R-kieli erottuu tehokkaana työkaluna tilastollisen laskennan ja data-analyysin nykyaikana. Tilastotyöntekijöiden, datatieteilijöiden ja tutkijoiden laajasti omaksuma R Language tarjoaa laajan valikoiman paketteja ja kirjastoja, jotka on räätälöity tietojen käsittelyyn, tilastolliseen mallinnukseen ja visualisointiin. Tässä artikkelissa tutkimme R-ohjelmointikielen ominaisuuksia, etuja ja sovelluksia ja valaisemme, miksi siitä on tullut välttämätön resurssi tietopohjaisille ammattilaisille eri toimialoilla.

R-ohjelmointikieli on S-ohjelmointikielen toteutus. Se yhdistyy myös Schemen inspiroimaan leksikaaliseen laajuuden semantiikkaan. Lisäksi projekti suunniteltiin vuonna 1992, ja sen ensimmäinen versio julkaistiin vuonna 1995 ja vakaa beta-versio vuonna 2000.

R Ohjelmointikieli

Mikä on R-ohjelmointikieli?

R-ohjelmointi on johtava työkalu koneoppimiseen, tilastoihin ja data-analyysiin, mikä mahdollistaa objektien, funktioiden ja pakettien helpon luomisen. Ross Ihakan ja Robert Gentlemanin Aucklandin yliopistossa suunnittelema ja R Development Core Teamin kehittämä R Language on alustasta riippumaton ja avoimen lähdekoodin, joten se on käytettävissä kaikissa käyttöjärjestelmissä ilman lisenssikuluja. Tilastopaketin ominaisuuksien lisäksi R integroituu muihin kieliin, kuten C ja C++, mikä helpottaa vuorovaikutusta eri tietolähteiden ja tilastotyökalujen kanssa. Kasvava käyttäjäyhteisö ja suuri kysyntä Data Science -työmarkkinoilla, R on yksi halutuimmista ohjelmointikielistä nykyään. R syntyi S-ohjelmointikielen toteutuksesta Schemen vaikutteilla, ja se on kehittynyt sen perustamisesta vuonna 1992, ja sen ensimmäinen vakaa beta-versio julkaistiin vuonna 2000.

Miksi käyttää R-kieltä?

The R Kieli on tehokas työkalu, jota käytetään laajalti tietojen analysointiin, tilastolliseen laskemiseen ja koneoppimiseen. Tässä on useita syitä, miksi eri alojen ammattilaiset suosivat R:tä:

1. Kattava tilastollinen analyysi:

• R-kieli on suunniteltu erityisesti tilastoanalyysiin ja tarjoaa laajan valikoiman tilastollisia tekniikoita ja testejä, mikä tekee siitä ihanteellisen datalähtöiseen tutkimukseen.

2. Laajat paketit ja kirjastot:

• R-kielessä on rikas pakettien ja kirjastojen ekosysteemi, joka laajentaa sen ominaisuuksia ja antaa käyttäjille mahdollisuuden suorittaa edistyneitä tiedonkäsittely-, visualisointi- ja koneoppimistehtäviä helposti.

3. Vahvat datan visualisointiominaisuudet:

• R-kieli on erinomainen tietojen visualisoinnissa tarjoten tehokkaita työkaluja, kuten ggplot2 ja plotly, jotka mahdollistavat yksityiskohtaisten ja esteettisesti miellyttävien kaavioiden ja juonteiden luomisen.

4. Avoin lähdekoodi ja ilmainen:

• Avoimen lähdekoodin kielenä R on vapaasti käytettävä, joten se on kaikkien saatavilla yksittäisistä tutkijoista suuriin organisaatioihin ilman kalliita lisenssejä.

5. Alustan riippumattomuus:

• R-kieli on alustasta riippumaton, mikä tarkoittaa, että sitä voidaan käyttää useissa käyttöjärjestelmissä, kuten Windowsissa, macOS:ssä ja Linuxissa, mikä tarjoaa joustavuutta kehitysympäristöissä.

6. Integrointi muiden kielten kanssa:

• R voidaan helposti integroida muihin ohjelmointikieliin, kuten C, C++, Python ja Java, mikä mahdollistaa saumattoman vuorovaikutuksen eri tietolähteiden ja tilastopakettien kanssa.

7. Kasvava yhteisö ja tuki:

• R-kielellä on suuri ja aktiivinen käyttäjä- ja kehittäjäyhteisö, joka edistää sen jatkuvaa parantamista ja tarjoaa laajaa tukea foorumien, postituslistojen ja verkkoresurssien kautta.

8. Datatieteen suuri kysyntä:

• R on yksi kysytyimmistä ohjelmointikielistä Data Science -työmarkkinoilla, joten se on arvokas taito ammattilaisille, jotka haluavat edetä urallaan tällä alalla.

R-ohjelmointikielen ominaisuudet

The R Kieli on tunnettu laajoista ominaisuuksistaan, jotka tekevät siitä tehokkaan työkalun tietojen analysointiin, tilastolliseen laskemiseen ja visualisointiin. Tässä on joitain R:n tärkeimmistä ominaisuuksista:

1. Kattava tilastollinen analyysi:

• R-kieli tarjoaa laajan valikoiman tilastollisia tekniikoita, kuten lineaarista ja epälineaarista mallintamista, klassisia tilastollisia testejä, aikasarja-analyysiä, luokittelua ja klusterointia.

2. Kehittynyt tietojen visualisointi:

• Pakettien, kuten ggplot2, plotly ja lattice, avulla R loistaa monimutkaisten ja esteettisesti miellyttävien datavisualisaatioiden luomisessa, mukaan lukien kaaviot, kaaviot ja kaaviot.

3. Laajat paketit ja kirjastot:

• Comprehensive R Archive Network (CRAN) isännöi tuhansia paketteja, jotka laajentavat R:n ominaisuuksia esimerkiksi koneoppimisen, tiedonkäsittelyn, bioinformatiikkaan ja muihin kohteisiin.

4. Avoin lähdekoodi ja ilmainen:

• R on ilmainen ladata ja käyttää, joten se on kaikkien saatavilla. Sen avoimen lähdekoodin luonne rohkaisee yhteisön panosta ja jatkuvaa parantamista.

5. Alustan riippumattomuus:

• R on alustasta riippumaton, ja se toimii useissa käyttöjärjestelmissä, mukaan lukien Windows, macOS ja Linux, mikä varmistaa joustavuuden ja helppokäyttöisyyden eri ympäristöissä.

6. Integrointi muiden kielten kanssa:

• R-kieli voidaan integroida muihin ohjelmointikieliin, kuten C, C++, Python, Java ja SQL, mikä mahdollistaa saumattoman vuorovaikutuksen eri tietolähteiden ja laskentaprosessien kanssa.

7. Tehokas tiedonkäsittely ja tallennus:

• R käsittelee ja tallentaa tehokkaasti dataa tukemalla erilaisia ​​tietotyyppejä ja rakenteita, kuten vektoreita, matriiseja, tietokehyksiä ja listoja.

8. Vankka yhteisö ja tuki:

• R:llä on elinvoimainen ja aktiivinen yhteisö, joka tarjoaa laajaa tukea foorumien, postituslistojen ja online-resurssien kautta ja edistää sen rikasta pakettien ja dokumenttien ekosysteemiä.

9. Interaktiivinen kehitysympäristö (IDE):

• RStudio, R:n suosituin IDE, tarjoaa käyttäjäystävällisen käyttöliittymän, jossa on ominaisuuksia, kuten syntaksin korostus, koodin viimeistely ja integroidut työkalut piirtämiseen, historiaan ja virheenkorjaukseen.

10. Toistettava tutkimus:

• R tukee toistettavia tutkimuskäytäntöjä työkaluilla, kuten R Markdown ja Knitr, jolloin käyttäjät voivat luoda dynaamisia raportteja, esityksiä ja asiakirjoja, joissa yhdistyvät koodi, teksti ja visualisoinnit.

R-kielen edut

• R on kattavin tilastollinen analyysipaketti. Koska uusi tekniikka ja konseptit ilmestyvät usein ensimmäisenä R:ssä.
• Koska R-ohjelmointikieli on avoin lähdekoodi. Näin voit ajaa R:tä missä ja milloin tahansa.
• R-ohjelmointikieli sopii GNU/Linux- ja Windows-käyttöjärjestelmiin.
• R-ohjelmointi on monialustainen ja toimii kaikissa käyttöjärjestelmissä.
• R:ssä kaikki ovat tervetulleita tarjoamaan uusia paketteja, virheenkorjauksia ja koodin parannuksia.

R-kielen haitat

• R-ohjelmointikielessä joidenkin pakettien standardi ei ole täydellinen.
• Vaikka R-komennot antavat vain vähän painetta muistin hallintaan. Joten R-ohjelmointikieli voi kuluttaa kaiken käytettävissä olevan muistin.
• R:ssä periaatteessa kukaan ei valittaa, jos jokin ei toimi.
• R-ohjelmointikieli on paljon hitaampi kuin muut ohjelmointikielet, kuten Python ja MATLAB.

R-kielen sovellukset

• Käytämme R:tä datatieteessä. Se tarjoaa meille laajan valikoiman tilastoihin liittyviä kirjastoja. Se tarjoaa myös ympäristön tilastolliseen laskemiseen ja suunnitteluun.
• Monet kvantitatiiviset analyytikot käyttävät R:tä ohjelmointityökaluna. Siten se auttaa tietojen tuonnissa ja puhdistamisessa.
• R on yleisin kieli. Niin monet data-analyytikot ja tutkimusohjelmoijat käyttävät sitä. Siksi sitä käytetään rahoituksen perusvälineenä.
• Tekniikan jättiläiset, kuten Google, Facebook, Bing, Twitter, Accenture, Wipro ja monet muut käyttävät R:tä nykyään.

Johtopäätös

Yhteenvetona, R-ohjelmointikieli erottuu olennaisena työkaluna tietojen analysointiin, tilastolliseen laskemiseen ja visualisointiin. Sen kattava valikoima tilastotekniikoita, edistyneet datan visualisointiominaisuudet ja laaja pakettiekosysteemi tekevät siitä ensisijaisen valinnan datatieteilijöille, tilastotieteilijöille ja tutkijoille. Avoimen lähdekoodin, alustasta riippumattomana kielenä R tarjoaa käytettävyyttä ja joustavuutta, kun taas sen kyky integroida muihin ohjelmointikieliin lisää sen monipuolisuutta. Sen kasvavan yhteisön vankka tuki rikastuttaa entisestään sen hyödyllisyyttä, mikä tekee R:stä arvokkaan voimavaran datatieteen maisemassa. Syleilemässä R-ohjelmointikieli antaa ammattilaisille mahdollisuuden hyödyntää dataa tehokkaasti, tehdä tietoon perustuvia päätöksiä ja edistää innovaatioita eri aloilla.

R Ohjelmointikieli – UKK

Mihin R-ohjelmointikieltä käytetään?

The R-ohjelmointikieli käytetään tilastolliseen analyysiin, tietojen visualisointiin ja datatieteeseen. Se on suosittu tutkijoiden, datatieteilijöiden ja tilastotieteilijöiden keskuudessa tehokkaista työkaluistaan ​​ja paketeistaan.

Kuinka asennan R- ja RStudion?

Asenna R CRAN-verkkosivustolta valitsemalla käyttöjärjestelmällesi sopiva versio, lataa ja asenna sitten RStudio sen viralliselta verkkosivustolta saadaksesi käyttäjäystävällisen IDE:n R:lle.

Mitkä ovat tärkeimmät paketit R:ssä?

Essential R-paketit sisältävät ggplot2 visualisointia varten, dplyr tietojen käsittelyyn, ajan hinta tietojen siivoamiseen, caret koneoppimiseen ja kiiltävä interaktiivisten verkkosovellusten rakentamiseen.

Kuinka voin oppia R-ohjelmoinnin tehokkaasti?

Opi R:tä verkkokurssien (Coursera, edX, DataCamp), opetusohjelmien ja käytännön harjoittelun kautta tosielämän projekteissa. Käytä ilmaisia ​​resursseja, kuten blogeja, foorumeita ja YouTubea, saadaksesi lisäohjeita.

Mitä etuja R:n käytöstä on muihin ohjelmointikieliin verrattuna?

R on erikoistunut tilastoihin ja tietojen visualisointiin, tarjoaa laajan pakettiekosysteemin, on avoimen lähdekoodin ja ilmainen, toimii useilla käyttöjärjestelmäalustoilla ja sillä on vahva yhteisön tuki.