R プログラミング言語とは何ですか? R の概要と基本
エブリン・クラーク
⚡ スマートサマリー
Rは、統計計算、データ分析、グラフィックスのための無料のオープンソースプログラミング言語であり、ロス・イハカとロバート・ジェントルマンによって作成され、現在はRコアチームによって維持管理されており、20,000万以上のCRANパッケージが提供されています。
Rソフトウェアとは何ですか?
R R は、1993 年にオークランド大学のロス・イハカとロバート・ジェントルマンによって開発されたプログラミング言語およびフリーソフトウェアです。R には、統計的手法とグラフィカル手法の広範なカタログがあります。機械学習アルゴリズム、線形回帰、時系列、統計的推論などが含まれます。R ライブラリのほとんどは R で書かれていますが、計算負荷の高いタスクには C、 C++ (NAIST) と Fortranコードが推奨されます。
Rは学術界だけでなく、Uberをはじめとする多くの大企業でも信頼されています。 GoogleAirbnbやFacebookなどでも採用されています。開発は現在Rコアチームによって管理されており、言語は現在も活発にリリースされています。R 4.6.1は2026年6月にリリースされました。
Rを用いたデータ分析は、プログラミング、変換、発見、モデリング、結果の伝達という一連の手順を経て行われます。
- プログラム: R は明確でアクセスしやすいプログラミング ツールです
- エージェント型AIで研究開発を変革Rは、データサイエンスのために特別に設計されたパッケージの集合体で構成されています。
- 探索するデータを調査し、仮説を洗練させ、分析する。
- モデル: R は、データに適切なモデルをキャプチャするための幅広いツールを提供します
- 意思疎通をしますR Markdownを使用してコード、グラフ、出力をレポートに統合したり、Shinyアプリを作成して世界中に共有したりできます。
Rは何に使われますか?
これら5つのステップは、Rがデフォルトの選択肢となる3つの作業分野に相当します。
業界別のR
Rの利用状況を業界別に見てみると、学術分野が最も多く利用されていることがわかります。Rは統計解析のために開発された言語であり、医療業界では最も多く利用されています。次いで、政府機関やコンサルティング業界が利用しています。下のグラフは、その利用状況の分布を示しています。
RパッケージとCRAN
Rの主な用途は、統計、視覚化、機械学習であり、今後もそうあり続けるでしょう。下の図は、どのRパッケージがtracStack Overflowで最も多くの質問が寄せられたのは、データサイエンティストに関するものでした。上位10件のうち、ほとんどがデータサイエンティストのワークフロー、つまりデータの準備と結果の伝達に関するものでした。
ほぼすべてのRパッケージは、包括的RライブラリであるCRANに格納されています。 Archive Networkは、無料でオープンソースであり、現在20,000以上の貢献パッケージが掲載されています。これらをダウンロードして使用することで、 機械学習 または時系列分析。下記のCRANリストには、これらのパッケージがすべて公開され、チェックされています。
インストールは電話一本で完了します。 install.packages("dplyr") — 理由は dplyr そしてtidyverseファミリーは標準的なツールキットとなった。
Rと通信する
パッケージを使えば分析は完了します。最後のステップは結果を共有することです。Rには、マークダウン文書やShinyアプリなど、作業内容を提示・共有するための複数の方法があります。すべてRPubs、GitHub、または企業のウェブサイトにホストできます。
以下は、ホストされているプレゼンテーションの例です。 RPubs.
RStudioは、R Markdown（2022年以降はQuartoも）を使用してドキュメントを作成できます。以下のエクスポートメニューに示すように、さまざまな形式でドキュメントを出力できます。
- ドキュメント：
- HTML
- PDF/LaTeX
- Word
- プレゼンテーション：
- HTML
- PDFビーマー
RStudioには、アプリを簡単に作成できる優れたツールも備わっています。以下は、世界銀行のデータを使用して作成されたアプリの例です。
なぜ R を使用するのでしょうか?
Rが何をするかを知ることと、それに時間を費やすことは全く別のことです。データサイエンスはping 企業が事業を運営する方法において、人工知能や機械学習を避けることは企業の失敗につながる。大きな問題は、どのツールや言語を使うべきかということだ。
データ分析を行うツールは数多く存在し、新しい言語を習得するには時間投資が必要です。下の図は、言語の学習曲線と、その言語が提供するビジネス上の能力との関係を示しています。負の相関関係は、タダ飯はない、つまりデータから最良の洞察を得るには、適切なツールを習得するための時間が必要であることを示唆しています。
グラフの左上には、ExcelとPower BIが表示されています。これら2つのツールは習得は簡単ですが、特にモデリングの面では、優れたビジネス機能を提供していません。中央には、 Python (NAIST) と SASSASはビジネスにおける統計分析を実行するための専用ツールですが、無料ではありません。クリックして実行するタイプのソフトウェアです。 Python 学習曲線が緩やかで、機械学習やAIの導入に最適なツールですが、レポート機能は少なめです。学習曲線が同程度のRは、実装とデータ分析のバランスが取れた優れた選択肢と言えるでしょう。
データ可視化ツールとしてTableauをご存知の方も多いでしょう。Tableauはグラフやチャートを通してパターンを発見し、習得も比較的容易ですが、可視化を最優先とするツールであるため、チャートはたくさんできてもパターンが見出せないという事態になりかねません。Tableauは迅速な可視化やビジネスインテリジェンスに適していますが、統計分析や意思決定にはRの方が適しています。
Stack Overflowはプログラミング言語の大規模なコミュニティであり、コーディングの問題に直面したり、モデルを理解する必要があるときに役立ちます。下のトレンドラインが示すように、長年にわたり、他の言語と比較してRの質問閲覧率は急激に増加しました。 tracこれはデータサイエンスの隆盛の時代を反映しているだけでなく、Rに対する需要も反映している。
データサイエンスでは、2つのツールが競合しています。Rと Python それらは、その分野を定義するプログラミング言語である。
Rを選ぶべきでしょうか？
データサイエンティストは、Rと Python特に始めたばかりの頃は、両方を学ぶ時間がないかもしれません。 統計モデリングとアルゴリズムの学習 プログラミング言語を学ぶことよりもはるかに重要なことがある。 プログラミング言語 は、発見を計算して伝えるためのツールです。データサイエンスで最も重要なタスクは、データの扱い方です。インポート、クリーニング、準備、特徴量のエンジニアリング、そしてそれらの選択です。これがあなたの主な焦点となるべきです。R を学習し、 Python 統計学のしっかりとした基礎知識なしにいきなりデータサイエンティストになるのは、ほとんど成功しない。データサイエンティストは主にプログラマーではなく、データを理解し、操作し、最適なアプローチを見出すことが仕事だ。
データサイエンスの主な対象者はビジネスプロフェッショナルであるため、コミュニケーションが重要です。レポート、Webアプリ、ダッシュボードなどです。これらすべてを実行できるツールが必要であり、そこでRとその レポートスタック 彼らは持ち場を守った。
Rは難しいですか？
数年前、Rは習得が難しい言語でした。複雑で、他のプログラミングツールほど構造化されていなかったのです。それを克服するために、ハドリー・ウィッカムはtidyverseと呼ばれるパッケージ群を開発しました。これにより、状況は一変し、データ操作は直感的になり、グラフの作成も容易になりました。
機械学習に最適なアルゴリズムはRで実装できます。KerasやTensorFlowといったパッケージは高性能なモデルを構築でき、RにはKaggleコンペティションで最も優れたアルゴリズムの一つであるXGBoostのパッケージも用意されています。
Rは他の言語と通信できます。 Python, Java (NAIST) と C++ Rから。ビッグデータも利用可能。Rは以下のようなプラットフォームに接続できるから。 Spark またはHadoop。
最後に、Rは処理を並列化し、計算速度を向上させるように進化しました。かつてRは一度に1つのCPUしか使用しないという批判を受けていましたが、現在では並列処理パッケージによってマシンの異なるコアでタスクを実行できるようになっています。
