Какво е език за програмиране R? Въведение и основи на R

Какво е R софтуер?

R е език за програмиране и свободен софтуер, разработен от Рос Ихака и Робърт Джентълман в Университета на Окланд през 1993 г. R притежава обширен каталог от статистически и графични методи. Той включва алгоритми за машинно обучение, линейна регресия, времеви серии и статистически изводи, за да назовем само няколко. Повечето от R библиотеките са написани на R, но за тежки изчислителни задачи се използва C. C++ намлява Fortran кодът е за предпочитане.

R се ползва с доверието не само от академичните среди; много големи компании също използват езика за програмиране R, включително Uber, Google, Airbnb и Facebook. Разработката вече се управлява от основния екип на R, а езикът все още е в процес на активно пускане — R 4.6.1 пристигна през юни 2026 г.

Анализът на данни с R следва поредица от стъпки: програмиране, трансформиране, откриване, моделиране и комуникиране на резултатите.

• Програма: R е ясен и достъпен инструмент за програмиране
• TransformR е съставен от колекция от пакети, проектирани специално за наука за данни
• ПОВЕЧЕПроучете данните, прецизирайте хипотезата си и я анализирайте
• Модел: R предоставя широк набор от инструменти за заснемане на правилния модел за вашите данни
• ОбщувайтеИнтегрирайте код, графики и резултати в отчет с R Markdown или създайте Shiny приложения, които да споделите със света.

За какво се използва R?

Тези пет стъпки се превръщат в три области на работа, където R е изборът по подразбиране:

• Статистически извод — тестове на хипотези, доверителни интервали и регресионни модели
• Анализ на данните — внос, почистване, решеping и обобщаващи таблици
• машина обучение — класификация, клъстеризация и прогнозиране чрез карет, tidymodels и XGBoost

R по отрасъл

Ако разделим употребата на R по индустрии, виждаме, че академичните среди са на първо място. R е език, създаден за статистика, и е първият избор в здравната индустрия, следван от правителствения сектор и консултантските услуги. Диаграмата по-долу показва как е разпределена тази употреба.

R пакети и CRAN

Основните приложения на R са и винаги ще бъдат статистика, визуализация и машинно обучение. Картината по-долу показва кои R пакети са...tracзададе най-много въпроси за Stack Overflow. В топ 10 повечето от тях са свързани с работния процес на специалист по данни: подготовка на данни и комуникация на резултатите.

Почти всички R пакети се съхраняват в CRAN, Comprehensive R Archive Network, която е безплатна и с отворен код и днес изброява повече от 20 000 пакета, предоставени от други. Можете да ги изтеглите и използвате, за да изпълнявате Machine Learning или анализ на времеви серии. CRAN списъкът по-долу е мястото, където е публикуван и проверен всеки един от тези пакети.

Инсталирането отнема едно обаждане, install.packages("dplyr") — причината, поради която dplyr и семейството tidyverse стана стандартният инструментариум.

Общувайте с Р

Пакетите решават анализа; последната стъпка е споделянето му. R предлага множество начини за представяне и споделяне на работа, или чрез markdown документ, или чрез приложение Shiny. Всичко може да бъде хоствано в RPubs, GitHub или на собствения уебсайт на компанията.

По-долу е даден пример за презентация, хоствана на RPub-ове.

RStudio приема R Markdown — и от 2022 г. Quarto — за писане на документи. Както е показано в менюто за експортиране по-долу, можете да създавате документите в различни формати:

• Документ:
  • HTML
  • PDF/LaTeX
  • дума
• Презентация:
  • HTML
  • PDF прожектор

RStudio също така разполага с чудесен инструмент за лесно създаване на приложение. По-долу е даден пример за приложение, създадено с данни от Световната банка.

Защо да използвате R?

Да знаеш какво прави R е едно; да инвестираш време в него е съвсем друго. Науката за данните е shaping начинът, по който компаниите управляват бизнеса си, и избягването на изкуствен интелект и машинно обучение ще доведат една компания до провал. Големият въпрос е кой инструмент или език трябва да използвате.

Много инструменти извършват анализ на данни, а изучаването на нов език изисква инвестиция на време. Картината по-долу изобразява кривата на обучение спрямо бизнес възможностите, които предлага даден език. Отрицателната връзка предполага, че няма безплатен обяд: най-добрата информация от данните струва време за изучаване на подходящия инструмент.

В горния ляв ъгъл на графиката можете да видите Excel и Power BI. Тези два инструмента са лесни за научаване, но не предлагат изключителни бизнес възможности, особено по отношение на моделирането. В средата можете да видите Python намлява SASSAS е специализиран инструмент за извършване на статистически анализ в бизнеса, но не е безплатен; това е софтуер, който се стартира от кликване и стартиране. Python има лека крива на обучение и е фантастичен инструмент за внедряване на машинно обучение и изкуствен интелект, но има по-малко функции за отчитане. Със сравнима крива на обучение, R е добър компромис между внедряване и анализ на данни.

Вероятно сте чували за Tableau за визуализация на данни. Tableau открива модели чрез графики и диаграми и не отнема много време за изучаване, но инструмент, ориентиран предимно към визуализацията, може да ви остави с много диаграми и никакъв модел. Tableau е подходящ за бърза визуализация или бизнес разузнаване; за статистика и вземане на решения R е по-подходящ.

Stack Overflow е голяма общност за езици за програмиране и е тук, за да ви помогне, когато се сблъскате с проблем с кодирането или трябва да разберете модел. През годините процентът на преглежданите въпроси се е увеличил рязко за R в сравнение с други езици, както показва линията на тенденцията по-долу. Това tracks бума на науката за данните, но също така отразява търсенето на R.

В науката за данните два инструмента се конкурират помежду си. R и Python са езиците за програмиране, които дефинират полето.

Трябва ли да изберете R?

Специалистът по данни може да използва два отлични инструмента: R и PythonМоже да нямате време да ги научите и двете, особено когато тепърва започвате. Учене на статистическо моделиране и алгоритми има много повече значение от изучаването на език за програмиране. програмен език е инструмент за изчисляване и съобщаване на вашето откритие. Най-важната задача в науката за данни е начинът, по който боравите с данните: импортиране, почистване, подготовка, проектиране на функции и изборът им. Това трябва да бъде вашият основен фокус. Опитвате се да научите R и Python Наведнъж, без солиден опит в статистиката, рядко се получава. Специалистите по данни не са предимно програмисти - тяхната работа е да разбират данните, да ги манипулират и да разкрият най-добрия подход.

Основната аудитория за науката за данни е бизнес професионалистът, така че комуникацията е важна: отчет, уеб приложение, табло за управление. Нуждаете се от един инструмент, който прави всичко това, и именно R и неговите... стек за отчитане отстояват позициите си.

R трудно ли е?

Преди години R беше труден език за овладяване: объркващ и не толкова структуриран, колкото другите инструменти за програмиране. За да преодолее това, Хадли Уикъм разработи колекция от пакети, наречени tidyverse. Правилата на играта се промениха към по-добро — манипулирането на данни стана интуитивно, а създаването на графика вече не беше трудно.

Най-добрите алгоритми за машинно обучение могат да бъдат имплементирани с R. Пакети като Keras и TensorFlow изграждат модели от висок клас, а R също така има пакет за XGBoost, един от най-добрите алгоритми за състезания на Kaggle.

R може да комуникира с други езици: възможно е да се извика Python, Java намлява C++ от R. Големите данни също са достъпни, тъй като R се свързва с платформи като Spark или Hadoop.

И накрая, R еволюира, за да паралелизира операциите и да ускори изчисленията. R някога беше критикуван, че използва само един процесор едновременно; паралелният пакет сега изпълнява задачи на различни ядра на машината.

Въпроси и Отговори