S9lDhu6LkxjygaNz5NBtSKYg1GVHgG5qztYKRNlJ

Apa Software Statistik Terbaik? Perbandingan Python dan SPSS

Paket program statistik umum sangat berbeda dalam hal kekuatan, kelemahan, dan penanganannya. Keputusan tentang sistem mana yang paling cocok harus dibuat dengan hati-hati. Mengubah ke sistem baru dapat menyebabkan biaya tinggi untuk hal-hal seperti lisensi baru dan pelatihan ulang. Banyak program pengolah statistik yaitu seperti R, Python, SAS, SPSS, dan STATA. Pada artikel ini saya akan memperkenalkan dan membedakan para pemimpin pasar program pengolah statistik yaitu Python, dan SPSS untuk membantu mengilustrasikan pro dan kontra relatif mereka, dan membantu membuat keputusan sedikit lebih mudah.

1. Python

PYTHON STATISTICS
PYTHON FOR STATISTICS
Python adalah bahasa pemrograman yang berfungsi penuh, terbuka, dan ditafsirkan yang telah menjadi alternatif yang sama untuk proyek ilmu data dalam beberapa tahun terakhir. Python sangat cocok untuk bidang Pembelajaran Jauh dan Pembelajaran Mesin, dan juga praktis sebagai perangkat lunak statistik melalui penggunaan paket, yang dapat dengan mudah diinstal. Berbagai lingkungan pengembangan tersedia, seperti jupyter, spyder, dan PyCharm. Python adalah bahasa yang banyak digunakan dan juga populer di bidang-bidang seperti pengembangan web.

Kekuatan

  1. Bahasa pemrograman yang kuat dan berfungsi penuh
  2. Menawarkan potensi untuk konsep berorientasi objek, terstruktur, dan fungsional
  3. Bahasa pemrograman yang matang, menghasilkan tes unit dan fungsi debugging, misalnya
  4. Sejumlah besar paket stabil di sektor ilmu data dan seterusnya
  5. Sintaks yang mudah dibaca dan bersih
  6. Pengembangan konstan oleh komunitas pengembang besar
  7. Ketersediaan penuh metode Pembelajaran Mendalam dan Pembelajaran Mesin terbaru
  8. Sangat mudah untuk diotomatisasi (mis. Via skrip atau server web)
  9. Sepenuhnya terintegrasi (Git, teradata, PySpark, Hadoop, KNIME)
  10. Dukungan komunitas yang sangat baik dari komunitas yang besar dan terus berkembang
  11. Visualisasi menarik dan mudah dibuat
  12. Lingkungan pengembangan profesional tersedia
  13. Bukti masa depan karena pertumbuhan yang terus digunakan dalam bidang ilmiah dan komersial


Kelemahan

  1. Tidak semua metode statistik tersedia
  2. Beberapa lingkungan pengembangan untuk statistik masih dalam masa pertumbuhan
  3. Bar entri yang tinggi karena menjadi bahasa pemrograman "penuh"
  4. Model dan biaya perizinan
  5. Tidak ada biaya pengguna untuk penggunaan Python. Namun, di beberapa area khusus (mis. Penambangan teks) tidak semua paket dirilis untuk penggunaan komersial.

Kesimpulan

Python menonjol dalam ringkasan ini mengingat itu adalah bahasa pemrograman lengkap yang cocok untuk berbagai aplikasi. Dalam beberapa tahun terakhir ini juga telah berkembang menjadi program statistik serius karena sejumlah besar paket berkinerja tinggi, dan semakin populer. Secara khusus, Python sangat diperlukan untuk prosedur yang lebih mungkin berasal dari bidang ilmu komputer, seperti Deep Learning. Keuntungannya juga jelas untuk otomatisasi, dan dalam interaksi dengan program lain (yang juga dapat ditulis dengan Python). Mempelajari Python perlu dipersiapkan untuk mempelajari bahasa pemrograman yang lengkap, meskipun banyak tutorial dan pelatihan yang baik tersedia tentang masalah ini karena popularitas bahasa tersebut. Lingkungan pengembangan yang khusus dirancang untuk sektor ilmu data pada tingkat RStudio, misalnya, belum ada.

2. SPSS

SPSS
SPSS PROGRAM FOR STATISTICS
SPSS dianggap sangat mudah digunakan, dan merupakan salah satu program statistik yang paling banyak digunakan. Sejak awal penyedia independen telah diambil alih oleh IBM.

Kekuatan

  1. Mudah dipelajari (meskipun tidak selalu intuitif untuk digunakan)
  2. Dapat diperluas melalui modul komersial (dengan harga mulai sekitar 800 €)
  3. Literatur yang luas - terutama pada topik pengantar - tersedia untuk Windows dan MacOS


Kelemahan

  1. Stabilitas telah menderita dari siklus pembaruan satu tahun yang singkat
  2. Terlepas dari sintaks dan bahasa skrip, lebih sulit untuk mengotomatisasi dan mengintegrasikan ke dalam aplikasi lain daripada solusi lain.
  3. Model dan biaya perizinan
  4. Ada berbagai jenis lisensi yang tersedia, mulai sekitar 1.200 € per tahun untuk IBM SPSS Statistics Base, 2.700 € untuk versi standar, dan 5.400 € untuk versi profesional, hingga sekitar 8.000 € untuk versi premium (yang termasuk penggunaan tidak terbatas dan dukungan selama satu tahun). Lisensi (70 €) murah tersedia untuk siswa, dengan masa berlaku satu tahun. Ada juga opsi untuk berlangganan bulanan.


Kesimpulan

SPSS memiliki reputasi sebagai perangkat lunak statistik termudah untuk digunakan. SPSS umumnya digunakan di universitas, khususnya dalam ilmu sosial dan psikologi. Dalam versi yang lebih baru, perangkat lunak ini dikembangkan oleh IBM, sangat ke arah alat yang menyelesaikan evaluasi yang sebagian besar dapat diotomatisasi dan tidak memerlukan pengetahuan metode khusus dari pengguna. Perkembangan ini telah menyebabkan citra SPSS agak terdegradasi di mata komunitas ilmiah, di mana perangkat lunak memiliki reputasi untuk digunakan oleh pengguna yang "mengklik" hasil bersama, tanpa memahami apa yang mereka lakukan. Selain itu, siklus rilis singkat telah berdampak negatif terhadap stabilitas di masa lalu. Sementara SPSS hadir dengan beberapa modul yang lebih spesifik (mis. Untuk pemasaran langsung), spektrum keseluruhan dari metode yang didukung dengan baik lebih kecil daripada untuk R atau SAS, misalnya.

Jadi itulah tadi pembahasan mengani Apa Software Statistik Terbaik? Perbandingan Python dan SPSS, mana pilihan mu gengss.


Related Posts
Terbaru Lebih lama

Related Posts

Posting Komentar