R vs SPSS - Scopri le 7 differenze più importanti

Differenze tra R vs SPSS

Il linguaggio di programmazione statistica R è un pacchetto open source gratuito basato sul linguaggio S. R è stato sviluppato da Ross Ihaka e Robert Gentleman all'Università di Auckland, in Nuova Zelanda. R è per lo strumento di analisi e visualizzazione dei dati. Esistono diversi editor di GUI per il linguaggio R, di cui RGui e R Studio sono comunemente utilizzati. SPSS significa "Supporto statistico per le scienze sociali" ed è stato istituito per la prima volta nel 1968. Da quando SPSS è stato acquisito da IBM nel 2009, allora è ufficialmente noto come IBM SPSS Statistics. SPSS è un software per la pulizia e l'analisi dei dati . I dati possono provenire da qualsiasi fonte come Google Analytics, un database dei clienti o un server. SPSS può aprire tutti i formati di file comunemente utilizzati per dati strutturati come database relazionale, SAS e Stata, CSV o TSV, foglio di calcolo.

Confronto testa a testa tra R vs SPSS (infografica)

Di seguito è riportato il top 7 confronto tra R vs SPSS

Differenze chiave tra R vs SPSS

Di seguito sono riportate le principali differenze tra R vs SPSS

R è un software libero open source, dove la comunità R è molto veloce per l'aggiornamento del software aggiungendo nuove librerie su base regolare, la nuova versione di R stabile è 3.5. IBM SPSS non è gratuito se qualcuno desidera utilizzare il software SPSS, quindi deve prima scaricare la versione di prova a causa dell'economicità di SPSS, la maggior parte delle start-up optano per il software R.
R è scritto in C e Fortran. R ha strutture di programmazione orientate agli oggetti più forti di SPSS mentre l'interfaccia utente grafica SPSS è scritta usando il linguaggio Java. Viene utilizzato principalmente per analisi interattive e statistiche.
Nell'albero decisionale relativo all'analisi statistica, R non fornisce molti algoritmi e la maggior parte dei pacchetti di R può solo implementare l'albero di classificazione e regressione e la loro interfaccia non è così intuitiva. D'altra parte, gli alberi decisionali in IBM SPSS sono migliori di R perché R non offre molti algoritmi ad albero. Per gli alberi decisionali, l'interfaccia SPSS è molto intuitiva, comprensibile e facile da usare.
R ha uno strumento analitico meno interattivo di SPSS ma i suoi editor sono disponibili per fornire supporto GUI per la programmazione in R. per l'apprendimento e la pratica dell'analisi pratica. Lo strumento migliore in quanto aiuta l'analista a padroneggiare i vari passaggi e comandi di analisi. Inoltre, l'interfaccia SPSS è più o meno simile al foglio di calcolo Excel.
R offre molte più opportunità di modificare e ottimizzare i grafici grazie a una vasta gamma di pacchetti disponibili. Il pacchetto più usato in R è ggplot2 e R lucido. I grafici in R sono anche facilmente interattivi, che consentono agli utenti di giocare con i dati. In SPSS i grafici non sono così interattivi come in R dove è possibile creare solo grafici o grafici di base e semplici. La gestione dei dati sia in R che in SPSS è quasi la stessa. Un grave svantaggio di R è che la maggior parte delle sue funzioni deve caricare tutti i dati in memoria prima dell'esecuzione, mentre in SPSS fornisce funzioni di gestione dei dati come ordinamento, aggregazione, trasposizione e per l'unione della tabella.

Tabella di confronto R vs SPSS

*Base per il confronto*	R	*SPSS*
Interfaccia utente	R ha lo strumento analitico meno interattivo, ma gli editor sono disponibili per fornire supporto GUI per la programmazione in R. per l'apprendimento e la pratica dell'analisi pratica. Lo strumento migliore in quanto aiuta realmente l'analista a padroneggiare i vari passaggi e comandi di analisi.	SPSS ha un'interfaccia più interattiva e intuitiva. SPSS visualizza i dati in modo simile a un foglio di calcolo
Il processo decisionale	Per gli alberi decisionali, R non offre molti algoritmi e la maggior parte dei pacchetti di R può implementare solo CART (albero di classificazione e regressione) e la loro interfaccia non è così intuitiva.	Per gli alberi decisionali, IBM SPSS è migliore di R perché R non offre molti algoritmi ad albero. Per gli alberi decisionali, l'interfaccia SPSS è molto intuitiva e comprensibile.
Gestione dati	Un grave svantaggio di R è che la maggior parte delle sue funzioni deve caricare tutti i dati in memoria prima dell'esecuzione, il che pone un limite ai volumi che possono essere gestiti.	In termini di gestione dei dati, IBM SPSS è più o meno simile a R. fornisce funzioni di gestione dei dati come ordinamento, aggregazione, trasposizione e per l'unione della tabella.
Documentazione	In termini di documentazione R ha facilmente a disposizione spiegare i file di documentazione. La community R, tuttavia, è una delle community open source più potenti.	Mentre SPSS è in ritardo in questa funzione. A SPSS manca questa funzione a causa del suo uso limitato.
piattaforma	R è scritto in C e Fortran. R ha strutture di programmazione orientate agli oggetti più forti rispetto alla maggior parte dei linguaggi di calcolo statistico.	L'interfaccia grafica utente SPSS (GUI) è scritta in Java. Utilizza principalmente per analisi interattive e statistiche.
Costo	R è un software libero open source, in cui la comunità R è molto veloce per l'aggiornamento del software con l'aggiunta di nuove librerie.	IBM SPSS non è gratuito se qualcuno vuole imparare SPSS, quindi deve prima utilizzare la versione di prova.
Effetti grafici	R offre molte più opportunità di personalizzare e ottimizzare i grafici grazie a una vasta gamma di moduli disponibili. Il modulo più utilizzato in R è ggplot2. Questi grafici sono anche facilmente interattivi, che consentono agli utenti di giocare con i dati.	Le funzionalità grafiche di SPSS sono puramente funzionali sebbene sia possibile apportare lievi modifiche al grafico, personalizzare completamente il grafico e le visualizzazioni in SPSS possono essere molto macchinose.

Conclusione - R vs SPSS

R e SPSS sono entrambi strumenti di analisi e hanno un grande potenziale di carriera. Poiché R è open source, si potrebbe facilmente imparare e implementare. SPSS è concesso in licenza ed è necessario acquistarlo per uso permanente, ma è possibile apprendere SPSS tramite la versione di prova di IBM SPSS. Se qualcuno è nuovo nell'analisi dei dati, SPSS è una scelta migliore grazie alla sua interfaccia user-friendly per eseguire analisi statistiche con facilità da SPSS, puoi creare una visualizzazione di base che questo problema può essere superato da R, R ha una vasta gamma di visualizzazioni. In R puoi usare ggplot2 e R lucido per eseguire visualizzazioni. R è il migliore per l'analisi dei dati esplorativi (EDA). R e SPSS sono entrambi lenti quando si tratta di gestire dati di grandi dimensioni per risolvere questo problema, è necessario scegliere un altro strumento.

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