R vs SPSS - Ta reda på de 7 viktigaste skillnaderna

Skillnader mellan R vs SPSS

Det statistiska programmeringsspråket R är ett gratis open source-paket baserat på S-språket. R utvecklades av Ross Ihaka och Robert Gentleman vid University of Auckland, Nya Zeeland. R är för dataanalys och datavisualiseringsverktyg. Det finns flera GUI-redaktörer av R-språk, av vilka RGui och R Studio ofta används. SPSS betyder " S tatistisk uppsättning för de vetenskapliga vetenskaperna" och inleddes först 1968. Sedan SPSS övertogs av IBM 2009, är det officiellt känt som IBM SPSS Statistics. SPSS är en mjukvara för rengöring och analys av data . Data kan komma från vilken källa som Google Analytics, en kunddatabas eller från en server. SPSS kan öppna alla filformat som vanligtvis används för strukturerad data såsom relationsdatabas, SAS och Stata, csv eller tsv, kalkylblad.

Jämförelse mellan head och huvud mellan R vs SPSS (Infographics)

Nedan visas topp 7 jämförelsen mellan R vs SPSS

Viktiga skillnader mellan R vs SPSS

Nedan är de viktigaste viktiga skillnaderna mellan R vs SPSS

R är fri programvara med öppen källkod, där R-community är mycket snabb för mjukvaruuppdatering och lägger till nya bibliotek regelbundet. Ny version av stabil R är 3, 5. IBM SPSS är inte gratis om någon vill använda SPSS-programvara, då måste den ladda ner testversionen först på grund av kostnadseffektiviteten hos SPSS, de flesta nystartade programvaror väljer R-programvara.
R är skriven i C och Fortran. R har starkare objektorienterade programmeringsfaciliteter än SPSS medan SPSS grafiska användargränssnitt skrivs med Java-språk. Det används främst för interaktiv och statistisk analys.
I statistiska analysbeslutsträd ger R inte många algoritmer och de flesta av paketen med R kan bara implementera klassificerings- och regressionsträd och deras gränssnitt är inte lika användarvänliga. Å andra sidan är beslutsträd i IBM SPSS bättre än R eftersom R inte erbjuder många trädalgoritmer. För beslutsträd är SPSS-gränssnittet mycket användarvänligt, förståeligt och lätt att använda.
R har ett mindre interaktivt analysverktyg än SPSS men dess redaktörer är tillgängliga för att ge GUI-stöd för programmering i R. för att lära och praktisera praktisk analys R us bästa verktyg eftersom det verkligen hjälper analytiker att behärska de olika analysstegen och kommandona. Dessutom är SPSS-gränssnitt mer eller mindre likt Excel-kalkylbladet.
R erbjuder mycket fler möjligheter att ändra och optimera grafer på grund av ett brett utbud av tillgängliga paket. Det mest använda paketet i R är ggplot2 och R glänsande. Grafer i R är också enkelt att göra interaktiva, vilket gör det möjligt för användare att spela med data. I SPSS är grafer inte så interaktiva som i R där du bara kan skapa grundläggande och enkla grafer eller diagram. Datahantering i både R och SPSS är nästan samma. En viktig nackdel med R är att de flesta av dess funktioner måste ladda alla data i minnet innan exekvering medan i SPSS tillhandahåller datahanteringsfunktioner såsom sortering, aggregering, transposition och för sammanslagning av tabellen.

R vs SPSS jämförelsetabell

*Grund för jämförelse*	R	*SPSS*
Användargränssnitt	R har det mindre interaktiva analysverktyget men redaktörer är tillgängliga för att ge GUI-stöd för programmering i R. för att lära sig och öva praktiska analyser R us bästa verktyg eftersom det verkligen hjälper analytiker att behärska de olika analysstegen och kommandona.	SPSS har ett mer interaktivt och användarvänligt gränssnitt. SPSS visar data på ett kalkylbladliknande sätt
Beslutsfattande	För beslutsträd erbjuder R inte många algoritmer och de flesta av paketen med R kan bara implementera CART (Classification and Regression Tree) och deras gränssnitt är inte lika användarvänliga.	För beslutsträd är IBM SPSS bättre än R eftersom R inte erbjuder många trädalgoritmer. För beslutsträd är SPSS-gränssnittet mycket användarvänligt och förståeligt.
Datahantering	En stor nackdel med R är att de flesta av dess funktioner måste ladda alla data i minnet innan exekvering, vilket sätter en gräns för volymerna som kan hanteras.	När det gäller datahantering liknar IBM SPSS mer eller mindre som R. den tillhandahåller datahanteringsfunktioner som sortering, aggregering, transposition och för sammanslagning av tabellen.
Dokumentation	När det gäller dokumentation har R lätt tillgängliga förklara dokumentationsfiler. R-gemenskapen är emellertid en av de starkaste öppen källkodssamhällena.	Medan SPSS släpar efter i den här funktionen. SPSS saknar denna funktion på grund av dess begränsade användning.
Plattform	R är skriven i C och Fortran. R har starkare objektorienterade programmeringsfaciliteter än de flesta statistiska datorspråk.	SPSS grafiska användargränssnitt (GUI) är skriven i Java. Den använder huvudsakligen för interaktiv och statistisk analys.
Kosta	R är fri programvara med öppen källkod, där R-gemenskapen är mycket snabb för programuppdatering och lägger till nya bibliotek.	IBM SPSS är inte gratis om någon vill lära sig SPSS måste den först använda provversionen.
visualiseringar	R erbjuder mycket fler möjligheter att anpassa och optimera grafer på grund av ett stort antal moduler som finns tillgängliga. Den mest använda modulen i R är ggplot2. Dessa diagram är också enkla att göra interaktiva, vilket gör det möjligt för användare att spela med data.	De grafiska funktionerna hos SPSS är rent funktionella även om det är möjligt att göra mindre ändringar i diagrammet, att helt anpassa din graf och visualiseringar i SPSS kan vara mycket besvärliga.

Slutsats - R vs SPSS

R och SPSS är båda analysverktyg och har stor karriärpotential. Eftersom R är öppen källkod, kan man enkelt lära sig och implementera. SPSS är licensierad och du måste köpa det för permanent användning men du kan lära dig SPSS genom IBM SPSS provversion. Om någon är ny inom dataanalys är SPSS ett bättre val på grund av dess användarvänliga gränssnitt för att enkelt utföra statistisk analys från SPSS kan du skapa grundläggande visualisering detta problem kan övervinnas av R, R har ett brett spektrum av visualiseringar. I R kan du använda ggplot2 och R glänsande för att utföra visualiseringar. R är bäst för (EDA) undersökande dataanalys. R och SPSS är båda långsamma när det gäller att hantera stora data för att lösa detta problem måste du gå till ett annat verktyg.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till skillnader mellan R vs SPSS, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. den här artikeln består av all användbar skillnad mellan R vs SPSS. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -