R vs SPSS - Découvrez les 7 différences les plus importantes

Différences entre R et SPSS

Le langage de programmation statistique R est un package open source gratuit basé sur le langage S. R a été développé par Ross Ihaka et Robert Gentleman à l'Université d'Auckland, en Nouvelle-Zélande. R est pour l'analyse des données et l'outil de visualisation des données. Il existe plusieurs éditeurs GUI du langage R, parmi lesquels RGui et R Studio sont couramment utilisés. SPSS signifie « P ace statistique pour les sciences sociales» et a été créé en 1968. Depuis que SPSS a été racheté par IBM en 2009, il est officiellement connu sous le nom de IBM SPSS Statistics. SPSS est un logiciel de nettoyage et d'analyse des données . Les données peuvent provenir de n'importe quelle source comme google analytics, d'une base de données client ou d'un serveur. SPSS peut ouvrir tous les formats de fichiers couramment utilisés pour les données structurées telles que la base de données relationnelle, SAS et Stata, csv ou tsv, tableur.

Comparaison directe entre R et SPSS (infographie)

Voici la comparaison des 7 meilleurs entre R vs SPSS

Différences clés entre R et SPSS

Vous trouverez ci-dessous les principales différences entre R et SPSS

R est un logiciel libre open source, où la communauté R est très rapide pour la mise à jour logicielle en ajoutant régulièrement de nouvelles bibliothèques. La nouvelle version de stable R est la 3.5. IBM SPSS n'est pas gratuit si quelqu'un veut utiliser le logiciel SPSS, il doit d'abord télécharger la version d'essai en raison de la rentabilité de SPSS, la plupart des start-ups opt R.
R est écrit en C et en Fortran. R dispose d'installations de programmation orientée objet plus solides que SPSS, tandis que l'interface utilisateur graphique SPSS est écrite en langage Java. Il est principalement utilisé pour l'analyse interactive et statistique.
Dans les arbres de décision d'analyse statistique, R ne fournit pas de nombreux algorithmes et la plupart des packages de R ne peuvent implémenter que l'arbre de classification et de régression et leur interface n'est pas aussi conviviale. En revanche, les arbres de décision dans IBM SPSS sont meilleurs que R car R n'offre pas de nombreux algorithmes d'arbre. Pour les arbres de décision, l'interface SPSS est très conviviale, compréhensible et facile à utiliser.
R dispose d'un outil d'analyse moins interactif que SPSS, mais ses éditeurs sont disponibles pour fournir une assistance graphique pour la programmation en R. pour l'apprentissage et la pratique de l'analyse pratique R us est le meilleur outil car il aide vraiment l'analyste à maîtriser les différentes étapes et commandes d'analyse. De plus, l'interface SPSS est plus ou moins similaire à la feuille de calcul Excel.
R offre beaucoup plus d'opportunités de modifier et d'optimiser les graphiques grâce à une large gamme de packages disponibles. Le package le plus largement utilisé dans R est ggplot2 et R shiny. Les graphiques en R sont également facilement interactifs, ce qui permet aux utilisateurs de jouer avec les données. Dans SPSS, les graphiques ne sont pas aussi interactifs que dans R où vous ne pouvez créer que des graphiques ou des diagrammes de base et simples. La gestion des données dans R et SPSS est presque la même. Un inconvénient majeur de R est que la plupart de ses fonctions doivent charger toutes les données en mémoire avant exécution alors que dans SPSS fournit des fonctions de gestion des données telles que le tri, l'agrégation, la transposition et la fusion de la table.

Tableau de comparaison R vs SPSS

*Base de comparaison*	R	*SPSS*
Interface utilisateur	R dispose de l'outil d'analyse moins interactif, mais des éditeurs sont disponibles pour fournir une assistance graphique pour la programmation dans R. pour l'apprentissage et la pratique de l'analyse pratique. R us est le meilleur outil car il aide vraiment l'analyste à maîtriser les différentes étapes et commandes d'analyse.	SPSS a une interface plus interactive et conviviale. SPSS affiche les données sous forme de feuille de calcul
La prise de décision	Pour les arbres de décision, R n'offre pas beaucoup d'algorithmes et la plupart des packages de R ne peuvent implémenter que CART (Classification and Regression Tree) et leur interface n'est pas aussi conviviale.	Pour les arbres de décision, IBM SPSS est meilleur que R car R n'offre pas de nombreux algorithmes d'arbre. Pour les arbres de décision, l'interface SPSS est très conviviale et compréhensible.
Gestion de données	Un inconvénient majeur de R est que la plupart de ses fonctions doivent charger toutes les données en mémoire avant l'exécution, ce qui fixe une limite aux volumes pouvant être traités.	En termes de gestion des données, IBM SPSS est plus ou moins similaire à R. il fournit des fonctions de gestion des données telles que le tri, l'agrégation, la transposition et la fusion de la table.
Documentation	En termes de documentation, R dispose facilement de fichiers de documentation explicatifs. Cependant, la communauté R est l'une des communautés open source les plus solides.	Alors que SPSS est en retard dans cette fonctionnalité. SPSS n'a pas cette fonctionnalité en raison de son utilisation limitée.
Plate-forme	R est écrit en C et en Fortran. R possède des fonctionnalités de programmation orientée objet plus solides que la plupart des langages de calcul statistique.	L'interface utilisateur graphique (GUI) de SPSS est écrite en Java. Il utilise principalement pour l'analyse interactive et statistique.
Coût	R est un logiciel libre open source, où la communauté R est très rapide pour la mise à jour logicielle en ajoutant de nouvelles bibliothèques.	IBM SPSS n'est pas gratuit si quelqu'un veut apprendre SPSS, il doit d'abord utiliser la version d'essai.
Visualisations	R offre beaucoup plus de possibilités de personnalisation et d'optimisation des graphiques grâce à une large gamme de modules disponibles. Le module le plus utilisé dans R est ggplot2. Ces graphiques sont également facilement interactifs, ce qui permet aux utilisateurs de jouer avec les données.	Les capacités graphiques de SPSS sont purement fonctionnelles bien qu'il soit possible d'apporter des modifications mineures au graphique, pour personnaliser entièrement votre graphique et les visualisations dans SPSS peuvent être très lourdes.

Conclusion - R vs SPSS

R et SPSS sont tous deux des outils d'analyse et ont un grand potentiel de carrière. Puisque R est open source, on pourrait facilement apprendre et implémenter. SPSS est sous licence et vous devez l'acheter pour une utilisation permanente, mais vous pouvez apprendre SPSS via la version d'essai d'IBM SPSS. Si quelqu'un est nouveau dans l'analyse de données, SPSS est un meilleur choix en raison de son interface conviviale pour effectuer facilement des analyses statistiques à partir de SPSS.Vous pouvez créer une visualisation de base.Ce problème peut être résolu par R, R a une large gamme de visualisations. Dans R, vous pouvez utiliser ggplot2 et R shiny pour effectuer des visualisations. R est le meilleur pour l'analyse de données exploratoires (EDA). R et SPSS sont tous deux lents quand il s'agit de traiter de grandes données pour résoudre ce problème, vous devez opter pour un autre outil.

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