Mi az R programozási nyelv? Az R bevezetése és alapjai

Mi az az R szoftver?

R egy programozási nyelv és szabad szoftver, amelyet Ross Ihaka és Robert Gentleman fejlesztett ki az Aucklandi Egyetemen 1993-ban. Az R kiterjedt statisztikai és grafikus módszerek katalógusával rendelkezik. Magában foglalja a gépi tanulási algoritmusokat, a lineáris regressziót, az idősorokat és a statisztikai következtetést, hogy csak néhányat említsünk. A legtöbb R könyvtár R-ben íródott, de a nehéz számítási feladatokhoz C, C++ és a FortraAz n kód az előnyösebb.

Az R-ben nemcsak az akadémikusok bíznak; számos nagyvállalat is használja az R programozási nyelvet, beleértve az Ubert is. Google, az Airbnb-t és a Facebookot. A fejlesztést most az R Core Team kezeli, és a nyelv még mindig aktív kiadás alatt áll – az R 4.6.1 2026 júniusában érkezett meg.

Az R-rel végzett adatelemzés lépések sorozatából áll: programozás, átalakítás, felfedezés, modellezés és az eredmények kommunikációja.

• Program: R egy áttekinthető és hozzáférhető programozási eszköz
• ÁtalakításAz R kifejezetten adattudományhoz tervezett csomagok gyűjteményéből áll.
• Ismerj meg minketVizsgáld meg az adatokat, finomítsd a hipotézisedet és elemezd azt
• Modell: Az R eszközök széles skáláját kínálja az adatok megfelelő modelljének rögzítéséhez
• KözölIntegrálj kódot, grafikonokat és kimeneteket egy jelentésbe az R Markdown segítségével, vagy készíts Shiny alkalmazásokat a világgal való megosztáshoz.

Mire használható az R?

Ez az öt lépés három olyan munkaterületet fed le, ahol az R az alapértelmezett választás:

• Statisztikai következtetés — hipotézisvizsgálatok, konfidenciaintervallumok és regressziós modellek
• Az adatok elemzése — importálás, tisztítás, újrahasznosításping és összefoglaló táblázatok
• Gépi tanulás — osztályozás, klaszterezés és előrejelzés caret, tidymodels és XGBoost segítségével

R az ipartól

Ha iparáganként lebontjuk az R használatát, azt látjuk, hogy az akadémiai szektor áll az első helyen. Az R egy statisztikákhoz készült nyelv, és az egészségügyi ágazatban az elsődleges választás, ezt követi a kormányzat és a tanácsadás. Az alábbi diagram a használat megoszlását mutatja.

R csomagok és CRAN

Az R elsődleges felhasználási területei a statisztika, a vizualizáció és a gépi tanulás, és azok is maradnak. Az alábbi kép azt mutatja, hogy mely R csomagok érhetők el.tractette fel a legtöbb kérdést a Stack Overflow-n. Az első 10 kérdésben a legtöbb az adatkutató munkafolyamatához kapcsolódik: az adatok előkészítéséhez és az eredmények közléséhez.

Szinte az összes R csomag a CRAN-ban, az átfogó R adatbázisban tárolódik. Archive Network, amely ingyenes és nyílt forráskódú, és ma több mint 20 000 közreműködött csomagot listáz. Letöltheti és használhatja őket a feladatok elvégzéséhez Gépi tanulás vagy idősoros elemzés. Az alábbi CRAN lista tartalmazza az összes ilyen csomag közzétételét és ellenőrzését.

A telepítés egyetlen hívással elvégezhető, install.packages("dplyr") – az oka annak, dplyr és a tidyverse család vált a standard eszközkészletté.

Kommunikálj R-vel

A csomagok megoldják az elemzést; az utolsó lépés a megosztás. Az R többféleképpen is bemutathatja és megoszthatja a munkát, akár egy Markdown dokumentumon, akár egy Shiny alkalmazáson keresztül. Minden tárolható RPubokon, GitHubon vagy a vállalkozás saját weboldalán.

Az alábbiakban egy példát mutatunk be egy prezentációra, amelyet itt tároltak RPubok.

Az RStudio elfogadja az R Markdownt – és 2022 óta a Quartót – dokumentumok írásához. Amint az alábbi export menü mutatja, a dokumentumokat különböző formátumokban hozhatja létre:

• Dokumentum:
  • HTML
  • PDF/LaTeX
  • szó
• Bemutatkozás:
  • HTML
  • PDF sugárzó

Az RStudio nagyszerű eszközzel is rendelkezik, amellyel egyszerűen létrehozhatunk alkalmazásokat. Az alábbiakban egy példa látható egy Világbank-adatokkal készült alkalmazásra.

Miért használja az R-t?

Az R működésének ismerete egy dolog; az időbefektetés egy másik. Az adattudomány...ping A vállalatok üzletvitelének módja, és a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás távol tartása a vállalat kudarcához vezet. A nagy kérdés az, hogy melyik eszközt vagy nyelvet érdemes használni.

Rengeteg eszköz végez adatelemzést, és egy új nyelv elsajátítása időbefektetést igényel. Az alábbi ábra a tanulási görbét ábrázolja a nyelv üzleti képességeinek függvényében. A negatív kapcsolat azt jelenti, hogy nincs ingyen ebéd: az adatokból származó legjobb betekintés időbe kerül, és a megfelelő eszköz elsajátítása is időbe telik.

A grafikon bal felső sarkában látható az Excel és a Power BI. Ez a két eszköz könnyen elsajátítható, de nem kínálnak kiemelkedő üzleti képességeket, különösen a modellezés terén. Középen látható Python és a SASA SAS egy kifejezetten üzleti statisztikai elemzésekhez használt eszköz, de nem ingyenes; kattintással futtatható szoftver. Python enyhe tanulási görbével rendelkezik, és fantasztikus eszköz a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia bevezetéséhez, de kevesebb jelentéskészítési funkcióval rendelkezik. Összehasonlítható tanulási görbével az R jó kompromisszumot jelent a megvalósítás és az adatelemzés között.

Valószínűleg hallottál már a Tableau-ról az adatvizualizáció terén. A Tableau grafikonok és diagramok segítségével fedez fel mintázatokat, és nem tart sokáig a tanulás, de egy vizualizáció-központú eszközzel rengeteg diagramot kaphatsz mintázat nélkül. A Tableau gyors vizualizációhoz vagy üzleti intelligenciához alkalmas; statisztikákhoz és döntéshozatalhoz az R megfelelőbb.

A Stack Overflow egy nagy közösség a programozási nyelvek számára, és segítséget nyújt, ha kódolási problémába ütközünk, vagy meg kell értenünk egy modellt. Az évek során a kérdések megtekintéseinek százalékos aránya az R esetében meredeken nőtt más nyelvekhez képest, amint azt az alábbi trendvonal is mutatja. Ez tracEz tükrözi az adattudomány fellendülő korszakát, de az R iránti keresletet is.

Az adattudományban két eszköz verseng egymással. Az R és Python azok a programozási nyelvek, amelyek definiálják a mezőt.

Válaszd az R-t?

Egy adattudós két kiváló eszközt használhat: az R-t és a PythonLehet, hogy nincs időd mindkettőt megtanulni, különösen, amikor még csak most kezded. Statisztikai modellezés és algoritmusok elsajátítása sokkal fontosabb, mint egy programozási nyelv megtanulása. programozási nyelv egy eszköz a felfedezések kiszámításához és kommunikálásához. Az adattudomány legfontosabb feladata az adatok kezelése: importálás, tisztítás, előkészítés, funkciók tervezése és kiválasztása. Ennek kell lennie az elsődleges célodnak. Az R megtanulása és Python Egyszerre csak szilárd statisztikai háttérrel lehet dolgozni. Az adattudósok elsősorban nem programozók – az a feladatuk, hogy megértsék az adatokat, manipulálják azokat, és feltárják a legjobb megközelítést.

Az adattudomány fő célközönsége az üzleti szakemberek, ezért a kommunikáció fontos: egy jelentés, egy webes alkalmazás, egy irányítópult. Szükség van egyetlen eszközre, amely mindezt elvégzi, és itt működik az R és annak… jelentéskészítési verem megtartják a helyüket.

R nehéz?

Évekkel ezelőtt az R egy nehezen elsajátítható nyelv volt: zavaró, és nem volt olyan strukturált, mint más programozási eszközök. Ennek leküzdésére Hadley Wickham kifejlesztett egy tidyverse nevű csomaggyűjteményt. A játékszabályok jobbra fordultak – az adatmanipuláció intuitívvá vált, és a gráfok létrehozása már nem volt nehéz.

A gépi tanulás legjobb algoritmusai R-rel implementálhatók. Az olyan csomagok, mint a Keras és a TensorFlow, csúcskategóriás modelleket építenek, az R-nek pedig van egy csomagja az XGBoosthoz is, amely az egyik legjobb algoritmus a Kaggle versenyekhez.

Az R más nyelvekkel is tud kommunikálni: lehetséges hívni Python, Java és a C++ az R-ből. A Big Data is elérhető, mivel az R olyan platformokhoz kapcsolódik, mint a Spark vagy Hadoop.

Végül az R fejlődött a műveletek párhuzamosítása és a számítások felgyorsítása érdekében. Az R-t egykor azért kritizálták, mert egyszerre csak egy CPU-t használ; a párhuzamos csomag most a gép különböző magjain futtat feladatokat.

GYIK