Различия между R и SPSS
Статистический язык программирования R - это бесплатный пакет с открытым исходным кодом, основанный на языке S. R был разработан Россом Ихакой и Робертом Джентльменом в университете Окленда, Новая Зеландия. R для анализа данных и инструмента визуализации данных. Существует несколько графических редакторов языка R, из которых обычно используются RGui и R Studio. SPSS означает «статистический пакет для социальных наук» и был впервые спровоцирован в 1968 году. Поскольку SPSS был поглощен IBM в 2009 году, он официально известен как IBM SPSS Statistics. SPSS - это программа для очистки и анализа данных . Данные могут поступать из любого источника, такого как Google Analytics, базы данных клиентов или с сервера. SPSS может открывать все форматы файлов, которые обычно используются для структурированных данных, такие как реляционная база данных, SAS и Stata, CSV или TSV, электронная таблица.
Сравнение лицом к лицу между R и SPSS (Инфографика)
Ниже приведено 7 лучших сравнений между R и SPSS.
Ключевые различия между R и SPSS
Ниже приведены наиболее важные ключевые различия между R и SPSS.
- R - свободное программное обеспечение с открытым исходным кодом, где сообщество R очень быстро обновляет программное обеспечение, регулярно добавляя новые библиотеки, новая версия стабильного R - 3.5. IBM SPSS не является бесплатной, если кто-то хочет использовать программное обеспечение SPSS, тогда он должен сначала загрузить пробную версию из-за экономической эффективности SPSS, большинство стартапов выбирают программное обеспечение R.
- R написан на С и Фортране. R обладает более мощными объектно-ориентированными средствами программирования, чем SPSS, тогда как графический интерфейс SPSS написан с использованием языка Java. Он в основном используется для интерактивного и статистического анализа.
- В деревьях решений статистического анализа R не предоставляет много алгоритмов, и большинство пакетов R могут реализовывать только дерево классификации и регрессии, и их интерфейс не так удобен для пользователя. С другой стороны, деревья решений в IBM SPSS лучше, чем R, потому что R не предлагает много алгоритмов дерева. Для деревьев решений интерфейс SPSS очень удобен, понятен и прост в использовании.
- R имеет менее интерактивный аналитический инструмент, чем SPSS, но его редакторы доступны для обеспечения поддержки графического интерфейса пользователя для программирования на R. для обучения и практической аналитики. R us лучший инструмент, поскольку он действительно помогает аналитику осваивать различные шаги и команды аналитики. Более того, интерфейс SPSS более или менее похож на электронную таблицу Excel.
- R предлагает гораздо больше возможностей для изменения и оптимизации графиков благодаря широкому спектру доступных пакетов. Наиболее широко используемым пакетом в R является ggplot2 и R блестящий. Графики в R также легко делаются интерактивными, что позволяет пользователям играть с данными. В SPSS графики не такие интерактивные, как в R, где вы можете создавать только базовые и простые графики или диаграммы. Управление данными в R и SPSS практически одинаково. Основным недостатком R является то, что большинство его функций должны загружать все данные в память перед выполнением, тогда как в SPSS предусмотрены функции управления данными, такие как сортировка, агрегация, транспонирование и объединение таблиц.
Сравнение Rs и SPSS
Основа для сравнения | р | SPSS |
Пользовательский интерфейс | R обладает менее интерактивным аналитическим инструментом, но есть редакторы, которые предоставляют поддержку графического интерфейса для программирования на R. для обучения и практической аналитики. R - лучший инструмент для нас, поскольку он действительно помогает аналитику справляться с различными шагами и командами аналитики. | SPSS имеет более интерактивный и удобный интерфейс. SPSS отображает данные в виде электронных таблиц |
Принимать решение | Для деревьев решений R не предлагает много алгоритмов, и большинство пакетов R могут реализовывать только CART (дерево классификации и регрессии), и их интерфейс не так удобен для пользователя. | Для деревьев решений IBM SPSS лучше, чем R, потому что R не предлагает много алгоритмов дерева. Для деревьев решений интерфейс SPSS очень удобен и понятен. |
Управление данными | Главный недостаток R заключается в том, что большинство его функций должны загружать все данные в память перед выполнением, что устанавливает ограничение на объемы, которые могут быть обработаны. | С точки зрения управления данными IBM SPSS более или менее похож на R. Он обеспечивает функции управления данными, такие как сортировка, агрегация, транспонирование и объединение таблиц. |
Документация | С точки зрения документации R имеет легко доступное объяснение файлов документации. R сообщество, однако, является одним из самых сильных сообществ с открытым исходным кодом. | Пока SPSS отстает в этой функции. SPSS не хватает этой функции из-за его ограниченного использования. |
Платформа | R написан на С и Фортране. R обладает более сильными объектно-ориентированными средствами программирования, чем большинство языков статистических вычислений. | SPSS графический интерфейс пользователя (GUI) написан на Java. Используется в основном для интерактивного и статистического анализа. |
Стоимость | R - свободное программное обеспечение с открытым исходным кодом, где сообщество R очень быстро обновляет программное обеспечение, добавляя новые библиотеки. | IBM SPSS не является бесплатной, если кто-то хочет изучить SPSS, тогда он должен сначала использовать пробную версию. |
Зрительные | R предлагает гораздо больше возможностей для настройки и оптимизации графиков благодаря широкому спектру доступных модулей. Наиболее широко используемый модуль в R - это ggplot2. Эти графики также легко сделать интерактивными, что позволяет пользователям играть с данными. | Графические возможности SPSS являются чисто функциональными, хотя в граф можно вносить незначительные изменения, чтобы полностью настроить график, и визуализация в SPSS может быть очень громоздкой. |
Вывод - R против SPSS
R и SPSS являются инструментами аналитики и имеют большой карьерный потенциал. Поскольку R является открытым исходным кодом, его можно легко изучить и реализовать. SPSS лицензирована, и вам нужно купить ее для постоянного использования, но вы можете изучить SPSS через пробную версию IBM SPSS. Если кто-то новичок в аналитике данных, тогда SPSS является лучшим выбором благодаря удобному для пользователя интерфейсу, позволяющему с легкостью выполнять статистический анализ с помощью SPSS. Вы можете создать базовую визуализацию, эту проблему можно преодолеть с помощью R, R имеет широкий спектр визуализаций. В R вы можете использовать ggplot2 и R блестящий для выполнения визуализаций. R лучше всего подходит для (EDA) исследовательского анализа данных. R и SPSS работают медленно, когда дело доходит до обработки больших данных, чтобы решить эту проблему, вам нужно обратиться к другому инструменту.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по различиям между R и SPSS, их значению, сравнению лицом к лицу, ключевым различиям, сравнительной таблице и выводу. Эта статья состоит из всех полезных различий между R и SPSS. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Hadoop vs Cassandra - узнай 17 удивительных отличий
- Java против Python - Лучшие 9 важных сравнений, которые вы должны изучить
- Прогнозирующая аналитика против описательной аналитики - какая из них лучше
- Spark SQL против Presto - узнайте 7 полезных сравнений