R против SPSS - узнайте 7 самых важных отличий

Содержание:

Anonim

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 сравнениярSPSS
Пользовательский интерфейсR 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 решениеДля 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 даннымиГлавный 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.
ДокументацияС 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.
ПлатформаR 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.
СтоимостьR - 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.
ЗрительныеR 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 -

  1. Hadoop vs Cassandra - узнай 17 удивительных отличий
  2. Java против Python - Лучшие 9 важных сравнений, которые вы должны изучить
  3. Прогнозирующая аналитика против описательной аналитики - какая из них лучше
  4. Spark SQL против Presto - узнайте 7 полезных сравнений