R vs SPSS - Ontdek de 7 belangrijkste verschillen

Verschillen tussen R versus SPSS

De statistische programmeertaal R is een gratis open source pakket op basis van de S-taal. R is ontwikkeld door Ross Ihaka en Robert Gentleman aan de Universiteit van Auckland, Nieuw-Zeeland. R is voor data-analyse en data visualisatie tool. Er zijn verschillende GUI-editors van R-taal, waaruit RGui en R Studio veel worden gebruikt. SPSS betekent " S tatistisch P ackage for the S ocial S ciences" en werd voor het eerst geïnitieerd in 1968. Sinds SPSS werd overgenomen door IBM in 2009, staat het officieel bekend als IBM SPSS Statistics. SPSS is software voor het opschonen en analyseren van de gegevens . Gegevens kunnen afkomstig zijn van elke bron, zoals Google Analytics, een klantendatabase of van een server. SPSS kan alle bestandsindelingen openen die vaak worden gebruikt voor gestructureerde gegevens, zoals relationele database, SAS en Stata, csv of tsv, spreadsheet.

Head to Head-vergelijking tussen R vs SPSS (Infographics)

Hieronder staat de top 7 vergelijking tussen R vs SPSS

Belangrijkste verschillen tussen R versus SPSS

Hieronder staan de belangrijkste belangrijkste verschillen tussen R versus SPSS

R is open source gratis software, waar R community erg snel is voor software-update door regelmatig nieuwe bibliotheken toe te voegen nieuwe versie van stabiele R is 3.5. IBM SPSS is niet gratis als iemand SPSS-software wil gebruiken, dan moet het eerst de proefversie downloaden vanwege de kosteneffectiviteit van SPSS, de meeste startups kiezen voor R-software.
R is geschreven in C en Fortran. R heeft sterkere objectgeoriënteerde programmeermogelijkheden dan SPSS, terwijl de grafische gebruikersinterface van SPSS is geschreven met behulp van Java-taal. Het wordt voornamelijk gebruikt voor interactieve en statistische analyse.
In beslissingsbomen voor statistische analyse biedt R niet veel algoritmen en kunnen de meeste pakketten van R alleen de classificatie- en regressiestructuur implementeren en is hun interface niet zo gebruiksvriendelijk. Aan de andere kant zijn beslissingsbomen in IBM SPSS beter dan R omdat R niet veel boomalgoritmen biedt. Voor beslissingsbomen is de SPSS-interface zeer gebruiksvriendelijk, begrijpelijk en gemakkelijk te gebruiken.
R heeft een minder interactieve analytische tool dan SPSS, maar de editors zijn beschikbaar voor het bieden van GUI-ondersteuning voor programmeren in R. voor het leren en oefenen van hands-on analytics. Bovendien is de SPSS-interface min of meer vergelijkbaar met Excel-spreadsheet.
R biedt veel meer mogelijkheden om grafieken aan te passen en te optimaliseren dankzij een breed scala aan beschikbare pakketten. Het meest gebruikte pakket in R is ggplot2 en R glanzend. Grafieken in R zijn ook gemakkelijk interactief gemaakt, waarmee gebruikers met gegevens kunnen spelen. In SPSS zijn grafieken niet zo interactief als in R, waar u alleen eenvoudige en eenvoudige grafieken of diagrammen kunt maken. Gegevensbeheer in zowel R als SPSS is bijna hetzelfde. Een belangrijk nadeel van R is dat de meeste functies alle gegevens in het geheugen moeten laden voordat ze kunnen worden uitgevoerd, terwijl in SPSS functies voor gegevensbeheer biedt, zoals sorteren, aggregeren, transponeren en voor het samenvoegen van de tabel.

R versus SPSS-vergelijkingstabel

*Basis voor vergelijking*	R	*SPSS*
Gebruikersomgeving	R heeft de minder interactieve analytische tool, maar editors zijn beschikbaar voor het bieden van GUI-ondersteuning voor programmeren in R. voor het leren en oefenen van hands-on analytics R us beste tool omdat het de analist echt helpt de verschillende analytische stappen en opdrachten onder de knie te krijgen.	SPSS heeft een meer interactieve en gebruikersvriendelijke interface. SPSS geeft gegevens op een spreadsheet-achtige manier weer
Besluitvorming	Voor beslissingsbomen biedt R niet veel algoritmen en de meeste pakketten van R kunnen alleen CART (classificatie en regressieboom) implementeren en hun interface is niet zo gebruiksvriendelijk.	Voor beslissingsbomen is IBM SPSS beter dan R omdat R niet veel boomalgoritmen biedt. Voor beslissingsbomen is de SPSS-interface zeer gebruiksvriendelijk en begrijpelijk.
Gegevensbeheer	Een groot nadeel van R is dat de meeste functies alle gegevens in het geheugen moeten laden voordat ze kunnen worden uitgevoerd, waardoor een limiet wordt ingesteld voor de volumes die kunnen worden verwerkt.	Qua gegevensbeheer lijkt IBM SPSS min of meer op R. het biedt functies voor gegevensbeheer zoals sorteren, aggregeren, transponeren en voor het samenvoegen van de tabel.
Documentatie	Qua documentatie is R gemakkelijk beschikbaar, leg documentatiebestanden uit. R-community is echter een van de sterkste open source-communities.	Terwijl SPSS achterblijft bij deze functie. SPSS mist deze functie vanwege het beperkte gebruik.
Platform	R is geschreven in C en Fortran. R heeft sterkere objectgeoriënteerde programmeermogelijkheden dan de meeste statistische computertalen.	SPSS grafische gebruikersinterface (GUI) is geschreven in Java. Het gebruikt voornamelijk voor interactieve en statistische analyse.
Kosten	R is open source gratis software, waar R community erg snel is voor software-updates door nieuwe bibliotheken toe te voegen.	IBM SPSS is niet gratis als iemand SPSS wil leren, dan moet het eerst een proefversie gebruiken.
visualisaties	R biedt veel meer mogelijkheden om grafieken aan te passen en te optimaliseren dankzij een breed scala aan beschikbare modules. De meest gebruikte module in R is ggplot2. Deze grafieken zijn ook gemakkelijk interactief gemaakt, waarmee gebruikers met gegevens kunnen spelen.	De grafische mogelijkheden van SPSS zijn puur functioneel, hoewel het mogelijk is om kleine wijzigingen in de grafiek aan te brengen, om uw grafiek volledig aan te passen en visualisaties in SPSS kunnen erg omslachtig zijn.

Conclusie - R vs SPSS

R en SPSS zijn beide analysetools en hebben een groot carrièrepotentieel. Omdat R open source is, kan men gemakkelijk leren en implementeren. SPSS is gelicentieerd en u moet het kopen voor permanent gebruik, maar u kunt SPSS leren via de proefversie van IBM SPSS. Als iemand nieuw is in data-analyse, is SPSS een betere keuze vanwege de gebruikersvriendelijke interface om met SPSS gemakkelijk statistische analyses uit te voeren. U kunt een basisvisualisatie maken. Dit probleem kan worden opgelost door R, R heeft een breed scala aan visualisaties. In R kunt u ggplot2 en R shiny gebruiken om visualisaties uit te voeren. R is het beste voor (EDA) verkennende data-analyse. R en SPSS zijn beide traag als het gaat om het verwerken van grote gegevens om dit probleem op te lossen, moet je een ander hulpmiddel gebruiken.

Aanbevolen artikelen

Dit is een leidraad geweest voor verschillen tussen R versus SPSS, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. dit artikel bestaat uit alle nuttige verschillen tussen R versus SPSS. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -