R vs SPSS - Find ud af de 7 vigtigste forskelle

Forskelle mellem R vs SPSS

Det statistiske programmeringssprog R er en gratis open source-pakke baseret på S-sproget. R blev udviklet af Ross Ihaka og Robert Gentleman på University of Auckland, New Zealand. R er til dataanalyse og datavisualiseringsværktøj. Der er flere GUI-redaktører af R-sprog, hvoraf RGui og R Studio ofte bruges. SPSS betyder " S tatistisk opgave for de samfundsvidenskabelige videnskaber" og blev først indledt i 1968. Da SPSS blev overtaget af IBM i 2009, er det officielt kendt som IBM SPSS Statistics. SPSS er en software til rengøring og analyse af dataene . Data kan komme fra enhver kilde, f.eks. Google analytics, en kundedatabase eller fra en server. SPSS kan åbne alle filformater, der ofte bruges til strukturerede data, såsom relationsdatabase, SAS og Stata, csv eller tsv, regneark.

Sammenligning mellem hovedet og hovedet mellem R vs SPSS (Infographics)

Nedenfor er top 7 sammenligningen mellem R vs SPSS

Vigtige forskelle mellem R vs SPSS

Nedenfor er de vigtigste nøgleforskelle mellem R vs SPSS

R er open source fri software, hvor R community er meget hurtig til softwareopdatering, der tilføjer regelmæssige nye biblioteker ny version af stabil R er 3, 5. IBM SPSS er ikke gratis, hvis nogen vil bruge SPSS-software, så skal den først downloade prøveversionen på grund af omkostningseffektiviteten af SPSS, de fleste af start-ups vælger R-software.
R er skrevet i C og Fortran. R har stærkere objektorienterede programmeringsfaciliteter end SPSS, mens SPSS grafisk brugergrænseflade er skrevet ved hjælp af Java-sprog. Det bruges hovedsageligt til interaktiv og statistisk analyse.
I beslutnings træer til statistisk analyse giver R ikke mange algoritmer, og de fleste af R-pakkerne kan kun implementere Klassificering og regressionstræ, og deres interface er ikke så brugervenlig. På den anden side er beslutningstræer i IBM SPSS bedre end R, fordi R ikke tilbyder mange træalgoritmer. Ved beslutningstræer er SPSS-interface meget brugervenlig, forståelig og let at bruge.
R har et mindre interaktivt analytisk værktøj end SPSS, men dets redaktører er tilgængelige til at yde GUI-support til programmering i R. til læring og praktisering af praktisk analyse R us bedste værktøj, da det virkelig hjælper analytikeren med at mestre de forskellige analysetrin og kommandoer. Derudover ligner SPSS-interface mere eller mindre som excel-regneark.
R giver meget flere muligheder for at ændre og optimere grafer på grund af en lang række pakker, der er tilgængelige. Den mest anvendte pakke i R er ggplot2 og R skinnende. Grafer i R laves også let interaktive, som giver brugerne mulighed for at lege med data. I SPSS er grafer ikke så interaktive som i R, hvor du kun kan oprette grundlæggende og enkle grafer eller diagrammer. Datahåndtering i både R og SPSS er næsten den samme. En væsentlig ulempe ved R er, at de fleste af dets funktioner skal indlæse alle data i hukommelsen før udførelse, hvorimod der i SPSS findes datastyringsfunktioner såsom sortering, aggregering, transposition og til sammenlægning af tabellen.

R vs SPSS sammenligningstabel

*Grundlag for sammenligning*	R	*SPSS*
Brugergrænseflade	R har det mindre interaktive analytiske værktøj, men redaktører er tilgængelige til at give GUI-support til programmering i R. til at lære og praktisere praktisk analyse R us bedste værktøj, da det virkelig hjælper analytikeren med at mestre de forskellige analysetrin og kommandoer.	SPSS har en mere interaktiv og brugervenlig grænseflade. SPSS viser data på et regnearklignende mode
Beslutningstagning	For beslutningstræer tilbyder R ikke mange algoritmer, og de fleste af R-pakkerne kan kun implementere CART (Classification and Regression Tree), og deres interface er ikke så brugervenlig.	For beslutningstræer er IBM SPSS bedre end R, fordi R ikke tilbyder mange træalgoritmer. For beslutningstræer er SPSS-interface meget brugervenlig og forståelig.
Datastyring	En stor ulempe ved R er, at de fleste af dets funktioner skal indlæse alle data i hukommelsen før udførelse, hvilket sætter en grænse for de mængder, der kan håndteres.	Med hensyn til datastyring ligner IBM SPSS mere eller mindre som R. den leverer datastyringsfunktioner såsom sortering, aggregering, transposition og til sammenlægning af tabellen.
Dokumentation	Med hensyn til dokumentation har R let tilgængelige dokumentationsfiler. R-samfund er imidlertid et af de stærkeste open source-samfund.	Mens SPSS er bagud i denne funktion. SPSS mangler denne funktion på grund af dens begrænsede brug.
Platform	R er skrevet i C og Fortran. R har stærkere objektorienterede programmeringsfaciliteter end de fleste statistiske computersprog.	SPSS grafisk brugergrænseflade (GUI) er skrevet i Java. Det bruges hovedsageligt til interaktiv og statistisk analyse.
Koste	R er fri software med open source, hvor R community er meget hurtig til softwareopdatering, der tilføjer nye biblioteker.	IBM SPSS er ikke gratis, hvis nogen vil lære SPSS, så skal den først bruge prøveversionen.
visualiseringer	R giver meget flere muligheder for at tilpasse og optimere grafer på grund af en lang række moduler, der er tilgængelige. Det mest anvendte modul i R er ggplot2. Disse grafer er også nemt at lave interaktive, som giver brugerne mulighed for at lege med data.	SPSS 'grafiske egenskaber er rent funktionelle, selvom det er muligt at foretage mindre ændringer i grafen, for at tilpasse din graf fuldt ud og visualiseringer i SPSS kan være meget besværlige.

Konklusion - R vs SPSS

R og SPSS er begge analyseværktøjer og har et stort karrierepotentiale. Da R er open source, kunne man let lære og implementere. SPSS er licenseret, og du skal købe det til permanent brug, men du kan lære SPSS gennem IBM SPSS prøveversion. Hvis nogen er ny med dataanalyse, så er SPSS et bedre valg på grund af dets brugervenlige interface til let at udføre statistisk analyse fra SPSS, du kan oprette grundlæggende visualisering, dette problem kan overvindes af R, R har en bred vifte af visualiseringer. I R kan du bruge ggplot2 og R skinnende til at udføre visualiseringer. R er bedst til (EDA) sonderende dataanalyse. R og SPSS er begge langsomme, når det gælder håndtering af store data for at løse dette problem, du skal gå til et andet værktøj.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til forskelle mellem R vs SPSS, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. denne artikel består af al nyttig forskel mellem R vs SPSS. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -