Unterschiede zwischen R vs SPSS

Die statistische Programmiersprache R ist ein kostenloses Open-Source-Paket, das auf der Sprache S basiert. R wurde von Ross Ihaka und Robert Gentleman an der Universität von Auckland, Neuseeland, entwickelt. R dient zur Datenanalyse und Datenvisualisierung. Es gibt verschiedene GUI-Editoren für R-Sprache, von denen RGui und R Studio häufig verwendet werden. SPSS bedeutet „Statistik für die Sozialwissenschaften“ und wurde erstmals 1968 ins Leben gerufen. Seit der Übernahme von SPSS durch IBM im Jahr 2009 ist das Unternehmen offiziell als IBM SPSS Statistics bekannt. SPSS ist eine Software zur Bereinigung und Analyse der Daten . Daten können aus einer beliebigen Quelle wie Google Analytics, einer Kundendatenbank oder von einem Server stammen. SPSS kann alle Dateiformate öffnen, die üblicherweise für strukturierte Daten verwendet werden, z. B. relationale Datenbanken, SAS und Stata, CSV oder TSV, Tabellenkalkulation.

Head to Head Vergleich zwischen R und SPSS (Infografik)

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Hauptunterschiede zwischen R und SPSS

Nachfolgend sind die wichtigsten Hauptunterschiede zwischen R und SPSS aufgeführt

  • R ist Open-Source-freie Software, wobei die R-Community sehr schnell für Software-Updates ist und regelmäßig neue Bibliotheken hinzufügt. Neue Version von stable R ist 3.5. IBM SPSS ist nicht kostenlos, wenn jemand die SPSS-Software verwenden möchte. Aufgrund der Kosteneffizienz von SPSS muss die Testversion zunächst heruntergeladen werden. Die meisten Start-ups entscheiden sich für R-Software.
  • R ist in C und Fortran geschrieben. R verfügt über stärker objektorientierte Programmierfunktionen als SPSS, während die grafische Benutzeroberfläche von SPSS in Java geschrieben ist. Es wird hauptsächlich für interaktive und statistische Analysen verwendet.
  • In Entscheidungsbäumen für statistische Analysen bietet R nicht viele Algorithmen, und die meisten Pakete von R können nur Klassifizierungs- und Regressionsbaum implementieren, und ihre Oberfläche ist nicht so benutzerfreundlich. Andererseits sind Entscheidungsbäume in IBM SPSS besser als R, da R nicht viele Baumalgorithmen bietet. Für Entscheidungsbäume ist die SPSS-Oberfläche sehr benutzerfreundlich, verständlich und einfach zu bedienen.
  • R verfügt über ein weniger interaktives Analysetool als SPSS, seine Editoren bieten jedoch GUI-Unterstützung für die Programmierung in R. Zum Erlernen und Üben von praktischen Analysen. R Wir sind das beste Tool, da es dem Analysten dabei hilft, die verschiedenen Analyseschritte und -befehle zu meistern. Darüber hinaus ähnelt die SPSS-Oberfläche in etwa der Excel-Tabelle.
  • R bietet aufgrund einer Vielzahl von verfügbaren Paketen viel mehr Möglichkeiten zum Ändern und Optimieren von Diagrammen. Das am häufigsten verwendete Paket in R ist ggplot2 und R shiny. Diagramme in R lassen sich auch leicht interaktiv gestalten, sodass Benutzer mit Daten spielen können. In SPSS sind Diagramme nicht so interaktiv wie in R, wo Sie nur einfache und einfache Diagramme oder Diagramme erstellen können. Die Datenverwaltung in R und SPSS ist nahezu identisch. Ein Hauptnachteil von R ist, dass die meisten seiner Funktionen alle Daten vor der Ausführung in den Speicher laden müssen, wohingegen SPSS Datenverwaltungsfunktionen wie Sortieren, Aggregieren, Transpositionieren und Zusammenführen der Tabelle bereitstellt.

R vs SPSS Vergleichstabelle

Grundlage für den VergleichRSPSS
BenutzeroberflächeR verfügt über das weniger interaktive Analysetool, es stehen jedoch Editoren zur Verfügung, mit denen die Programmierung in R über eine grafische Benutzeroberfläche gesteuert werden kann, um praktische Analysen zu lernen und zu üben.
SPSS verfügt über eine interaktivere und benutzerfreundlichere Oberfläche. SPSS zeigt Daten in einer Art Tabellenkalkulation an
Entscheidungen fällenFür Entscheidungsbäume bietet R nicht viele Algorithmen und die meisten Pakete von R können nur CART (Classification and Regression Tree) implementieren und ihre Oberfläche ist nicht so benutzerfreundlich.Für Entscheidungsbäume ist IBM SPSS besser als R, da R nicht viele Baumalgorithmen bietet. Für Entscheidungsbäume ist die SPSS-Oberfläche sehr benutzerfreundlich und verständlich.
DatenmanagementEin Hauptnachteil von R besteht darin, dass die meisten seiner Funktionen vor der Ausführung alle Daten in den Speicher laden müssen, was eine Begrenzung der Volumes festlegt, die verarbeitet werden können.In Bezug auf die Datenverwaltung ähnelt IBM SPSS in etwa R. Es bietet Datenverwaltungsfunktionen wie Sortieren, Aggregieren, Versetzen und Zusammenführen der Tabelle.
DokumentationIn Bezug auf die Dokumentation hat R leicht verfügbare EXPLAIN-Dokumentationsdateien. Die R-Community ist jedoch eine der stärksten Open-Source-Communities.Während SPSS in dieser Funktion hinterherhinkt. SPSS fehlt diese Funktion aufgrund seiner eingeschränkten Verwendung.
PlattformR ist in C und Fortran geschrieben. R verfügt über stärker objektorientierte Programmiermöglichkeiten als die meisten statistischen Computersprachen.Die grafische Benutzeroberfläche (GUI) von SPSS ist in Java geschrieben. Es wird hauptsächlich für interaktive und statistische Analysen verwendet.
KostenR ist Open-Source-freie Software, wobei die R-Community für Software-Updates, die neue Bibliotheken hinzufügen, sehr schnell ist.IBM SPSS ist nicht kostenlos, wenn jemand SPSS erlernen möchte, muss er zuerst die Testversion verwenden.
VisualisierungenR bietet aufgrund einer Vielzahl verfügbarer Module viel mehr Möglichkeiten zur Anpassung und Optimierung von Diagrammen. Das in R am häufigsten verwendete Modul ist ggplot2. Diese Grafiken lassen sich auch leicht interaktiv gestalten, sodass Benutzer mit Daten spielen können.Die grafischen Funktionen von SPSS sind rein funktional, obwohl es möglich ist, geringfügige Änderungen am Diagramm vorzunehmen, das Diagramm vollständig anzupassen und die Visualisierung in SPSS sehr umständlich zu gestalten.

Schlussfolgerung - R vs SPSS

Sowohl R als auch SPSS sind Analysetools und haben ein großes Karrierepotenzial. Da R Open Source ist, kann man es leicht lernen und implementieren. SPSS ist lizenziert und muss für den dauerhaften Gebrauch gekauft werden. Sie können SPSS jedoch über die IBM SPSS-Testversion erlernen. Wenn jemand neu in der Datenanalyse ist, ist SPSS die bessere Wahl, da die benutzerfreundliche Oberfläche zur Durchführung statistischer Analysen mit SPSS einfach ist. Sie können grundlegende Visualisierungen erstellen. Dieses Problem kann mit R überwunden werden. R verfügt über eine breite Palette von Visualisierungen. In R können Sie ggplot2 und R shiny verwenden, um Visualisierungen durchzuführen. R eignet sich am besten für die explorative Datenanalyse (EDA). R und SPSS sind beide langsam, wenn es darum geht, große Datenmengen zu verarbeiten, um dieses Problem zu lösen. Sie müssen sich für ein anderes Tool entscheiden.

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Dies war ein Leitfaden für die Unterschiede zwischen R und SPSS, deren Bedeutung, Kopf-an-Kopf-Vergleich, Hauptunterschiede, Vergleichstabelle und Schlussfolgerung. Dieser Artikel enthält alle nützlichen Unterschiede zwischen R und SPSS. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -

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