R vs SPSS - Descubra as 7 diferenças mais importantes

Diferenças entre R vs SPSS

A linguagem de programação estatística R é um pacote de código aberto gratuito baseado na linguagem S. R foi desenvolvido por Ross Ihaka e Robert Gentleman na Universidade de Auckland, Nova Zelândia. R é para ferramenta de análise e visualização de dados. Existem vários editores de GUI da linguagem R, dos quais o RGui e o R Studio são comumente usados. SPSS significa “Pacote Estatístico para as Ciências Sociais” e foi instituído pela primeira vez em 1968. Desde que o SPSS foi assumido pela IBM em 2009, ele é oficialmente conhecido como IBM SPSS Statistics. O SPSS é um software para limpar e analisar os dados . Os dados podem vir de qualquer fonte, como o Google Analytics, um banco de dados de clientes ou um servidor. O SPSS pode abrir todos os formatos de arquivo comumente usados para dados estruturados, como planilha de banco de dados relacional, SAS e Stata, csv ou tsv.

Comparação cara a cara entre R vs SPSS (Infográficos)

Abaixo está a top 7 comparação entre R vs SPSS

Principais diferenças entre R vs SPSS

Abaixo estão as principais diferenças importantes entre R vs SPSS

O R é um software livre de código aberto, onde a comunidade do R é muito rápida para atualização de software, adicionando novas bibliotecas regularmente e a nova versão do R estável é 3.5. O IBM SPSS não é gratuito se alguém quiser usar o software SPSS, então ele deve fazer o download da versão de avaliação primeiro devido à relação custo-benefício do SPSS, a maioria das startups opta pelo software R.
R é escrito em C e Fortran. O R possui recursos de programação orientada a objetos mais fortes que o SPSS, enquanto a interface gráfica do usuário do SPSS é escrita usando a linguagem Java. É usado principalmente para análises interativas e estatísticas.
Nas árvores de decisão de análise estatística, o R não fornece muitos algoritmos e a maioria dos pacotes do R só pode implementar a Árvore de Classificação e Regressão e sua interface não é tão fácil de usar. Por outro lado, as árvores de decisão no IBM SPSS são melhores que o R, porque o R não oferece muitos algoritmos de árvore. Para árvores de decisão, a interface do SPSS é muito amigável, compreensível e fácil de usar.
O R possui uma ferramenta analítica menos interativa que o SPSS, mas seus editores estão disponíveis para fornecer suporte de GUI para a programação em R. Além disso, a interface do SPSS é mais ou menos semelhante à planilha do Excel.
R oferecem muito mais oportunidades para modificar e otimizar gráficos devido a uma ampla variedade de pacotes disponíveis. O pacote mais usado em R é ggplot2 e R brilhante. Os gráficos em R também são facilmente interativos, o que permite aos usuários brincar com os dados. No SPSS, os gráficos não são tão interativos quanto no R, onde você pode criar apenas gráficos ou tabelas básicas e simples. O gerenciamento de dados no R e no SPSS é quase o mesmo. Uma grande desvantagem do R é que a maioria de suas funções precisa carregar todos os dados na memória antes da execução, enquanto no SPSS fornece funções de gerenciamento de dados, como classificação, agregação, transposição e mesclagem da tabela.

Tabela de comparação R vs SPSS

*Base para Comparação*	R	*SPSS*
Interface de usuário	R possui a ferramenta analítica menos interativa, mas os editores estão disponíveis para fornecer suporte de GUI para programação em R. para aprender e praticar análises práticas. Somos a melhor ferramenta, pois realmente ajuda o analista a dominar as várias etapas e comandos analíticos.	O SPSS possui uma interface mais interativa e amigável. O SPSS exibe dados de maneira semelhante a uma planilha
Tomando uma decisão	Para árvores de decisão, o R não oferece muitos algoritmos e a maioria dos pacotes do R só pode implementar o CART (Árvore de Classificação e Regressão) e sua interface não é tão fácil de usar.	Para árvores de decisão, o IBM SPSS é melhor que R porque R não oferece muitos algoritmos de árvore. Para árvores de decisão, a interface do SPSS é muito amigável e compreensível.
Gestão de dados	Uma grande desvantagem do R é que a maioria de suas funções precisa carregar todos os dados na memória antes da execução, o que define um limite para os volumes que podem ser manipulados.	Em termos de gerenciamento de dados, o IBM SPSS é mais ou menos semelhante ao R., ele fornece funções de gerenciamento de dados, como classificação, agregação, transposição e para mesclagem da tabela.
Documentação	Em termos de documentação, o R disponibiliza facilmente arquivos de documentação de explicação. A comunidade R, no entanto, é uma das comunidades mais fortes de código aberto.	Enquanto o SPSS está atrasado nesse recurso. O SPSS não possui esse recurso devido ao seu uso limitado.
Plataforma	R é escrito em C e Fortran. O R possui instalações de programação orientada a objetos mais fortes que a maioria das linguagens de computação estatística.	A interface gráfica do usuário (GUI) do SPSS é gravada em Java. Utiliza principalmente análises interativas e estatísticas.
Custo	R é um software livre de código aberto, onde a comunidade R é muito rápida para atualização de software, adicionando novas bibliotecas.	O IBM SPSS não é gratuito se alguém quiser aprender o SPSS, então ele deve usar a versão de avaliação primeiro.
Visualizações	R oferecem muito mais oportunidades para personalizar e otimizar gráficos devido a uma ampla variedade de módulos disponíveis. O módulo mais usado em R é o ggplot2. Esses gráficos também são facilmente interativos, o que permite aos usuários brincar com os dados.	Os recursos gráficos do SPSS são puramente funcionais, embora seja possível fazer pequenas alterações no gráfico, personalizar completamente seu gráfico e as visualizações no SPSS podem ser muito complicadas.

Conclusão - R vs SPSS

R e SPSS são ferramentas de análise e têm grande potencial de carreira. Como o R é de código aberto, é possível aprender e implementar facilmente. O SPSS é licenciado e você precisa comprá-lo para uso permanente, mas pode aprender o SPSS através da versão de avaliação do IBM SPSS. Se alguém é novo na análise de dados, o SPSS é a melhor opção, devido à sua interface amigável para executar análises estatísticas com facilidade a partir do SPSS. Você pode criar uma visualização básica. Esse problema pode ser superado pelo R, R possui uma ampla variedade de visualizações. Em R, você pode usar ggplot2 e R bright para executar visualizações. R é melhor para análise de dados exploratórios (EDA). O R e o SPSS são lentos quando se trata de lidar com grandes dados para resolver esse problema. Você precisa procurar outra ferramenta.

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