Ich habe IBM SPSS schon eine Weile benutzt, hauptsächlich für statistische Analysen und Forschungsprojekte, und insgesamt ist es ein solides Werkzeug mit ein paar Einschränkungen. Auf der positiven Seite ist die größte Stärke von SPSS, dass es komplexe statistische Analysen viel zugänglicher macht. Die Benutzeroberfläche ist viel benutzerfreundlicher im Vergleich zu codeintensiven Tools wie R oder Python, besonders für Menschen, die nicht aus einem harten Programmierhintergrund kommen. Regressionen, Faktorenanalysen, ANOVA oder sogar fortgeschrittene Tests werden mit den Menüs und Optionen sehr einfach. Die Ausgabetabellen und Diagramme sind ebenfalls sauber, leicht zu exportieren und präsentationsfertig, was viel Zeit spart. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Das gesagt, SPSS fühlt sich in einigen Bereichen etwas veraltet an. Die Benutzeroberfläche hat sich im Laufe der Jahre nicht viel weiterentwickelt, und manchmal wirkt sie im Vergleich zu neueren Plattformen umständlich. Auch bei der Verarbeitung wirklich großer Datensätze ist es nicht das Beste, die Leistung kann langsam werden. Ein weiterer Nachteil sind die Kosten. Für Studenten ist es mit ermäßigten Lizenzen machbar, aber für Fachleute oder kleine Organisationen sind die Preise im Vergleich zu kostenlosen Alternativen wie R oder Python, die flexibler sind, wenn man bereit ist, die Mühe zu investieren, das Programmieren zu lernen, ziemlich hoch. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
