R vs SPSS - Zjistěte 7 nejdůležitějších rozdílů

Rozdíly mezi R vs SPSS

Statistický programovací jazyk R je bezplatný otevřený zdrojový balíček založený na jazyce S. R vyvinuli Ross Ihaka a Robert Gentleman z University of Auckland, Nový Zéland. R je nástroj pro analýzu a vizualizaci dat. Existuje několik editorů GUI jazyka R, z nichž se běžně používají RGui a R Studio. SPSS znamená „statistické údaje o sociálních službách“ a poprvé bylo zahájeno v roce 1968. Protože převzetí SPSS společností IBM v roce 2009, je oficiálně známé jako statistika IBM SPSS Statistics. SPSS je software pro čištění a analýzu dat . Data mohou pocházet z jakéhokoli zdroje, jako je Google Analytics, databáze zákazníků nebo ze serveru. SPSS může otevřít všechny formáty souborů, které se běžně používají pro strukturovaná data, jako jsou relační databáze, SAS a Stata, csv nebo tsv, tabulky.

Srovnání hlava-hlava mezi R vs SPSS (infografika)

Níže je prvních 7 srovnání mezi R vs SPSS

Klíčové rozdíly mezi R vs SPSS

Níže jsou uvedeny nejdůležitější klíčové rozdíly mezi R vs. SPSS

R je svobodný software s otevřeným zdrojovým kódem, kde komunita R je velmi rychlá pro aktualizaci softwaru a pravidelně přidává nové knihovny. Nová verze stabilního R je 3, 5. IBM SPSS není zdarma, pokud někdo chce používat software SPSS, pak si musí nejprve stáhnout zkušební verzi kvůli nákladové efektivitě SPSS, většina začínajících softwarů opt R.
R je psáno v C a Fortran. R má silnější objektově orientované programovací prostředky než SPSS, zatímco grafické uživatelské rozhraní SPSS je psáno pomocí jazyka Java. Používá se hlavně pro interaktivní a statistickou analýzu.
Ve rozhodovacích stromech statistické analýzy R neposkytuje mnoho algoritmů a většina balíčků R může implementovat pouze Klasifikační a regresní strom a jejich rozhraní není tak uživatelsky přívětivé. Na druhé straně rozhodovací stromy v IBM SPSS jsou lepší než R, protože R nenabízí mnoho algoritmů stromů. Pro rozhodovací stromy je rozhraní SPSS velmi uživatelsky přívětivé, srozumitelné a snadno použitelné.
R má méně interaktivní analytický nástroj než SPSS, ale jeho editoři jsou k dispozici pro poskytování podpory GUI pro programování v R. pro učení a procvičování praktických analytik R us nejlepší nástroj, protože analytikům opravdu pomáhá zvládat různé analytické kroky a příkazy. Rozhraní SPSS je navíc víceméně podobné Excelu.
R nabízí mnohem více příležitostí k úpravám a optimalizaci grafů díky široké škále dostupných balíčků. Nejpoužívanějším balíčkem v R je ggplot2 a R lesklý. Grafy v R jsou také snadno interaktivní, což uživatelům umožňuje hrát si s daty. Grafy SPSS nejsou tak interaktivní jako v R, kde můžete vytvářet pouze základní a jednoduché grafy nebo grafy. Správa dat v R i SPSS je téměř stejná. Hlavní nevýhodou R je to, že většina jeho funkcí musí před spuštěním načíst všechna data do paměti, zatímco v SPSS poskytuje funkce správy dat, jako je třídění, agregace, transpozice a pro sloučení tabulky.

Srovnávací tabulka R vs SPSS

*Základ pro srovnání*	R	*SPSS*
Uživatelské rozhraní	R má méně interaktivní analytický nástroj, ale editoři jsou k dispozici pro poskytování podpory GUI pro programování v R. pro učení a procvičování praktických analytických nástrojů R us nejlepší nástroj, protože analytikům opravdu pomáhá zvládat různé analytické kroky a příkazy.	SPSS má interaktivnější a uživatelsky přívětivější rozhraní. SPSS zobrazuje data ve formě tabulky
Rozhodování	U rozhodovacích stromů R nenabízí mnoho algoritmů a většina balíčků R může implementovat pouze CART (Klasifikační a regresní strom) a jejich rozhraní není tak uživatelsky přívětivé.	Pro rozhodovací stromy je IBM SPSS lepší než R, protože R nenabízí mnoho algoritmů stromů. Pro rozhodovací stromy je rozhraní SPSS velmi uživatelsky přívětivé a srozumitelné.
Správa dat	Hlavní nevýhodou R je to, že většina jeho funkcí musí před spuštěním načíst všechna data do paměti, což nastavuje limit na objemy, které lze zpracovat.	Z hlediska správy dat je IBM SPSS více či méně podobný R. Poskytuje funkce správy dat, jako je třídění, agregace, transpozice a pro sloučení tabulky.
Dokumentace	Pokud jde o dokumentaci, R má snadno dostupné vysvětlující soubory dokumentace. Komunita R je však jednou z nejsilnějších komunit s otevřeným zdrojovým kódem.	Zatímco v této funkci je SPSS pozadu. SPSS tuto funkci postrádá kvůli jeho omezenému použití.
Plošina	R je psáno v C a Fortran. R má silnější objektově orientované programovací prostředky než většina statistických výpočetních jazyků.	Grafické uživatelské rozhraní SPSS (GUI) je psáno v Javě. Používá se hlavně pro interaktivní a statistickou analýzu.
Náklady	R je software s otevřeným zdrojovým kódem, kde komunita R je velmi rychlá pro aktualizaci softwaru přidávání nových knihoven.	IBM SPSS není zdarma, pokud se někdo chce naučit SPSS, pak musí nejprve použít zkušební verzi.
Vizualizace	R nabízí mnohem více příležitostí k přizpůsobení a optimalizaci grafů díky široké škále dostupných modulů. Nejpoužívanějším modulem v R je ggplot2. Tyto grafy jsou také snadno interaktivní a umožňují uživatelům hrát si s daty.	Grafické možnosti SPSS jsou čistě funkční, i když je možné provést drobné změny v grafu, plně přizpůsobit graf a vizualizace v SPSS mohou být velmi těžkopádné.

Závěr - R vs SPSS

R a SPSS jsou analytické nástroje a mají velký kariérní potenciál. Protože R je open source, člověk by se mohl snadno učit a implementovat. SPSS je licencován a musíte si jej zakoupit pro trvalé použití, ale můžete se naučit SPSS prostřednictvím zkušební verze IBM SPSS. Pokud je někdo v analytice dat nový, pak je SPSS lepší volbou, protože díky uživatelsky přívětivému rozhraní pro snadné provádění statistické analýzy ze SPSS můžete vytvořit základní vizualizaci, kterou tento problém lze překonat pomocí R, R má širokou škálu vizualizací. V R můžete použít ggplot2 a R shiny k provádění vizualizací. R je nejlepší pro (EDA) průzkumnou analýzu dat. R a SPSS jsou pomalé, pokud jde o manipulaci s velkými daty, abyste tento problém vyřešili, musíte jít za jiným nástrojem.

Doporučené články

Toto byl průvodce rozdíly mezi R vs SPSS, jejich význam, srovnání hlava-hlava, klíčové rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. tento článek se skládá ze všech užitečných rozdílů mezi R vs. SPSS. Další informace naleznete také v následujících článcích -