통계분석 소프트웨어 가이드는 통계분석에 필요한 주요 소프트웨어를 소개합니다.
통계분석에 자주 사용되는 프로그램으로는 Excel, R, Python, SPSS, SAS, MATLAB, STATA 등이 있습니다.
소프트웨어 | 개발사 | 사용분야 | 인터페이스 | 장점 | 단점 |
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Excel | Microsoft (상용) | 범용 | 쉬운 조작 | Menu 클릭 방식의 쉬운 활용 빠른 보고서 작성 |
대용량 데이터 분석의 한계 타 시스템과의 연계 어려움 |
R | R 재단 (무료) | 범용 | 코딩 | 개인역량에 따라 확장이 무한 무료 |
코딩에 따른 사용이 어려움 |
Python | 파이썬 소프트웨어 재단 (무료) | 범용 | 코딩 | 개인역량에 따라 확장이 무한 무료 |
코딩에 따른 사용이 어려움 |
SPSS | IBM (상용) | 범용 | 쉬운 조작 | 정형화된 메뉴 방식으로 사용이 쉬움 직관적 아이콘 |
정형화되어 있어 유연성이 다소 떨어짐 |
SAS | SAS Institute (상용) | 범용 | 쉬운 조작 | 명령어 구조가 정형화되어 있고 다양한 옵션으로 확장가능성도 제공함 |
유료 프로그램이 큼 |
MATLAB | MathWorks (상용) | 과학 및 공학 분야 | 코딩 | 쉬운 문법 데이터 시각화 기능 |
소스 코드가 기업 비밀 |
Stata | Stata Corp (상용) | 경제·경영학 분야 의학·보건학 분야 |
코딩 | 데이터관리와 그래픽에서 탁월한 능력 다양한 부가적인 기능 |
유료 버전별로 호환이 되지 않음 |