Τι είναι η Γλώσσα Προγραμματισμού R; Εισαγωγή & Βασικά στοιχεία του R

Τι είναι το R Software;

R είναι μια γλώσσα προγραμματισμού και ελεύθερο λογισμικό που αναπτύχθηκε από τους Ross Ihaka και Robert Gentleman στο Πανεπιστήμιο του Auckland το 1993. Η R διαθέτει έναν εκτενή κατάλογο στατιστικών και γραφικών μεθόδων. Περιλαμβάνει αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, γραμμική παλινδρόμηση, χρονοσειρές και στατιστική συμπερασματολογία, για να αναφέρουμε μόνο μερικές. Οι περισσότερες βιβλιοθήκες της R είναι γραμμένες σε R, αλλά για βαριές υπολογιστικές εργασίες, η C, C++ και FortraΠροτιμάται ο κώδικας n.

Η R δεν εμπιστεύονται μόνο οι ακαδημαϊκοί. Πολλές μεγάλες εταιρείες χρησιμοποιούν επίσης τη γλώσσα προγραμματισμού R, συμπεριλαμβανομένης της Uber, Google, Airbnb και Facebook. Η ανάπτυξη διαχειρίζεται πλέον η βασική ομάδα της R και η γλώσσα βρίσκεται ακόμη σε ενεργή έκδοση — η έκδοση R 4.6.1 κυκλοφόρησε τον Ιούνιο του 2026.

Η ανάλυση δεδομένων με R ακολουθεί μια σειρά βημάτων: προγραμματισμό, μετασχηματισμό, ανακάλυψη, μοντελοποίηση και επικοινωνία των αποτελεσμάτων.

• Πρόγραμμα: Το R είναι ένα σαφές και προσβάσιμο εργαλείο προγραμματισμού
• ΜεταμορφώστεΗ R αποτελείται από μια συλλογή πακέτων σχεδιασμένων ειδικά για την επιστήμη δεδομένων
• Ανακαλύψτε : Διερευνήστε τα δεδομένα, βελτιώστε την υπόθεσή σας και αναλύστε την
• Μοντέλο: Το R παρέχει μια ευρεία γκάμα εργαλείων για να καταγράψετε το σωστό μοντέλο για τα δεδομένα σας
• ΕπικοινωνώΕνσωματώστε κώδικα, γραφήματα και εξόδους σε μια αναφορά με το R Markdown ή δημιουργήστε εφαρμογές Shiny για να τις μοιραστείτε με τον κόσμο

Σε τι χρησιμοποιείται το R;

Αυτά τα πέντε βήματα μεταφράζονται σε τρεις τομείς εργασίας όπου η R είναι η προεπιλεγμένη επιλογή:

• Στατιστικό συμπέρασμα — δοκιμές υποθέσεων, διαστήματα εμπιστοσύνης και μοντέλα παλινδρόμησης
• Ανάλυση δεδομένων — εισαγωγή, καθαρισμός, ανακαίνισηping και συνοπτικούς πίνακες
• Εκμάθηση μηχανών — ταξινόμηση, ομαδοποίηση και πρόβλεψη μέσω caret, tidymodels και XGBoost

R από τη βιομηχανία

Αν αναλύσουμε τη χρήση της R ανά κλάδο, βλέπουμε ότι η ακαδημαϊκή κοινότητα έρχεται πρώτη. Η R είναι μια γλώσσα που έχει δημιουργηθεί για στατιστικά στοιχεία και είναι η πρώτη επιλογή στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης, ακολουθούμενη από την κυβέρνηση και τις συμβουλευτικές υπηρεσίες. Το παρακάτω διάγραμμα δείχνει πώς κατανέμεται αυτή η χρήση.

Πακέτα R και CRAN

Οι κύριες χρήσεις της R είναι, και θα είναι πάντα, η στατιστική, η οπτικοποίηση και η μηχανική μάθηση. Η παρακάτω εικόνα δείχνει ποια πακέτα R στοtracέθεσαν τις περισσότερες ερωτήσεις στο Stack Overflow. Στις 10 κορυφαίες, οι περισσότερες σχετίζονται με τη ροή εργασίας ενός επιστήμονα δεδομένων: προετοιμασία δεδομένων και κοινοποίηση αποτελεσμάτων.

Σχεδόν όλα τα πακέτα R αποθηκεύονται στο CRAN, το Comprehensive R. Archive Network, το οποίο είναι δωρεάν και ανοιχτού κώδικα και σήμερα απαριθμεί περισσότερα από 20,000 πακέτα που έχουν συνεισφέρει. Μπορείτε να τα κατεβάσετε και να τα χρησιμοποιήσετε για να εκτελέσετε Μηχανική μάθηση ή ανάλυση χρονοσειρών. Η παρακάτω λίστα CRAN είναι το σημείο όπου δημοσιεύεται και ελέγχεται κάθε ένα από αυτά τα πακέτα.

Η εγκατάσταση ενός απαιτεί ένα μόνο τηλεφώνημα, install.packages("dplyr") — ο λόγος που dplyr και το tidyverse family έγινε το βασικό κιτ εργαλείων.

Επικοινωνήστε με τον R

Τα πακέτα λύνουν την ανάλυση. Το τελευταίο βήμα είναι η κοινοποίησή της. Η R έχει πολλούς τρόπους για να παρουσιάσει και να κοινοποιήσει την εργασία, είτε μέσω ενός εγγράφου markdown είτε μέσω μιας εφαρμογής Shiny. Όλα μπορούν να φιλοξενηθούν σε RPubs, GitHub ή στον ιστότοπο της επιχείρησης.

Παρακάτω είναι ένα παράδειγμα παρουσίασης που φιλοξενείται στο RPubs.

Το RStudio δέχεται το R Markdown — και, από το 2022, το Quarto — για τη σύνταξη ενός εγγράφου. Όπως δείχνει το παρακάτω μενού εξαγωγής, μπορείτε να δημιουργήσετε τα έγγραφα σε διαφορετικές μορφές:

• Έγγραφο:
  • HTML
  • PDF/LaTeX
  • λέξη
• Παρουσίαση:
  • HTML
  • PDF beamer

Το RStudio διαθέτει επίσης ένα εξαιρετικό εργαλείο για να δημιουργήσετε εύκολα μια εφαρμογή. Παρακάτω είναι ένα παράδειγμα εφαρμογής που δημιουργήθηκε με δεδομένα της Παγκόσμιας Τράπεζας.

Γιατί να χρησιμοποιήσετε το R;

Το να ξέρεις τι κάνει η R είναι ένα πράγμα. Το να επενδύεις ​​χρόνο σε αυτήν είναι κάτι άλλο. Η επιστήμη δεδομένων είναι shaping ο τρόπος με τον οποίο οι εταιρείες λειτουργούν τις δραστηριότητές τους, και η αποφυγή της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Μηχανικής Μάθησης θα οδηγήσει μια εταιρεία στην αποτυχία. Το μεγάλο ερώτημα είναι ποιο εργαλείο ή γλώσσα πρέπει να χρησιμοποιήσετε.

Πολλά εργαλεία εκτελούν ανάλυση δεδομένων και η εκμάθηση μιας νέας γλώσσας απαιτεί επένδυση χρόνου. Η παρακάτω εικόνα απεικονίζει την καμπύλη μάθησης σε σχέση με τις επιχειρηματικές δυνατότητες που προσφέρει μια γλώσσα. Η αρνητική σχέση υποδηλώνει ότι δεν υπάρχει δωρεάν γεύμα: η καλύτερη γνώση από τα δεδομένα κοστίζει χρόνο στην εκμάθηση του κατάλληλου εργαλείου.

Επάνω αριστερά στο γράφημα μπορείτε να δείτε το Excel και το Power BI. Αυτά τα δύο εργαλεία είναι εύκολα στην εκμάθηση, αλλά δεν προσφέρουν εξαιρετικές επιχειρηματικές δυνατότητες, ειδικά όσον αφορά τη μοντελοποίηση. Στη μέση μπορείτε να δείτε Python και SASΤο SAS είναι ένα ειδικό εργαλείο για την εκτέλεση στατιστικής ανάλυσης σε επιχειρήσεις, αλλά δεν είναι δωρεάν. Είναι λογισμικό που λειτουργεί με ένα κλικ. Python Έχει μια ήπια καμπύλη εκμάθησης και είναι ένα φανταστικό εργαλείο για την ανάπτυξη Μηχανικής Μάθησης και Τεχνητής Νοημοσύνης, αλλά έχει λιγότερες δυνατότητες αναφοράς. Με μια συγκρίσιμη καμπύλη εκμάθησης, η R αποτελεί μια καλή αντιστάθμιση μεταξύ υλοποίησης και ανάλυσης δεδομένων.

Πιθανότατα έχετε ακούσει για το Tableau για οπτικοποίηση δεδομένων. Το Tableau ανακαλύπτει μοτίβα μέσω γραφημάτων και διαγραμμάτων και δεν χρειάζεται πολύς χρόνος για να το μάθετε, αλλά ένα εργαλείο που δίνει προτεραιότητα στην οπτικοποίηση μπορεί να σας αφήσει με πολλά γραφήματα και καθόλου μοτίβα. Το Tableau είναι κατάλληλο για γρήγορη οπτικοποίηση ή Επιχειρηματική Ευφυΐα. Για στατιστικά στοιχεία και λήψη αποφάσεων, η R είναι πιο κατάλληλη.

Το Stack Overflow είναι μια μεγάλη κοινότητα για γλώσσες προγραμματισμού και είναι εκεί για να σας βοηθήσει όταν αντιμετωπίζετε ένα πρόβλημα κωδικοποίησης ή χρειάζεται να κατανοήσετε ένα μοντέλο. Με την πάροδο των ετών, το ποσοστό των προβολών ερωτήσεων αυξήθηκε απότομα για την R σε σύγκριση με άλλες γλώσσες, όπως δείχνει η παρακάτω γραμμή τάσης. tracks την ακμάζουσα εποχή της επιστήμης δεδομένων, αλλά αντανακλά επίσης τη ζήτηση για R.

Στην επιστήμη δεδομένων, δύο εργαλεία ανταγωνίζονται μεταξύ τους. Η R και η Python είναι οι γλώσσες προγραμματισμού που ορίζουν το πεδίο.

Θα πρέπει να επιλέξετε το R;

Ένας επιστήμονας δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιήσει δύο εξαιρετικά εργαλεία: την R και PythonΜπορεί να μην έχετε χρόνο να τα μάθετε και τα δύο, ειδικά όταν ξεκινάτε. Εκμάθηση στατιστικής μοντελοποίησης και αλγορίθμων έχει πολύ μεγαλύτερη σημασία από την εκμάθηση μιας γλώσσας προγραμματισμού. γλώσσα προγραμματισμού είναι ένα εργαλείο για να υπολογίζετε και να επικοινωνείτε την ανακάλυψή σας. Η πιο σημαντική εργασία στην επιστήμη δεδομένων είναι ο τρόπος με τον οποίο χειρίζεστε τα δεδομένα: εισαγωγή, καθαρισμός, προετοιμασία, μηχανική σχεδίαση χαρακτηριστικών και επιλογή τους. Αυτό θα πρέπει να είναι το κύριο μέλημά σας. Προσπαθώντας να μάθετε R και Python Η άμεση προσέγγιση χωρίς ένα στέρεο υπόβαθρο στη στατιστική σπάνια λειτουργεί. Οι επιστήμονες δεδομένων δεν είναι κυρίως προγραμματιστές — η δουλειά τους είναι να κατανοούν τα δεδομένα, να τα χειρίζονται και να παρουσιάζουν την καλύτερη προσέγγιση.

Το κύριο κοινό για την επιστήμη δεδομένων είναι οι επαγγελματίες του επιχειρηματικού κόσμου, επομένως η επικοινωνία έχει σημασία: μια αναφορά, μια διαδικτυακή εφαρμογή, ένας πίνακας ελέγχου. Χρειάζεστε ένα εργαλείο που να κάνει όλα αυτά, το οποίο είναι το σημείο όπου η R και η στοίβα αναφορών κρατήσουν τη θέση τους.

Είναι δύσκολο το R;

Πριν από χρόνια, η R ήταν μια δύσκολη γλώσσα στην εκμάθηση: περίπλοκη και όχι τόσο δομημένη όσο άλλα εργαλεία προγραμματισμού. Για να ξεπεράσει αυτό το πρόβλημα, ο Hadley Wickham ανέπτυξε μια συλλογή πακέτων που ονομάζεται tidyverse. Οι κανόνες του παιχνιδιού άλλαξαν προς το καλύτερο — ο χειρισμός δεδομένων έγινε διαισθητικός και η δημιουργία ενός γραφήματος δεν ήταν πλέον δύσκολη.

Οι καλύτεροι αλγόριθμοι για μηχανική μάθηση μπορούν να υλοποιηθούν με R. Πακέτα όπως το Keras και το TensorFlow δημιουργούν μοντέλα υψηλής τεχνολογίας, και η R διαθέτει επίσης ένα πακέτο για το XGBoost, έναν από τους καλύτερους αλγόριθμους για διαγωνισμούς Kaggle.

Η R μπορεί να επικοινωνήσει με άλλες γλώσσες: είναι δυνατή η κλήση Python, Java και C++ από την R. Τα μεγάλα δεδομένα είναι επίσης προσβάσιμα, καθώς η R συνδέεται με πλατφόρμες όπως Spark ή Hadoop.

Τέλος, η R έχει εξελιχθεί για να παραλληλοποιεί τις λειτουργίες και να επιταχύνει τους υπολογισμούς. Η R κάποτε επικρίθηκε επειδή χρησιμοποιούσε μόνο μία CPU κάθε φορά. Το παράλληλο πακέτο τώρα εκτελεί εργασίες σε διαφορετικούς πυρήνες του μηχανήματος.

Συχνές Ερωτήσεις