python與spss有什么不同之處

這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)python與spss有什么不同之處，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

SPSS和Python，單純地說哪個好，是沒有意義的，還要看你用來干什么?

我來幫你區(qū)分一下這些術(shù)語。

1、分析工具：Excel、SPSS、Tableau屬于分析工具類;

2、分析語言：Python、R屬于分析腳本語言。

分析工具類，如果細分還可以分為統(tǒng)計工具和挖掘工具。

1)統(tǒng)計工具： 比如像Excel/Tableau/PowerBI都屬于統(tǒng)計工具，此類工具的很簡單，是基于統(tǒng)計(比如分類匯總)的分析工具，通過統(tǒng)計指標，查看業(yè)務(wù)的規(guī)律、變化、趨勢等等，來作出對業(yè)務(wù)的判斷并給出合適的業(yè)務(wù)策略。

所以，此類工具側(cè)重于業(yè)務(wù)的描述性分析(業(yè)務(wù)規(guī)律、業(yè)務(wù)變化、業(yè)務(wù)周期)，常用有的分析方法有：對比分析、分布分析、結(jié)構(gòu)分析、趨勢分析等等。

2)挖掘工具： 像SPSS/SAS類就屬于挖掘工具。此類挖掘工具側(cè)重探索隱藏得比較深的業(yè)務(wù)知識和模式，挖掘工具側(cè)重于業(yè)務(wù)的影響因素分析、預(yù)測性分析等等，講究分析模型(比常規(guī)的分析方法要復(fù)雜)，在分析模型中不見得有統(tǒng)計指標，而是模式。

常用的分析模型：影響因素分析(相關(guān)/方差/列聯(lián)分析)、數(shù)據(jù)預(yù)測模型(回歸預(yù)測/時序預(yù)測)、分類預(yù)測模型(決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等)，當然還其它更多的模型，比如聚類、關(guān)聯(lián)等等。

理論上，使用高級的數(shù)據(jù)挖掘工具也是可以進行常規(guī)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的，即Excel能夠?qū)崿F(xiàn)的，理論上SPSS也可以實現(xiàn)。但坦白地說，用挖掘工具來做統(tǒng)計工具分析，其效率反而沒有統(tǒng)計工具高。

不過，當前絕大多數(shù)公司，都是在用Excel/SQL來做數(shù)據(jù)分析，可見他們并沒有什么復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題需要用到更高級的分析工具，簡單的工具已經(jīng)足以勝任平時的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析了。

最后再來說分析語言Python/R。

當然你也可以認為分析語言本身也是一種分析工具。只是這種分析工具與Excel/SPSS相比不一樣，Excel/SPSS只需要通過拖拉就能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，但Python/R則需要通過寫腳本寫代碼的方式來運行分析。

作為工具，Excel/SPSS中已經(jīng)內(nèi)置和封裝了很多常用的分析方法、分析模型，所以你不需要花太多的時間去弄明白是怎樣實現(xiàn)的，甚至你有時不需要知道數(shù)據(jù)公式和原理(如果知道的話就更好了)，你只需要聚焦在業(yè)務(wù)層面，就可以實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析，得到良好的分析結(jié)果。

但是，如果你們公司需要一些特殊的分析模型，或者需要對原有的模型進行修改或優(yōu)化，而分析工具又不支持的話，那么此時你就得要使用分析語言Python來實現(xiàn)自定義的分析流程了。

而且，當你使用Python分析語言時，你就得必須了解分析模型的原理及實現(xiàn)，還得懂編程的一系列技能，那么你得花大量的時間在如何實現(xiàn)模型上，無法聚焦在業(yè)務(wù)問題的解決上了。

所以，比起用分析工具，用Python的好處是可以任意修改或定制化模型、可以自動化實現(xiàn)分析流程，但壞處也是顯而易見的(分析復(fù)雜、周期較長、效果不一定好)。你擁有了定制化，就失去了簡潔;你擁有強的功能，就增加了復(fù)雜度，此即有得就必有失了。

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