Was ist die Programmiersprache R? Einführung und Grundlagen von R
Evelyn Clarke
⚡ Intelligente Zusammenfassung
R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafiken. Sie wurde von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt und wird heute vom R Core Team mit mehr als 20,000 CRAN-Paketen gepflegt.
Was ist R-Software?
R R ist eine Programmiersprache und freie Software, die 1993 von Ross Ihaka und Robert Gentleman an der Universität Auckland entwickelt wurde. R verfügt über einen umfangreichen Katalog statistischer und grafischer Methoden. Dazu gehören unter anderem Algorithmen für maschinelles Lernen, lineare Regression, Zeitreihenanalyse und statistische Inferenz. Die meisten R-Bibliotheken sind in R geschrieben, für rechenintensive Aufgaben wird jedoch C verwendet. C++ und FortraDer n-Code wird bevorzugt.
R genießt nicht nur das Vertrauen von Akademikern; auch viele große Unternehmen, darunter Uber, nutzen die Programmiersprache R. GoogleAirbnb und Facebook. Die Entwicklung wird nun vom R Core Team geleitet, und die Sprache wird weiterhin aktiv weiterentwickelt – R 4.6.1 erschien im Juni 2026.
Die Datenanalyse mit R erfolgt in mehreren Schritten: Programmierung, Transformation, Entdeckung, Modellierung und Kommunikation der Ergebnisse.
- Programm:R ist ein übersichtliches und zugängliches Programmiertool
- TransformierenR besteht aus einer Sammlung von Paketen, die speziell für die Datenwissenschaft entwickelt wurden.
- EntdeckenUntersuchen Sie die Daten, verfeinern Sie Ihre Hypothese und analysieren Sie sie.
- Modell:R bietet eine breite Palette von Tools, um das richtige Modell für Ihre Daten zu erfassen
- KommunizierenIntegrieren Sie Code, Grafiken und Ausgaben in einen Bericht mit R Markdown oder erstellen Sie Shiny-Apps, um sie mit der Welt zu teilen.
Wofür wird R verwendet?
Diese fünf Schritte lassen sich in drei Arbeitsbereiche übersetzen, in denen R die Standardwahl ist:
- Statistische Inferenz — Hypothesentests, Konfidenzintervalle und Regressionsmodelle
- Datenanalyse — Import, Reinigung, Umgestaltungping und zusammenfassende Tabellen
- Maschinelles Lernen — Klassifizierung, Clustering und Prognose mittels caret, tidymodels und XGBoost
R nach Branche
Betrachtet man die Nutzung von R nach Branchen, zeigt sich, dass der akademische Bereich an erster Stelle steht. R ist eine speziell für Statistik entwickelte Programmiersprache und die erste Wahl im Gesundheitswesen, gefolgt von Behörden und der Unternehmensberatung. Die folgende Grafik veranschaulicht die Verteilung der Nutzung.
R-Pakete und CRAN
Die Hauptanwendungsgebiete von R sind und bleiben Statistik, Visualisierung und maschinelles Lernen. Die folgende Abbildung zeigt, welche R-Pakete verfügbar sind.tracDiese Frage stellte die meisten Fragen auf Stack Overflow. Die meisten der zehn häufigsten Fragen beziehen sich auf den Arbeitsablauf eines Data Scientists: Datenaufbereitung und Ergebniskommunikation.
Nahezu alle R-Pakete sind in CRAN, der umfassenden R-Bibliothek, gespeichert. Archive Network ist kostenlos und Open Source und listet heute mehr als 20,000 beigesteuerte Pakete auf. Sie können diese herunterladen und verwenden, um Folgendes auszuführen: Maschinelles lernen oder Zeitreihenanalyse. Die untenstehende CRAN-Liste enthält die Veröffentlichungs- und Prüfverzeichnisse aller dieser Pakete.
Die Installation erfordert einen einzigen Anruf. install.packages("dplyr") — der Grund dafür dplyr und die tidyverse-Familie wurde zum Standard-Werkzeugkasten.
Kommunizieren Sie mit R
Pakete lösen die Analyse; der letzte Schritt ist das Teilen. R bietet vielfältige Möglichkeiten, Ergebnisse zu präsentieren und zu teilen, entweder als Markdown-Dokument oder als Shiny-App. Alles kann auf RPubs, GitHub oder der eigenen Unternehmenswebsite gehostet werden.
Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für eine Präsentation, die auf gehostet wird RPubs.
RStudio akzeptiert R Markdown – und seit 2022 auch Quarto – zum Schreiben von Dokumenten. Wie das untenstehende Exportmenü zeigt, können Sie die Dokumente in verschiedenen Formaten erstellen:
- Dokument:
- HTML
- PDF/LaTeX
- Word
- Präsentation:
- HTML
- PDF-Beamer
RStudio bietet außerdem ein hervorragendes Tool zur einfachen App-Erstellung. Unten sehen Sie ein Beispiel für eine App, die mit Daten der Weltbank erstellt wurde.
Warum R verwenden?
Zu wissen, was R kann, ist das eine; Zeit darin zu investieren, das andere. Data Science ist...ping Die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Geschäfte führen, und die Vermeidung von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen werden zum Scheitern eines Unternehmens führen. Die große Frage ist, welches Werkzeug oder welche Programmiersprache man verwenden sollte.
Es gibt zahlreiche Tools zur Datenanalyse, und das Erlernen einer neuen Programmiersprache erfordert Zeit. Die folgende Grafik zeigt den Zusammenhang zwischen dem Lernfortschritt und den geschäftlichen Möglichkeiten, die eine Programmiersprache bietet. Der negative Zusammenhang verdeutlicht, dass es keine kostenlosen Vorteile gibt: Die besten Erkenntnisse aus Daten erfordern Zeit, um das passende Tool zu erlernen.
Oben links im Diagramm sehen Sie Excel und Power BI. Diese beiden Tools sind leicht zu erlernen, bieten aber keine herausragenden Geschäftsfunktionen, insbesondere im Bereich der Modellierung. In der Mitte sehen Sie Python und SASSAS ist ein spezielles Werkzeug zur Durchführung statistischer Analysen in Unternehmen, aber es ist nicht kostenlos; es handelt sich um eine Click-and-Run-Software. Python Es ist leicht zu erlernen und ein hervorragendes Werkzeug für den Einsatz von maschinellem Lernen und KI, bietet aber weniger Berichtsfunktionen. R hingegen ist mit einer vergleichbaren Lernkurve ein guter Kompromiss zwischen Implementierung und Datenanalyse.
Sie haben wahrscheinlich schon von Tableau zur Datenvisualisierung gehört. Tableau erkennt Muster in Diagrammen und Grafiken und ist schnell zu erlernen. Allerdings kann ein Tool, das primär auf Visualisierung setzt, dazu führen, dass man zwar viele Diagramme erstellt, aber keine erkennbaren Muster erhält. Tableau eignet sich für schnelle Visualisierungen oder Business Intelligence; für Statistik und Entscheidungsfindung ist R besser geeignet.
Stack Overflow ist eine große Community für Programmiersprachen und bietet Hilfe bei Programmierproblemen oder beim Verständnis komplexer Modelle. Im Laufe der Jahre ist der Anteil der Frageaufrufe für R im Vergleich zu anderen Sprachen stark angestiegen, wie die untenstehende Trendlinie zeigt. tracEs ist das Zeitalter des Booms der Datenwissenschaft, aber es spiegelt auch die Nachfrage nach R wider.
In der Datenwissenschaft konkurrieren zwei Tools miteinander: R und Python sind die Programmiersprachen, die das Fachgebiet definieren.
Sollten Sie R wählen?
Ein Data Scientist kann zwei hervorragende Werkzeuge nutzen: R und PythonMöglicherweise haben Sie nicht die Zeit, beides zu lernen, insbesondere zu Beginn Ihrer Karriere. Lernen von statistischen Modellen und Algorithmen ist weitaus wichtiger als das Erlernen einer Programmiersprache. Programmiersprache ist ein Werkzeug, um Ihre Erkenntnisse zu berechnen und zu kommunizieren. Die wichtigste Aufgabe in der Datenwissenschaft ist der Umgang mit den Daten: Importieren, Bereinigen, Aufbereiten, Erstellen von Merkmalen und Auswählen dieser Merkmale. Darauf sollte Ihr Hauptaugenmerk liegen. Versuchen Sie nicht, R zu lernen und Python Ohne fundierte Statistikkenntnisse ist ein sofortiger Ansatz selten erfolgreich. Data Scientists sind nicht in erster Linie Programmierer – ihre Aufgabe ist es, die Daten zu verstehen, sie zu analysieren und den besten Lösungsansatz zu finden.
Die Hauptzielgruppe für Data Science sind Geschäftsleute, daher ist die Kommunikation entscheidend: Berichte, Webanwendungen, Dashboards. Sie benötigen ein Tool, das all dies kann – und genau hier kommt R mit seinen Funktionen ins Spiel. Berichtsstapel Sie bleiben standhaft.
Ist R schwierig?
Vor Jahren war R eine schwer zu erlernende Sprache: verwirrend und weniger strukturiert als andere Programmierwerkzeuge. Um dies zu ändern, entwickelte Hadley Wickham eine Sammlung von Paketen namens tidyverse. Die Spielregeln änderten sich zum Besseren – die Datenmanipulation wurde intuitiv und das Erstellen von Graphen war nicht mehr schwierig.
Die besten Algorithmen für maschinelles Lernen lassen sich mit R implementieren. Pakete wie Keras und TensorFlow ermöglichen den Aufbau von High-End-Modellen, und R bietet auch ein Paket für XGBoost, einen der besten Algorithmen für Kaggle-Wettbewerbe.
R kann mit anderen Sprachen kommunizieren: Es ist möglich, … aufzurufen. Python, Java und C++ aus R. Auch Big Data ist zugänglich, da R Verbindungen zu Plattformen wie … herstellt. Spark oder Hadoop.
Schließlich wurde R weiterentwickelt, um Operationen zu parallelisieren und Berechnungen zu beschleunigen. R wurde einst dafür kritisiert, jeweils nur eine CPU zu nutzen; das Parallelisierungspaket führt Aufgaben nun auf verschiedenen Kernen des Rechners aus.
