Что такое язык программирования R? Введение и основы R
Эвелин Кларк
⚡ Умное резюме
R — это бесплатный язык программирования с открытым исходным кодом для статистических вычислений, анализа данных и графики, созданный Россом Ихакой и Робертом Джентльменом и в настоящее время поддерживаемый командой разработчиков R Core Team, насчитывающей более 20 000 пакетов в CRAN.
Что такое программное обеспечение R?
R R — это язык программирования и свободное программное обеспечение, разработанное Россом Ихакой и Робертом Джентльменом в Оклендском университете в 1993 году. R обладает обширным каталогом статистических и графических методов. Он включает в себя алгоритмы машинного обучения, линейную регрессию, анализ временных рядов и статистический вывод, и это лишь некоторые из них. Большинство библиотек R написаны на R, но для сложных вычислительных задач используются языки C. C++ и FortraПредпочтительнее использовать код n.
Язык программирования R пользуется доверием не только в академических кругах; его также используют многие крупные компании, включая Uber. GoogleAirbnb и Facebook. Разработка теперь осуществляется основной командой R, и язык по-прежнему находится в стадии активного выпуска — R 4.6.1 вышел в июне 2026 года.
Анализ данных с помощью R включает в себя ряд этапов: программирование, преобразование, обнаружение, моделирование и представление результатов.
- Программа: R — понятный и доступный инструмент программирования.
- TransformR представляет собой набор пакетов, разработанных специально для анализа данных.
- Откройте для себяИзучите данные, уточните свою гипотезу и проанализируйте их.
- Модель: R предоставляет широкий набор инструментов для создания правильной модели для ваших данных.
- ВзаимодействиеИнтегрируйте код, графики и результаты в отчет с помощью R Markdown или создавайте приложения Shiny, чтобы поделиться ими со всем миром.
Для чего используется R?
Эти пять шагов позволяют выделить три области работы, где R является выбором по умолчанию:
- Статистические выводы — проверка гипотез, доверительные интервалы и регрессионные модели
- Анализ данных — импорт, чистка, переработкаping и сводные таблицы
- Машинное обучение — классификация, кластеризация и прогнозирование с помощью caret, tidymodels и XGBoost
R по отраслям
Если мы проанализируем использование R по отраслям, то увидим, что на первом месте стоит академическая сфера. R — это язык, созданный для статистики, и он является первым выбором в здравоохранении, за которым следуют государственные структуры и консалтинг. Диаграмма ниже показывает распределение использования.
Пакеты R и CRAN
Основные области применения R — это и всегда будут статистика, визуализация и машинное обучение. На рисунке ниже показано, какие пакеты R доступны по адресу [ссылка на пакет].tracВ топ-10 вошли вопросы, которые чаще всего задают на Stack Overflow. Большинство из них касаются рабочего процесса специалиста по анализу данных: подготовка данных и представление результатов.
Практически все пакеты R хранятся в CRAN, комплексном репозитории R. Archive Network — это бесплатная и открытая платформа, которая на сегодняшний день насчитывает более 20 000 пакетов, созданных пользователями. Вы можете загрузить и использовать их для выполнения различных задач. Машинное обучение или анализ временных рядов. В приведенном ниже списке CRAN указаны места публикации и проверки каждого из этих пакетов.
Для установки достаточно одного звонка. install.packages("dplyr") — причина дплир и семейство tidyverse стало стандартным набором инструментов.
Свяжитесь с Р.
Пакеты решают задачу анализа; последний шаг — это обмен результатами. В R есть множество способов представить и поделиться результатами работы, будь то документ в формате Markdown или приложение Shiny. Все можно разместить на RPubs, GitHub или на собственном веб-сайте компании.
Ниже приведен пример презентации, размещенной на RPubs.
RStudio поддерживает формат R Markdown, а с 2022 года — Quarto, для создания документов. Как показано в меню экспорта ниже, вы можете создавать документы в различных форматах:
- Документ:
- HTML
- PDF/LaTeX
- Word
- Презентация:
- HTML
- PDF-проектор
В RStudio также есть отличный инструмент для простого создания приложений. Ниже приведен пример приложения, созданного с использованием данных Всемирного банка.
Зачем использовать R?
Знать, что делает R, — это одно, а вкладывать в это время — совсем другое. Наука о данных — это…ping То, как компании ведут свой бизнес, и отказ от использования искусственного интеллекта и машинного обучения приведут компанию к краху. Главный вопрос заключается в том, какой инструмент или язык программирования следует использовать.
Для анализа данных используется множество инструментов, а изучение нового языка требует временных затрат. На рисунке ниже показана зависимость кривой обучения от бизнес-возможностей, которые предлагает тот или иной язык. Отрицательная зависимость означает, что бесплатного обеда не бывает: для получения наиболее ценных выводов из данных требуется время на изучение подходящего инструмента.
В верхнем левом углу графика вы видите Excel и Power BI. Эти два инструмента просты в освоении, но не обладают выдающимися возможностями для бизнеса, особенно в плане моделирования. В центре вы видите Python и ПАВSAS — это специализированный инструмент для проведения статистического анализа в бизнесе, но он не бесплатный; это программное обеспечение, которое можно запустить одним щелчком мыши. Python R обладает относительно лёгким освоением и является фантастическим инструментом для внедрения машинного обучения и ИИ, но имеет меньше функций для создания отчётов. R, с сопоставимым уровнем освоения, представляет собой хороший компромисс между реализацией и анализом данных.
Вы, вероятно, слышали о Tableau как о инструменте для визуализации данных. Tableau выявляет закономерности с помощью графиков и диаграмм и не требует много времени для освоения, но инструмент, ориентированный в первую очередь на визуализацию, может оставить вас с множеством диаграмм без каких-либо закономерностей. Tableau подходит для быстрой визуализации или бизнес-аналитики; для статистики и принятия решений больше подходит R.
Stack Overflow — это большое сообщество для изучающих языки программирования, и оно готово помочь, если вы столкнулись с проблемой в коде или вам нужно понять какую-либо модель. За прошедшие годы процент просмотров вопросов по R резко возрос по сравнению с другими языками, как показывает приведенная ниже линия тренда. Это tracЭто отражает бурный рост науки о данных, а также спрос на R.
В науке о данных конкурируют два инструмента: R и Python Это языки программирования, которые определяют данную область.
Стоит ли выбирать Р?
Специалисту по анализу данных могут пригодиться два превосходных инструмента: R и PythonВозможно, у вас не будет времени изучить их оба, особенно на начальном этапе. Изучение статистического моделирования и алгоритмов. Это гораздо важнее, чем изучение языка программирования. язык программирования Это инструмент для вычисления и представления ваших открытий. Самая важная задача в науке о данных — это способ работы с данными: импорт, очистка, подготовка, разработка признаков и их отбор. Это должно быть вашим главным приоритетом. Пытаясь изучить R и Python Непосредственный подход без прочных знаний в области статистики редко приносит результаты. Специалисты по анализу данных — это не программисты в первую очередь; их задача — понимать данные, обрабатывать их и находить наилучший подход.
Основная целевая аудитория для анализа данных — это бизнес-профессионалы, поэтому важна коммуникация: отчет, веб-приложение, панель мониторинга. Вам нужен один инструмент, который делает все это, и именно здесь на помощь приходит R и его возможности. стек отчетов Они будут держаться.
R — это сложно?
Много лет назад язык R был сложным в освоении: запутанным и не таким структурированным, как другие инструменты программирования. Чтобы преодолеть это, Хэдли Уикхэм разработал набор пакетов под названием tidyverse. Правила игры изменились к лучшему — манипулирование данными стало интуитивно понятным, а создание графа перестало быть сложной задачей.
Лучшие алгоритмы машинного обучения можно реализовать с помощью R. Такие пакеты, как Keras и TensorFlow, позволяют создавать высокопроизводительные модели, а в R также есть пакет для XGBoost, одного из лучших алгоритмов для соревнований Kaggle.
R может взаимодействовать с другими языками: можно вызывать Python, Java и C++ Доступ к большим данным также возможен из R, поскольку R подключается к таким платформам, как... Spark или Хадуп.
Наконец, язык R эволюционировал, чтобы распараллеливать операции и ускорять вычисления. Ранее R критиковали за использование только одного процессора одновременно; теперь пакет parallel выполняет задачи на разных ядрах машины.
