Co to jest język programowania R? Wprowadzenie i podstawy R

Co to jest oprogramowanie R?

R to język programowania i wolne oprogramowanie opracowane przez Rossa Ihakę i Roberta Gentlemana na Uniwersytecie w Auckland w 1993 roku. R oferuje obszerny katalog metod statystycznych i graficznych. Obejmuje on między innymi algorytmy uczenia maszynowego, regresję liniową, szeregi czasowe i wnioskowanie statystyczne. Większość bibliotek R jest napisana w języku R, ale w przypadku wymagających zadań obliczeniowych, język C… C++ oraz FortraPreferowany jest kod n.

Językowi R ufają nie tylko naukowcy; wiele dużych firm również korzysta z języka programowania R, w tym Uber, Google, Airbnb i Facebook. Za rozwój odpowiada obecnie zespół R Core Team, a język jest nadal w fazie aktywnego wdrażania — wersja R 4.6.1 pojawiła się w czerwcu 2026 r.

Analiza danych w języku R obejmuje szereg kroków: programowanie, transformację, odkrywanie, modelowanie i komunikowanie wyników.

• Program: R jest przejrzystym i dostępnym narzędziem programistycznym
• Przekształcać:R składa się ze zbioru pakietów zaprojektowanych specjalnie do nauki o danych
• Odkryj:Zbadaj dane, dopracuj swoją hipotezę i przeanalizuj ją
• Model: R zapewnia szeroką gamę narzędzi do przechwytywania odpowiedniego modelu danych
• Komunikacja : Zintegruj kod, wykresy i wyniki w raporcie za pomocą R Markdown lub twórz błyszczące aplikacje, którymi możesz się podzielić ze światem

Do czego służy R?

Te pięć kroków przekłada się na trzy obszary pracy, w których R jest wyborem domyślnym:

• Wnioskowanie statystyczne — testy hipotez, przedziały ufności i modele regresji
• Analiza danych — importowanie, czyszczenie, odnawianieping i tabele podsumowujące
• Nauczanie maszynowe — klasyfikacja, klasteryzacja i prognozowanie za pomocą caret, tidymodels i XGBoost

R według branży

Jeśli podzielimy wykorzystanie R na sektory, zauważymy, że na pierwszym miejscu plasują się naukowcy. R to język stworzony do statystyki i jest pierwszym wyborem w branży opieki zdrowotnej, a następnie w administracji rządowej i konsultingowej. Poniższy wykres pokazuje rozkład tego wykorzystania.

Pakiety R i CRAN

Głównymi zastosowaniami języka R są i zawsze będą: statystyka, wizualizacja i uczenie maszynowe. Poniższy rysunek pokazuje, które pakiety R są dostępne w danym momencie.tracZadano najwięcej pytań na Stack Overflow. W pierwszej dziesiątce większość z nich dotyczyła procesu pracy analityka danych: przygotowywania danych i komunikowania wyników.

Prawie wszystkie pakiety R są przechowywane w CRAN, czyli Comprehensive R Archive Network, który jest darmowy i ma otwarte oprogramowanie, a obecnie zawiera ponad 20 000 udostępnionych pakietów. Możesz je pobrać i używać do wykonywania Nauczanie maszynowe lub analizy szeregów czasowych. Poniższa lista CRAN zawiera informacje o wszystkich tych pakietach, które są publikowane i sprawdzane.

Instalacja jednego z nich wymaga jednego połączenia, install.packages("dplyr") — powód, dla którego dplyr a rodzina tidyverse stała się standardowym zestawem narzędzi.

Porozmawiaj z R

Pakiety rozwiązują analizę; ostatnim krokiem jest jej udostępnienie. R oferuje wiele sposobów prezentacji i udostępniania pracy, zarówno za pośrednictwem dokumentu Markdown, jak i aplikacji Shiny. Wszystko można hostować w RPubs, GitHub lub na własnej stronie internetowej firmy.

Poniżej znajduje się przykład prezentacji hostowanej na RPubs.

RStudio akceptuje R Markdown — a od 2022 roku także Quarto — do tworzenia dokumentów. Jak pokazuje poniższe menu eksportu, dokumenty można tworzyć w różnych formatach:

• Dokument:
  • HTML
  • PDF/LaTeX
  • słowo
• Prezentacja:
  • HTML
  • Projektor PDF

RStudio oferuje również świetne narzędzie do łatwego tworzenia aplikacji. Poniżej znajduje się przykład aplikacji stworzonej w oparciu o dane Banku Światowego.

Dlaczego warto używać R?

Wiedza o tym, co robi R, to jedno, ale inwestowanie w niego czasu to drugie. Nauka o danych to…ping Sposób, w jaki firmy prowadzą swoją działalność, a unikanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego doprowadzi firmę do upadku. Kluczowe pytanie brzmi: jakiego narzędzia lub języka programowania należy użyć?

Wiele narzędzi umożliwia analizę danych, a nauka nowego języka wymaga poświęcenia czasu. Poniższy wykres przedstawia zależność między krzywą uczenia się a możliwościami biznesowymi oferowanymi przez dany język. Negatywna zależność sugeruje, że nie ma nic za darmo: uzyskanie najlepszych wniosków z danych wymaga poświęcenia czasu na naukę odpowiedniego narzędzia.

W lewym górnym rogu wykresu widać Excela i Power BI. Te dwa narzędzia są łatwe do opanowania, ale nie oferują wyjątkowych możliwości biznesowych, zwłaszcza w zakresie modelowania. Na środku widać Python oraz SASSAS to specjalistyczne narzędzie do przeprowadzania analiz statystycznych w biznesie, nie jest jednak darmowe; jest to oprogramowanie typu „kliknij i uruchom”. Python Ma łagodną krzywą uczenia się i jest fantastycznym narzędziem do wdrażania uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, ale oferuje mniej funkcji raportowania. Przy porównywalnej krzywej uczenia się, R stanowi dobry kompromis między implementacją a analizą danych.

Prawdopodobnie słyszałeś o Tableau do wizualizacji danych. Tableau odkrywa wzorce za pomocą grafów i diagramów, a jego opanowanie nie zajmuje dużo czasu, ale narzędzie nastawione na wizualizację może pozostawić mnóstwo wykresów bez żadnych wzorców. Tableau nadaje się do szybkiej wizualizacji lub Business Intelligence; do statystyki i podejmowania decyzji bardziej odpowiedni jest R.

Stack Overflow to duża społeczność języków programowania, która służy pomocą w przypadku problemów z kodowaniem lub w zrozumieniu modelu. Na przestrzeni lat odsetek wyświetleń pytań w R gwałtownie wzrósł w porównaniu z innymi językami, co pokazuje poniższa linia trendu. tracjest oznaką rozkwitu nauki o danych, ale odzwierciedla również popyt na R.

W nauce o danych konkurują ze sobą dwa narzędzia. R i Python są językami programowania definiującymi tę dziedzinę.

Czy warto wybrać R?

Analityk danych może wykorzystać dwa doskonałe narzędzia: R i Python. Być może nie będziesz mieć czasu, żeby nauczyć się ich obu, zwłaszcza gdy dopiero zaczynasz. Nauka modelowania statystycznego i algorytmów ma o wiele większe znaczenie niż nauka języka programowania. język programowania to narzędzie do obliczania i komunikowania odkryć. Najważniejszym zadaniem w nauce o danych jest sposób postępowania z danymi: importowanie, czyszczenie, przygotowywanie, projektowanie funkcji i ich selekcja. To powinno być Twoim głównym celem. Próbując nauczyć się R i Python Bez solidnego przygotowania statystycznego, od razu rzadko się to udaje. Naukowcy zajmujący się danymi nie są przede wszystkim programistami — ich zadaniem jest zrozumienie danych, manipulowanie nimi i wskazanie najlepszego podejścia.

Głównym odbiorcą analizy danych są profesjonaliści biznesowi, dlatego komunikacja ma znaczenie: raport, aplikacja internetowa, pulpit nawigacyjny. Potrzebujesz jednego narzędzia, które to wszystko zrobi, a właśnie do tego służy R i jego… stos raportowania utrzymać swoją pozycję.

Czy R jest trudne?

Lata temu R był językiem trudnym do opanowania: zawiłym i nie tak ustrukturyzowanym jak inne narzędzia programistyczne. Aby temu zaradzić, Hadley Wickham opracował zbiór pakietów o nazwie tidyverse. Zasady gry zmieniły się na lepsze – manipulacja danymi stała się intuicyjna, a tworzenie grafu przestało być trudne.

Najlepsze algorytmy uczenia maszynowego można wdrożyć za pomocą języka R. Pakiety takie jak Keras i TensorFlow służą do tworzenia modeli wysokiej klasy, a R oferuje również pakiet dla XGBoost, jednego z najlepszych algorytmów do konkursów Kaggle.

R może komunikować się z innymi językami: możliwe jest wywołanie Python, Java oraz C++ z R. Dostęp do dużych zbiorów danych jest również możliwy, ponieważ R łączy się z platformami takimi jak Spark lub Hadoopa.

Wreszcie, R ewoluował, aby zrównoleglić operacje i przyspieszyć obliczenia. R był kiedyś krytykowany za używanie tylko jednego procesora na raz; pakiet równoległy teraz uruchamia zadania na różnych rdzeniach maszyny.

FAQ