R срещу SPSS - Разберете 7-те най-важни разлики

Разлики между R срещу SPSS

R статистическият език за програмиране е безплатен пакет с отворен код, базиран на S езика. R е разработен от Рос Ихака и Робърт Джентълмен в Университета в Окланд, Нова Зеландия. R е за анализ на данни и инструмент за визуализация на данни. Има няколко GUI редактори на R език, от които RGui и R Studio обикновено се използват. SPSS означава „ S tatistic P acgege for the Scialcial Sciations“ и за първи път е започнато през 1968 г. Тъй като SPSS бе погълнат от IBM през 2009 г., то официално е известно като IBM SPSS Statistics. SPSS е софтуер за почистване и анализ на данните . Данните могат да идват от всеки източник като google analytics, клиентска база данни или от сървър. SPSS може да отваря всички файлови формати, които обикновено се използват за структурирани данни, като релационна база данни, SAS и Stata, csv или tsv, електронна таблица.

Сравнение между главата на R и SPSS (Инфографика)

По-долу е топ 7 сравнението между R срещу SPSS

Ключови разлики между R срещу SPSS

По-долу са най-важните ключови разлики между R срещу SPSS

R е безплатен софтуер с отворен код, където R общността е много бърза за актуализация на софтуера, добавяйки редовно нови библиотеки нова версия на стабилен R е 3.5. IBM SPSS не е безплатен, ако някой иска да използва софтуера SPSS, след това първо трябва да изтегли пробната версия поради икономическата ефективност на SPSS, повечето от стартиращите програми избират R софтуер.
R е написан на C и Fortran. R има по-силни обектно-ориентирани възможности за програмиране от SPSS, докато графичният потребителски интерфейс SPSS е написан на езика на Java. Използва се главно за интерактивен и статистически анализ.
В дърветата на решенията за статистически анализ R не предоставя много алгоритми и повечето пакети на R могат да реализират само дърво за класификация и регресия и интерфейсът им не е толкова лесен за потребителя. От друга страна, дърветата на решенията в IBM SPSS са по-добри от R, тъй като R не предлага много алгоритми за дърво. За дървета на решения SPSS интерфейсът е много лесен за използване, разбираем и лесен за използване.
R има по-малко интерактивен аналитичен инструмент от SPSS, но неговите редактори са на разположение за предоставяне на GUI поддръжка за програмиране в R. за учене и практикуване на практическа аналитика R най-добрият инструмент, тъй като наистина помага на анализатора да овладее различните аналитични стъпки и команди. Освен това, SPSS интерфейсът е повече или по-малко подобен на excel електронната таблица.
R предлага много повече възможности за модифициране и оптимизиране на графики поради широка гама от пакети, които са на разположение. Най-използваният пакет в R е ggplot2 и R лъскав. Графиките в R също лесно се правят интерактивни, което позволява на потребителите да играят с данни. В SPSS графиките не са толкова интерактивни, както в R, където можете да създавате само основни и прости графики или диаграми. Управлението на данните както в R, така и в SPSS е почти едно и също. Основен недостатък на R е, че повечето от функциите му трябва да зареждат всички данни в паметта преди изпълнението, докато в SPSS предоставя функции за управление на данни като сортиране, агрегиране, транспониране и обединяване на таблицата.

R срещу SPSS Таблица за сравнение

*Основа за сравнение*	R	*SPSS*
Потребителски интерфейс	R има по-малко интерактивен аналитичен инструмент, но редакторите са на разположение за предоставяне на поддръжка на GUI за програмиране в R. за учене и практикуване на практическа аналитика R най-добрият инструмент, тъй като той наистина помага на анализатора да овладее различните аналитични стъпки и команди.	SPSS има по-интерактивен и удобен за потребителя интерфейс. SPSS показва данните по начин, подобен на електронна таблица
Вземане на решение	За дървета на решения R не предлага много алгоритми и повечето от пакетите на R могат да реализират само CART (дърво за класификация и регресия) и интерфейсът им не е толкова лесен за потребителя.	За дървета на решения IBM SPSS е по-добър от R, тъй като R не предлага много алгоритми на дърво. За дърветата на решения SPSS интерфейсът е много лесен за използване и разбираем.
Управление на данни	Основен недостатък на R е, че повечето от функциите му трябва да зареждат всички данни в паметта преди изпълнението, което поставя ограничение за обемите, които могат да бъдат обработвани.	По отношение на управлението на данни, IBM SPSS е повече или по-малко подобен на R. той предоставя функции за управление на данни като сортиране, агрегиране, транспониране и за обединяване на таблицата.
документация	По отношение на документацията R има лесно достъпни обяснителни документационни файлове. R общността обаче е една от най-силните общности с отворен код.	Докато SPSS изостава в тази функция. SPSS липсва тази функция поради ограничената й употреба.
платформа	R е написан на C и Fortran. R има по-силни обектно-ориентирани програми за програмиране от повечето статистически изчислителни езици.	SPSS графичният потребителски интерфейс (GUI) е написан на Java. Използва се предимно за интерактивен и статистически анализ.
цена	R е безплатен софтуер с отворен код, където R общността е много бърза за актуализация на софтуера, добавяйки нови библиотеки.	IBM SPSS не е безплатен, ако някой иска да научи SPSS, тогава първо трябва да използва пробна версия.
Визуализации	R предлага много повече възможности за персонализиране и оптимизиране на графики поради широка гама от модули, които са на разположение. Най-широко използваният модул в R е ggplot2. Тези графики също лесно се правят интерактивни, което позволява на потребителите да играят с данни.	Графичните възможности на SPSS са чисто функционални, въпреки че е възможно да се правят малки промени в графиката, да се персонализира напълно вашата графика и визуализациите в SPSS могат да бъдат много тромави.

Заключение - R срещу SPSS

И R, и SPSS са инструменти за анализи и имат голям потенциал за кариера. Тъй като R е с отворен код, лесно може да се научи и приложи. SPSS е лицензиран и трябва да го закупите за постоянно използване, но можете да научите SPSS чрез пробната версия на IBM SPSS. Ако някой е нов за анализа на данни, тогава SPSS е по-добрият избор поради удобния за потребителя интерфейс за извършване на статистически анализ с лекота от SPSS, можете да създадете основна визуализация, този проблем може да бъде преодолян чрез R, R има широк спектър от визуализации. В R можете да използвате ggplot2 и R лъскав за извършване на визуализации. R е най-подходящ за (EDA) проучвателен анализ на данни. И R, и SPSS са бавни, когато става въпрос за работа с големи данни, за да се реши този проблем, трябва да отидете за друг инструмент.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за разликите между R срещу SPSS, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. тази статия се състои от всички полезни разлики между R срещу SPSS. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -