Ce este limbajul de programare R? Introducere și elemente de bază ale lui R

Ce este R Software?

R este un limbaj de programare și software liber dezvoltat de Ross Ihaka și Robert Gentleman la Universitatea din Auckland în 1993. R posedă un catalog extins de metode statistice și grafice. Include algoritmi de învățare automată, regresie liniară, serii temporale și inferență statistică, printre altele. Majoritatea bibliotecilor R sunt scrise în R, dar pentru sarcini de calcul complexe, C... C++ și FortraSe preferă codul n.

R nu este folosit cu încredere doar de cadrele universitare; multe companii mari folosesc și ele limbajul de programare R, inclusiv Uber, Google, Airbnb și Facebook. Dezvoltarea este gestionată acum de echipa principală R, iar limbajul este încă în curs de lansare activă — R 4.6.1 a apărut în iunie 2026.

Analiza datelor cu R urmează o serie de pași: programare, transformare, descoperire, modelare și comunicarea rezultatelor.

• Program: R este un instrument de programare clar și accesibil
• TransformaR este alcătuit dintr-o colecție de pachete concepute special pentru știința datelor
• DescoperaInvestigați datele, rafinați-vă ipoteza și analizați-le
• Model: R oferă o gamă largă de instrumente pentru a captura modelul potrivit pentru datele dvs
• ComunicaIntegrați cod, grafice și rezultate într-un raport cu R Markdown sau construiți aplicații Shiny pentru a le partaja cu lumea.

La ce se folosește R?

Acești cinci pași se traduc în trei domenii de lucru în care R este alegerea implicită:

• Inferență statistică — teste de ipoteze, intervale de încredere și modele de regresie
• Analiza datelor — import, curățare, recondiționareping și tabele sumarizate
• Invatare mecanica — clasificare, grupare și prognoză prin caret, tidymodels și XGBoost

R după industrie

Dacă analizăm utilizarea R în funcție de industrie, observăm că mediul academic este pe primul loc. R este un limbaj creat pentru statistică și este prima opțiune în industria medicală, urmat de guvern și consultanță. Graficul de mai jos arată cum este distribuită această utilizare.

Pachete R și CRAN

Principalele utilizări ale R sunt și vor fi întotdeauna statistica, vizualizarea și învățarea automată. Imaginea de mai jos arată ce pachete R latraca pus cele mai multe întrebări pe Stack Overflow. În top 10, majoritatea se referă la fluxul de lucru al unui specialist în știința datelor: pregătirea datelor și comunicarea rezultatelor.

Aproape toate pachetele R sunt stocate în CRAN, platforma completă R Archive Network, care este gratuită și open source și listează astăzi peste 20,000 de pachete contribuite. Le puteți descărca și utiliza pentru a efectua Invatare mecanica sau analiza seriilor temporale. Lista CRAN de mai jos este locul unde este publicat și verificat fiecare dintre aceste pachete.

Instalarea unuia necesită un singur apel, install.packages("dplyr") — motivul pentru care dplyr iar familia tidyverse a devenit setul de instrumente standard.

Comunica cu R

Pachetele rezolvă analiza; ultimul pas este partajarea acesteia. R are mai multe modalități de a prezenta și partaja munca, fie printr-un document markdown, fie printr-o aplicație Shiny. Totul poate fi găzduit pe RPubs, GitHub sau pe propriul site web al companiei.

Mai jos este un exemplu de prezentare găzduită pe RPubs.

RStudio acceptă R Markdown — și, din 2022, Quarto — pentru a scrie un document. După cum arată meniul de export de mai jos, puteți produce documentele în diferite formate:

• Document:
  • HTML
  • PDF/LaTeX
  • Cuvânt
• Prezentare:
  • HTML
  • Beamer PDF

RStudio are și un instrument excelent pentru a crea cu ușurință o aplicație. Mai jos este un exemplu de aplicație construită cu date de la Banca Mondială.

De ce să folosești R?

A ști ce face R e un lucru; a investi timp în asta e altceva. Știința datelor e o chestiune.ping modul în care companiile își conduc afacerile, iar evitarea inteligenței artificiale și a învățării automate va duce o companie la faliment. Marea întrebare este ce instrument sau limbaj ar trebui să utilizați.

Numeroase instrumente efectuează analize de date, iar învățarea unei noi limbi necesită o investiție de timp. Imaginea de mai jos prezintă curba de învățare în raport cu capacitatea de afaceri oferită de o limbă. Relația negativă implică faptul că nu există un program gratuit: cea mai bună perspectivă din date costă timp pentru învățarea instrumentului potrivit.

În stânga sus a graficului puteți vedea Excel și Power BI. Aceste două instrumente sunt ușor de învățat, dar nu oferă capacități de afaceri remarcabile, în special în ceea ce privește modelarea. În mijloc puteți vedea Python și SASSAS este un instrument dedicat pentru rularea analizelor statistice în mediul de afaceri, dar nu este gratuit; este un software de tip „click-and-run”. Python are o curbă de învățare ușoară și este un instrument fantastic pentru implementarea Machine Learning și a inteligenței artificiale, dar are mai puține funcții de raportare. Cu o curbă de învățare comparabilă, R este un compromis bun între implementare și analiza datelor.

Probabil ați auzit de Tableau pentru vizualizarea datelor. Tableau descoperă tipare prin grafice și diagrame și nu durează mult să înveți, dar un instrument axat pe vizualizare te poate lăsa cu o mulțime de diagrame și fără tipare. Tableau este potrivit pentru vizualizarea rapidă sau Business Intelligence; pentru statistică și luarea deciziilor, R este mai potrivit.

Stack Overflow este o comunitate vastă pentru limbaje de programare și este acolo pentru a vă ajuta atunci când întâmpinați o problemă de codare sau trebuie să înțelegeți un model. De-a lungul anilor, procentul de vizualizări ale întrebărilor a crescut brusc pentru R în comparație cu alte limbaje, așa cum arată linia de tendință de mai jos. Aceasta tracks este era în plină expansiune a științei datelor, dar reflectă și cererea pentru R.

În știința datelor, două instrumente concurează între ele. R și Python sunt limbajele de programare care definesc câmpul.

Ar trebui să alegi R?

Un specialist în știința datelor poate folosi două instrumente excelente: R și PythonS-ar putea să nu ai timp să le înveți pe amândouă, mai ales când ești la început. Învățarea modelării statistice și a algoritmilor contează mult mai mult decât învățarea unui limbaj de programare. A limbaj de programare este un instrument pentru a calcula și comunica descoperirea ta. Cea mai importantă sarcină în știința datelor este modul în care gestionezi datele: importi, cureți, pregătești, proiectezi caracteristici și le selectezi. Acesta ar trebui să fie obiectivul tău principal. Încerci să înveți R și Python „At-a-time” fără o pregătire solidă în statistică rareori funcționează. Oamenii de știință din domeniul datelor nu sunt în primul rând programatori - sarcina lor este să înțeleagă datele, să le manipuleze și să prezinte cea mai bună abordare.

Publicul principal pentru știința datelor este profesionistul din domeniul afacerilor, așa că comunicarea contează: un raport, o aplicație web, un tablou de bord. Ai nevoie de un instrument care să facă toate acestea, și anume R și instrumentele sale. stivă de raportare își mențin poziția.

R este dificil?

Cu ani în urmă, R era un limbaj dificil de stăpânit: confuz și nu la fel de structurat ca alte instrumente de programare. Pentru a depăși acest lucru, Hadley Wickham a dezvoltat o colecție de pachete numită tidyverse. Regulile jocului s-au schimbat în bine - manipularea datelor a devenit intuitivă, iar crearea unui grafic nu a mai fost dificilă.

Cei mai buni algoritmi pentru învățarea automată pot fi implementați cu R. Pachete precum Keras și TensorFlow construiesc modele de înaltă performanță, iar R are și un pachet pentru XGBoost, unul dintre cei mai buni algoritmi pentru competițiile Kaggle.

R poate comunica cu alte limbaje: este posibil să apeleze Python, Java și C++ din R. Big data este, de asemenea, accesibilă, deoarece R se conectează la platforme precum Spark sau Hadoop.

În cele din urmă, R a evoluat pentru a paraleliza operațiunile și a accelera calculele. R a fost odată criticat pentru utilizarea unui singur procesor la un moment dat; pachetul paralel execută acum sarcini pe diferite nuclee ale mașinii.

Întrebări frecvente