Cos'è il linguaggio di programmazione R? Introduzione e nozioni di base di R

Cos'è il software R?

R è un linguaggio di programmazione e software libero sviluppato da Ross Ihaka e Robert Gentleman all'Università di Auckland nel 1993. R possiede un ampio catalogo di metodi statistici e grafici. Include algoritmi di apprendimento automatico, regressione lineare, serie temporali e inferenza statistica, per citarne alcuni. La maggior parte delle librerie R sono scritte in R, ma per compiti computazionali pesanti, C, C++ and FortraIl codice n è preferibile.

R non è apprezzato solo dagli accademici; anche molte grandi aziende utilizzano il linguaggio di programmazione R, tra cui Uber, GoogleAirbnb e Facebook. Lo sviluppo è ora gestito dal R Core Team e il linguaggio è ancora in fase di rilascio attivo: R 4.6.1 è arrivato a giugno 2026.

L'analisi dei dati con R segue una serie di passaggi: programmazione, trasformazione, scoperta, modellazione e comunicazione dei risultati.

• Programma: R è uno strumento di programmazione chiaro e accessibile
• TrasformareR è composto da una raccolta di pacchetti progettati specificamente per la scienza dei dati.
• Scopri: Esamina i dati, affina la tua ipotesi e analizzala
• Modello: R fornisce un'ampia gamma di strumenti per acquisire il modello giusto per i tuoi dati
• ComunicareIntegra codice, grafici e output in un report con R Markdown, oppure crea app Shiny da condividere con il mondo.

A cosa serve R?

Questi cinque passaggi si traducono in tre aree di lavoro in cui R è la scelta predefinita:

• Inferenza statistica — test di ipotesi, intervalli di confidenza e modelli di regressione
• L'analisi dei dati — importazione, pulizia, rishaping e tabelle riassuntive
• apprendimento automatico — classificazione, clustering e previsione tramite caret, tidymodels e XGBoost

R per settore

Se analizziamo l'utilizzo di R per settore, vediamo che il mondo accademico è al primo posto. R è un linguaggio concepito per la statistica ed è la prima scelta nel settore sanitario, seguito da enti governativi e società di consulenza. Il grafico sottostante mostra la distribuzione di tale utilizzo.

Pacchetti R e CRAN

Gli usi principali di R sono, e saranno sempre, la statistica, la visualizzazione e l'apprendimento automatico. L'immagine seguente mostra quali pacchetti R sono disponibilitracSono le domande più frequenti su Stack Overflow. Nella top 10, la maggior parte riguarda il flusso di lavoro di un data scientist: la preparazione dei dati e la comunicazione dei risultati.

Quasi tutti i pacchetti R sono archiviati in CRAN, il Comprehensive R Archive Network, che è gratuito e open source e oggi elenca più di 20,000 pacchetti contribuiti. Puoi scaricarli e usarli per eseguire machine Learning o analisi di serie temporali. L'elenco CRAN riportato di seguito indica dove sono pubblicati e verificati tutti questi pacchetti.

L'installazione richiede una sola chiamata, install.packages("dplyr") — il motivo per cui dplyr e la famiglia tidyverse è diventata il toolkit standard.

Comunicare con R

I pacchetti risolvono l'analisi; l'ultimo passaggio è la condivisione. R offre diversi modi per presentare e condividere il lavoro, sia tramite un documento Markdown che un'app Shiny. Tutto può essere ospitato su RPubs, GitHub o sul sito web aziendale.

Di seguito è riportato un esempio di presentazione ospitata su RPubs.

RStudio accetta R Markdown e, dal 2022, anche Quarto per la creazione di documenti. Come mostrato nel menu di esportazione qui sotto, è possibile generare i documenti in diversi formati:

• Documento:
  • HTML
  • PDF/LaTeX
  • Word
• Presentazione:
  • HTML
  • proiettore PDF

RStudio offre anche un ottimo strumento per creare facilmente un'app. Di seguito è riportato un esempio di un'app realizzata con i dati della Banca Mondiale.

Perché usare R?

Sapere cosa fa R è una cosa; investirci del tempo è un'altra. La scienza dei dati è condivisaping Il modo in cui le aziende gestiscono le proprie attività e l'evitare l'Intelligenza Artificiale e l'Apprendimento Automatico porteranno un'azienda al fallimento. La grande domanda è quale strumento o linguaggio dovresti usare.

Esistono molti strumenti per l'analisi dei dati e imparare un nuovo linguaggio richiede un investimento di tempo. Il grafico sottostante illustra la curva di apprendimento in relazione alle funzionalità aziendali offerte da un linguaggio. La relazione negativa implica che non esistono pasti gratis: per ottenere le migliori informazioni dai dati è necessario dedicare tempo all'apprendimento dello strumento appropriato.

In alto a sinistra del grafico si possono vedere Excel e Power BI. Questi due strumenti sono semplici da imparare ma non offrono capacità aziendali eccezionali, soprattutto in termini di modellazione. Al centro si può vedere Python and SASSAS è uno strumento specifico per l'esecuzione di analisi statistiche in ambito aziendale, ma non è gratuito; si tratta di un software "clicca e avvia". Python Ha una curva di apprendimento agevole ed è uno strumento fantastico per implementare il Machine Learning e l'IA, ma ha meno funzionalità di reporting. Con una curva di apprendimento comparabile, R rappresenta un buon compromesso tra implementazione e analisi dei dati.

Probabilmente avrete già sentito parlare di Tableau per la visualizzazione dei dati. Tableau individua modelli attraverso grafici e diagrammi e non richiede molto tempo per essere imparato, ma uno strumento incentrato principalmente sulla visualizzazione può generare molti grafici senza individuare alcun modello. Tableau è adatto per visualizzazioni rapide o per la Business Intelligence; per la statistica e il processo decisionale, R è più appropriato.

Stack Overflow è una grande community per i linguaggi di programmazione ed è lì per aiutarti quando incontri un problema di programmazione o hai bisogno di capire un modello. Nel corso degli anni, la percentuale di visualizzazioni delle domande è aumentata notevolmente per R rispetto ad altri linguaggi, come mostra la linea di tendenza qui sotto. tracrappresenta l'era d'oro della scienza dei dati, ma riflette anche la domanda di R.

Nella scienza dei dati, due strumenti competono tra loro. R e Python sono i linguaggi di programmazione che definiscono il settore.

Dovresti scegliere R?

Uno scienziato dei dati può utilizzare due strumenti eccellenti: R e PythonPotresti non avere il tempo di impararli entrambi, soprattutto all'inizio. Apprendimento della modellazione statistica e degli algoritmi conta molto più che imparare un linguaggio di programmazione. linguaggio di programmazione è uno strumento per calcolare e comunicare la tua scoperta. Il compito più importante nella scienza dei dati è il modo in cui gestisci i dati: importarli, pulirli, prepararli, progettare le caratteristiche e selezionarle. Questo dovrebbe essere il tuo obiettivo principale. Cercare di imparare R e Python Imparare senza una solida preparazione in statistica raramente funziona. Gli scienziati dei dati non sono principalmente programmatori: il loro lavoro consiste nel comprendere i dati, manipolarli e individuare l'approccio migliore.

Il pubblico principale della scienza dei dati è il professionista aziendale, quindi la comunicazione è fondamentale: un report, un'applicazione web, una dashboard. Hai bisogno di uno strumento che faccia tutto questo, ed è qui che entrano in gioco R e i suoi Stack di reporting mantenere la posizione.

R è difficile?

Anni fa, R era un linguaggio difficile da padroneggiare: confusionario e non strutturato come altri strumenti di programmazione. Per ovviare a questo problema, Hadley Wickham sviluppò una raccolta di pacchetti chiamata tidyverse. Le regole del gioco cambiarono in meglio: la manipolazione dei dati divenne intuitiva e la creazione di un grafico non fu più un'impresa ardua.

I migliori algoritmi per l'apprendimento automatico possono essere implementati con R. Pacchetti come Keras e TensorFlow consentono di creare modelli di alto livello, e R dispone anche di un pacchetto per XGBoost, uno dei migliori algoritmi per le competizioni di Kaggle.

R può comunicare con altri linguaggi: è possibile chiamare Python, Java and C++ da R. Anche i big data sono accessibili, poiché R si connette a piattaforme come Spark o Hadoop.

Infine, R si è evoluto per parallelizzare le operazioni e velocizzare i calcoli. Un tempo R veniva criticato per l'utilizzo di una sola CPU alla volta; ora il pacchetto parallel esegue le attività su diversi core della macchina.

DOMANDE FREQUENTI