Rozdiely medzi R vs SPSS
Štatistický programovací jazyk R je bezplatný otvorený zdrojový balík založený na jazyku S. R vyvinuli Ross Ihaka a Robert Gentleman z University of Auckland, Nový Zéland. R slúži na analýzu a vizualizáciu údajov. Existuje niekoľko editorov GU jazyka R, z ktorých sa bežne používajú RGui a R Studio. SPSS znamená „ Š tatistická štatistika pre spoločenské spoločenstvá“ a prvýkrát sa podnietil v roku 1968. Keďže spoločnosť SPSS prevzala spoločnosť IBM v roku 2009, oficiálne sa nazýva štatistika IBM SPSS Statistics. SPSS je softvér na čistenie a analýzu údajov . Údaje môžu pochádzať z ľubovoľného zdroja, napríklad z nástroja Google Analytics, zo zákazníckej databázy alebo zo servera. SPSS môže otvoriť všetky formáty súborov, ktoré sa bežne používajú pre štruktúrované údaje, ako sú relačná databáza, SAS a Stata, csv alebo tsv, tabuľka.
Porovnanie vzájomných vzťahov medzi R a SPSS (infografika)
Ďalej uvádzame porovnanie medzi R a SPSS
Kľúčové rozdiely medzi R vs SPSS
Nižšie sú uvedené najdôležitejšie kľúčové rozdiely medzi R verzus SPSS
- R je slobodný softvér s otvoreným zdrojovým kódom, kde komunita R je veľmi rýchla na aktualizáciu softvéru, pričom pravidelne pridáva nové knižnice. Nová verzia stabilného R je 3, 5. IBM SPSS nie je zadarmo, ak niekto chce používať softvér SPSS, potom si musí najprv stiahnuť skúšobnú verziu kvôli nákladovej efektívnosti SPSS, väčšina začínajúcich výrobcov softvéru R.
- R je uvedený v C a Fortran. R má silnejšie objektovo orientované programovacie prostriedky ako SPSS, zatiaľ čo grafické užívateľské rozhranie SPSS je napísané pomocou jazyka Java. Používa sa hlavne na interaktívnu a štatistickú analýzu.
- V rozhodovacích stromoch štatistickej analýzy R neposkytuje veľa algoritmov a väčšina balíkov R môže implementovať iba strom klasifikácie a regresie a ich rozhranie nie je tak užívateľsky príjemné. Na druhej strane rozhodovacie stromy v IBM SPSS sú lepšie ako R, pretože R neponúka veľa stromových algoritmov. Pre rozhodovacie stromy je rozhranie SPSS veľmi užívateľsky príjemné, zrozumiteľné a ľahko použiteľné.
- R má menej interaktívny analytický nástroj ako SPSS, ale jeho editori sú k dispozícii na poskytovanie podpory GUI pre programovanie v R. na učenie a precvičenie praktickej analytiky R us najlepší nástroj, pretože analytikovi skutočne pomáha zvládnuť rôzne analytické kroky a príkazy. Rozhranie SPSS je navyše viac-menej podobné excelovským tabuľkám.
- R ponúka oveľa viac príležitostí na úpravu a optimalizáciu grafov vďaka širokej škále dostupných balíkov. Najpoužívanejším balíkom v R je ggplot2 a R lesklý. Grafy v R sú tiež ľahko interaktívne, čo používateľom umožňuje hrať sa s dátami. Grafy SPSS nie sú také interaktívne ako v R, kde môžete vytvárať iba základné a jednoduché grafy alebo grafy. Správa údajov v R aj SPSS je takmer rovnaká. Hlavnou nevýhodou R je, že väčšina jeho funkcií musí načítať všetky dáta do pamäte pred vykonaním, zatiaľ čo v SPSS poskytuje funkcie správy údajov, ako je triedenie, agregácia, transpozícia a zlúčenie tabuľky.
Porovnávacia tabuľka R vs SPSS
Základ pre porovnanie | R | SPSS |
Užívateľské rozhranie | R má menej interaktívny analytický nástroj, ale editori sú k dispozícii na poskytovanie podpory grafického používateľského rozhrania pre programovanie v jazyku R. Na učenie a precvičovanie praktických analytických nástrojov R nám pomáha analytikovi zvládnuť rôzne analytické kroky a príkazy. | SPSS má interaktívnejšie a užívateľsky prívetivejšie rozhranie. SPSS zobrazuje dáta tabuľkovým spôsobom |
Rozhodovanie | Pre rozhodovacie stromy R neponúka veľa algoritmov a väčšina balíkov R môže implementovať iba CART (Klasifikačný a regresný strom) a ich rozhranie nie je tak užívateľsky príjemné. | Pre rozhodovacie stromy je IBM SPSS lepšia ako R, pretože R neponúka veľa stromových algoritmov. Pre rozhodovacie stromy je rozhranie SPSS veľmi užívateľsky príjemné a zrozumiteľné. |
Správa údajov | Hlavnou nevýhodou R je, že väčšina jeho funkcií musí pred vykonaním načítať všetky dáta do pamäte, čo stanovuje limit na objemy, s ktorými sa dá manipulovať. | Pokiaľ ide o správu údajov, IBM SPSS je viac-menej podobný R. Poskytuje funkcie správy údajov, ako je triedenie, agregácia, transpozícia a pre zlúčenie tabuľky. |
dokumentácia | Pokiaľ ide o dokumentáciu, R má ľahko dostupné súbory s vysvetlením. Komunita R je však jednou z najsilnejších komunít s otvoreným zdrojom. | Kým v tejto funkcii SPSS zaostáva. SPSS túto funkciu nemá kvôli jej obmedzenému použitiu. |
Plošina | R je uvedený v C a Fortran. R má silnejšie objektovo orientované programovacie prostriedky ako väčšina štatistických výpočtových jazykov. | Grafické užívateľské rozhranie SPSS (GUI) je napísané v jazyku Java. Využíva sa hlavne na interaktívnu a štatistickú analýzu. |
náklady | R je slobodný softvér s otvoreným zdrojom, kde komunita R je veľmi rýchla na aktualizáciu softvéru pridaním nových knižníc. | IBM SPSS nie je zadarmo, ak sa niekto chce naučiť SPSS, potom musí najskôr použiť skúšobnú verziu. |
vizualizácia | R ponúka oveľa viac príležitostí na prispôsobenie a optimalizáciu grafov vďaka širokej škále dostupných modulov. Najpoužívanejším modulom v R je ggplot2. Tieto grafy sú tiež ľahko interaktívne, čo používateľom umožňuje hrať sa s dátami. | Grafické možnosti SPSS sú čisto funkčné, aj keď je možné v grafe vykonať menšie zmeny, úplné prispôsobenie grafu a vizualizácie v SPSS môžu byť veľmi ťažkopádne. |
Záver - R vs SPSS
R a SPSS sú analytické nástroje a majú veľký kariérny potenciál. Pretože R je otvorený zdroj, človek by sa mohol ľahko učiť a implementovať. SPSS je licencovaný a musíte si ho kúpiť na trvalé použitie, SPSS sa však môžete učiť prostredníctvom skúšobnej verzie IBM SPSS. Ak je niekto v analytike údajov nový, potom je SPSS lepšou voľbou, pretože vďaka jeho užívateľsky prívetivému rozhraniu na vykonávanie štatistických analýz s ľahkosťou od SPSS môžete vytvoriť základnú vizualizáciu, tento problém možno prekonať pomocou R, R má širokú škálu vizualizácií. V R môžete použiť ggplot2 a R shiny na vizualizáciu. R je najlepšie pre (EDA) prieskumnú analýzu údajov. R a SPSS sú pomalé, pokiaľ ide o spracovanie veľkých dát, aby ste vyriešili tento problém, musíte ísť za iným nástrojom.
Odporúčané články
Toto bola príručka pre rozdiely medzi R vs SPSS, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. tento článok pozostáva zo všetkých užitočných rozdielov medzi R vs SPSS. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Hadoop vs Cassandra - zistite 17 úžasných rozdielov
- Java vs Python - Top 9 dôležitých porovnaní, ktoré musíte naučiť
- Prediktívna analýza verzus popisná analýza - ktorá je lepšia
- Spark SQL vs Presto - zistite 7 užitočných porovnaní