Beste Antwort
Heute werde ich Ihnen den detaillierten Vergleich zwischen R und SPSS mitteilen. Die Mehrheit der Statistikstudenten bezweifelt diese beiden Programmiersprachen. Aber dieser Blog wird Ihnen helfen, alle Ihre Zweifel effektiver als je zuvor auszuräumen.
Beginnen wir mit einem kleinen Vergleich zwischen R und SPSS. Werfen wir einen Blick auf die Übersicht der R-Sprache. R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die auf der S-Sprache basiert.
R wurde an der Universität von Auckland von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt. Es ist eine der besten Programmiersprachen für Datenanalyse und Datenvisualisierung.
Der beste Teil der Programmiersprache R ist, dass R die besten GUI-Editoren bietet als jede andere Sprache. RGui und R Studio sind häufig verwendete GUI-Editoren der R-Sprache.
Andererseits steht SPSS für „Statistikpaket für die Sozialwissenschaften“. Es ist keine Programmiersprache, ebenfalls R, aber es ist eine der besten Statistiksoftware. Es wurde im Jahr 1968 eingeführt. Später wurde es im Jahr 2009 von IBM übernommen.
Danach ist es offiziell als IBM SPSS bekannt. SPSS ist die beste Software zur Datenbereinigung und Datenanalyse. Daten können aus einer beliebigen Quelle stammen, d. H. Aus Google Analytics, CRM oder einer anderen Datenbanksoftware.
Das Beste an SPSS ist, dass das gesamte Dateiformat geöffnet werden kann, das für strukturierte Daten verwendet wird. Einige der häufigsten Typen sind eine relationale Datenbank, SAS, Stata, CSV und eine Tabelle. Beginnen wir mit dem eingehenden Vergleich zwischen R und SAS.
Nachfolgend sind die entscheidenden Unterschiede zwischen R und SPSS
Definition
Ich habe Ihnen bereits einen Überblick über die Programmiersprache R gegeben. Erfahren Sie mehr über die R-Programmierung. Im Jahr 2000 startete die University of Auckland offiziell die erste Version von R. R, die sich hauptsächlich auf statistische Modellierung konzentriert und unter GNU-Lizenz als Open-Source-Version angeboten wurde. R ist eine Open Source-Programmiersprache.
Es ist auch die am meisten bevorzugte Statistik-Programmiersprache für Startups. Andererseits wurde SPSS an der North Carolina State University entwickelt. Das Hauptaugenmerk bei der Verbesserung von SPSS lag darauf, dass die Statistiker große Mengen landwirtschaftlicher Daten analysieren konnten. Wie bereits erwähnt, steht SAS für Statistical Analysis System.
In den 1980er Jahren stieg die Nachfrage nach dieser Art von Software rasant an. Deshalb entsteht die SAS. Im Jahr 1976.
SPSS war die erste statistische Programmiersprache für den PC. Statistisches Paket. Es wurde vor vielen Jahren entwickelt, bevor es für die Benutzer im Handel erhältlich wurde.
Es wurde im Jahr 1968 an der Universität von Stanford entwickelt. Nach acht Jahren wurde die Firma SPSS Inc. gegründet, die die offizielle Version von SPSS herausbrachte. Im Jahr 2009 wurde es von IBM gekauft.
Updates
R ist eine Open-Source-Programmiersprache. Open Source-Programmiersprachen haben normalerweise eine große Community aktiver Mitglieder. Aus diesem Grund bietet R schnellere Software-Updates und fügt ständig neue Bibliotheken hinzu, um den Benutzern bessere Funktionen zu bieten.
Andererseits ist IBM SPSS keine Open-Source-Programmiersprache. Es ist ein kommerzielles Produkt von IBM. Sie können SPSS nur einen Monat lang kostenlos testen. SPSS hat keine Community wie R und bietet auch keine schnellen Updates an.
Sprache
R ist in der alten Alterssprache geschrieben, dh C und Fortran. R bietet aber auch die objektorientierten Programmiermöglichkeiten.
Andererseits ist SPSS in Java-Sprache geschrieben. SPSS bietet die beste GUI seiner Klasse, die in Java geschrieben ist. Statistiker verwenden R für statistische Analysen und Interaktivität.
Entscheidungsbäume für statistische Analysen
Wenn wir R testen In statistische Analyse Entscheidungsbäume. Dann bietet R nicht die vielen Algorithmen an. Außerdem können die meisten Pakete von R nur Klassifizierungs- und Regressionsbaum implementieren. Und das Schlimmste an R-Paketen ist, dass ihre Benutzeroberfläche nicht so benutzerfreundlich ist.
Wenn wir dagegen Entscheidungsbäume in IBM SPSS verwenden. Dann finden wir es viel besser als R, weil SPSS benutzerfreundlicher, verständlicher und benutzerfreundlicher ist.
Schnittstelle
R gilt als weniger interaktives Analysewerkzeug als SPSS. Es gibt jedoch eine Vielzahl von Editoren, die GUI-Unterstützung für die Programmierung in R bieten. Wenn Sie die Analyse lernen und üben möchten, ist R viel besser, um die Analyseschritte und -befehle zu lernen.
Andererseits ist es wahrscheinlicher, dass die SPSS-Schnittstelle die Tabellenkalkulation übertrifft. SPSS bietet die benutzerfreundlichere GUI-basierte Benutzeroberfläche. Wenn Sie mit Excel vertraut sind. Dann ist es einfacher zu bedienen als R.
Visualisierungen
R verfügt über einen umfangreichen Satz von Paketen zum Ändern und Optimieren von Diagrammen. ggplot2 und R shiny sind die am häufigsten verwendeten Pakete in R. Es ist recht einfach, in R-Sprache zu entwerfen und grafisch darzustellen, wodurch die Benutzer mit Daten spielen können.
SPSS hingegen nicht Bieten Sie interaktive Diagramme wie R an. In SPSS können Sie nur einfache und einfache Diagramme oder Diagramme erstellen.
Datenverwaltung
Sowohl R als auch SPSS bieten fast das gleiche Datenmanagement. Im Fall von R laden die meisten Funktionen von R die Daten vor der Ausführung des Programms in den Speicher. Dies macht R relativ langsamer als die andere Programmiersprache. Da nur begrenzte Datenmengen verarbeitet werden können.
Andererseits bietet SPSS schnellere Datenverwaltungsfunktionen, dh Sortieren, Aggregieren, Transponieren und Zusammenführen der Tabelle.
Entscheidungsfindung
R ist nicht die beste Programmiersprache für die Entscheidungsfindung. Der Grund ist, dass R nicht viele Algorithmen bietet. Und die meisten seiner Pakete können nur CART (Classification and Regression Tree) implementieren.
Und das Schlimmste ist, dass ihre Benutzeroberfläche nicht so benutzerfreundlich ist. Aus diesem Grund ist es für die Benutzer überwältigend, R-Pakete für Entscheidungszwecke zu verwenden.
Andererseits ist SPSS eine der besten statistischen Programmiersprachen für Entscheidungsbäume. Der Grund dafür ist, dass SPSS die beste unter den benutzerfreundlichsten und verständlichsten Benutzeroberflächen bietet.
Es ist für die Benutzer recht einfach zu verwenden und auch hilfreich bei der schnellen Entscheidungsfindung.
Dokumentation
R bietet die beste Dokumentation, da es eine große Community gibt, in der Sie die gut erklärten Dokumentationsdateien finden. Sie können alle Ihre Fragen und Probleme auch mit Hilfe der robustesten Open Source-Communitys von R lösen.
Andererseits ist SPSS ein kommerzielles Produkt. Daher bietet es keine umfangreiche Dokumentation. Wenn Sie das SPSS jedoch von IBM kaufen, erhalten Sie zusammen mit dem Kauf eine Dokumentation.
Kosten
R ist eine Open-Source-Programmiersprache. Dies bedeutet, dass Sie niemandem einen einzigen Cent zahlen müssen, wenn Sie R verwenden möchten. Sie können auch in der Entwicklungsphase der R-Sprache zusammenarbeiten, um sie für Sie und andere Benutzer zu verbessern.
Neben anderen Programmierer leisten weiterhin hervorragende Arbeit, um neue Bibliotheken und Updates in R hinzuzufügen, ohne dass Gebühren anfallen. Auf der anderen Seite ist SPSS kein kostenloses Produkt.
Sie müssen einige Abonnementgebühren bezahlen, um es zu verwenden. Sie können auch die Testversion von SPSS verwenden, bevor Sie die lizenzierte Version erwerben.
Leicht zu erlernen
Es ist Es ist ziemlich offensichtlich, dass Open Source-Programmierung leicht zu erlernen und zu implementieren ist. Im Fall von R ist es für den Schüler auch recht einfach, diese Sprache besser zu beherrschen.
Es gibt online viele Quellen, um R zu lernen. Sie können auch die Hilfe der R-Community in Anspruch nehmen
Auf der anderen Seite ist SPSS auch leicht zu erlernen, da es eine Benutzeroberfläche wie MS Excel-Tabellen bietet. Der einzige Nachteil ist jedoch, dass es für die Benutzer nicht frei verfügbar ist. Sie müssen die lizenzierte Version von SPSS erwerben, um sie effektiver zu erlernen.
Wird von Unternehmen verwendet
Die folgenden Unternehmen verwenden r
- Microsoft
- Uber
- Airbnb
- IBM
- ANZ
- HP
- Ford
Unternehmen, die SPSS
- eBay
- verwenden KPMG
- Cognizant Technology Solutions
- Capillary Technologies
- IBM
- Accenture
- Genpact- und Symphony-Marketing-Lösungen
- Infosys
- Wipro
- Capgemini
Schlussfolgerung R vs SPSS
Am Ende möchte ich sagen, dass sowohl R als auch SPSS erstaunliche Analysetools für Analysen sind und auch hervorragende Karrieremöglichkeiten bieten. R ist eine Open-Source-Programmiersprache. Somit ist es leicht zu erlernen und zu implementieren.
Andererseits ist SPSS ein kostenpflichtiges Produkt, und Sie müssen es für den dauerhaften Gebrauch kaufen. Wenn Sie ein Statistikstudent sind und sich mit Datenanalyse nicht besonders gut auskennen, sollten Sie sich für SPSS entscheiden.
Der Grund dafür ist, dass SPSS die beste Benutzeroberfläche bietet, um statistische Analysen mit Leichtigkeit durchzuführen. Wenn Sie jedoch mehr Datenvisualisierungsarbeiten durchführen möchten, sollten Sie sich für R entscheiden.
Da R eine breite Palette von Paketen für Datenvisualisierungen bietet. Darüber hinaus ist R auch die beste Option für die explorative Datenanalyse (EDA). Am Ende möchte ich Ihnen vorschlagen, dass Sie SPSS wählen sollten, wenn Sie neu in der Statistik sind.
Wenn Sie jedoch genug Zeit haben, um R zu lernen, sollten Sie R wählen .Jetzt können Sie sicher sein, zwischen R und SPSS zu wählen.
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Antwort
Die überwiegende Mehrheit der Menschen Wer diese Frage beantwortet, wird dies aus Voreingenommenheit tun, nicht aus Tatsachen. (Und die Voreingenommenheit kommt wiederum von der Sprache, die man zuerst lernt.) Dies gilt unabhängig davon, ob sie R oder Python beantworten. Ich hoffe, ich bin einigermaßen neutral, nachdem ich ein Buch über R und ein 151-seitiges Tutorial über Python geschrieben habe. Ich werde hier jedoch zu R „Verteidigung kommen, weil selbst diejenigen, die nette Dinge über R sagten, meiner Meinung nach falsche Aussagen gemacht haben. Für diejenigen, die R aus“ Informatik „-Gründen ablehnen, würde ich Folgendes beachten:
- R ist objektorientiert. Funktionen sind erstklassige Objekte und können zugewiesen, geändert usw. werden. Sie haben tatsächlich die Wahl zwischen drei OOP-Ebenen.
- R ist a funktionale Programmiersprache, dh (fast) keine Nebenwirkungen.
- Das Überladen von Operatoren ist in R viel einfacher als in Python.
- Python hat eine sauberere Syntax als R, aber nicht so viel sauberer. Wirklich In Bezug auf die Syntax sind sie ziemlich ähnlich, im Grunde sind beide Sprachen der C-Familie.
- Die Parallelität in R wurde viel weiter entwickelt als in Python.
- Verwenden von Rcpp , die Anbindung von R an C / C ++ ist viel einfacher als die Anbindung von Python an C / C ++.
Nach meiner Erfahrung ist R. einfacher als Python für „Datenmunging“, schlechte oder unregelmäßige Daten zähmen, tran Daten formen, Daten filtern usw. Wenn Sie NumPy in Ihre Definition von Python einfügen, bringt dies die beiden näher zusammen, aber wenn Sie dann R-Pakete wie plyr und data.table, Dinge sprechen stark für R „. Übrigens, data.table blendet schnell. Heutzutage mache ich viele Aufgaben – nicht numerische Aufgaben, z. Textverarbeitung — in R, die ich früher in Python gemacht habe. Ich sage nicht, dass sie in R einfacher sind; der Codierungsaufwand ist ungefähr gleich, aber es ist einfacher für mich, nicht ständig die Sprache zu wechseln. Wie bereits erwähnt, stehen für R über 5.000 Pakete zur Verfügung. Als ich beispielsweise eine schnelle Funktion für den nächsten Nachbarn benötigte, ging ich zum R-Paket-Repository CRAN und stellte fest, dass dort nicht nur eines vorhanden war, sondern zwei zur Auswahl standen von. Als ich Code brauchte, um Abstände von Zeilen einer Matrix zu Zeilen einer anderen zu finden, war er wieder genau dort auf CRAN. Wirklich, Sie sollten einfach in der Sprache programmieren, in der Sie sich am wohlsten fühlen. Aber schreiben Sie eines nicht einfach ab, weil Sie das andere zuerst gelernt haben.