. Om du är statistikstudenter och inte är mycket medveten om dataanalys bör du välja SPSS.
Anledningen är att SPSS erbjuder det bästa användargränssnittet för att enkelt kunna utföra statistisk analys. Men om du vill göra mer datavisualiseringsarbete bör du välja R.
Eftersom R har ett brett utbud av paket för datavisualiseringar. Dessutom är R det bästa alternativet för (EDA) undersökande dataanalys. I slutändan skulle jag vilja föreslå att du väljer SPSS om du är ny inom statistik.
Å andra sidan, om du har tillräckligt med tid att lära dig R, bör du välja R .Nu kan du vara säker på att välja mellan R vs SPSS.
Om du är statistikstudent och vill få bästa SPSS-uppdragshjälp och SPSS läxhjälp , då är vi här för att hjälpa dig. Vi erbjuder också den bästa R-programmeringshjälpen till nominella avgifter.
Svar
De allra flesta människor som svarar på den här frågan kommer att göra det av partiskhet, inte faktum. (Och i sin tur kommer förspänningen från vilket språk man lär sig först.) Detta gäller oavsett om de svarar på R eller Python. Jag hoppas att jag är ganska neutral efter att ha skrivit en bok om R och en 151-sidig handledning om Python. Jag kommer dock till R: s försvar här, för även de som sa fina saker om R gjorde enligt min mening felaktiga uttalanden. För de som motsätter sig R av ”datavetenskapliga” skäl, skulle jag notera följande:
- R är objektorienterad. Funktioner är förstklassiga objekt och kan tilldelas, ändras etc. Du har faktiskt valet mellan tre OOP-nivåer.
- R är en funktionellt programmeringsspråk dvs (nästan) inga biverkningar.
- Överbelastning av operatörer är mycket lättare i R än i Python.
- Python har renare syntax än R, men inte SÅ mycket renare. , när det gäller syntax, är de ganska lika, i grund och botten är de båda C-familjespråk.
- Parallelism i R har utvecklats mycket mer än i Python.
- Användning av Rcpp , gränssnitt R till C / C ++ är mycket enklare än gränssnitt mellan Python och C / C ++.
Enligt min erfarenhet är R enklare än Python för ”data munging”, tämja dåliga eller oregelbundna data, tran sformning av data, filtrering av data etc. Om du lägger till NumPy i din definition av Python, kommer det två närmare, men om du sedan tar med R-paket som plyr och data.table, saker tippar starkt till R: s favör. Förresten, data.table är snabbt bländande. Dessa dagar gör jag många uppgifter — icke-numeriska uppgifter, t.ex. textbehandling — i R som jag brukade göra i Python. Jag säger inte att de är enklare i R; kodningsansträngningen är ungefär densamma, men det är lättare för mig att inte fortsätta att byta språk. Som nämnts finns det över 5000 paket tillgängliga för R. Till exempel, när jag behövde en snabb närmaste grannfunktion, gick jag till R-paketförvaret, CRAN, och fann att det inte bara var en där, det fanns två att välja från. När jag behövde kod för att hitta avstånd från rader i en matris till rader i en annan, var det igen precis där på CRAN. Egentligen borde du bara programmera på vilket språk du är mest bekväm med. Men skriv inte av det ena bara för att du först lärde dig det andra.