Vad är R programmeringsspråk? Introduktion och grunderna för R

Vad är R Software?

R är ett programmeringsspråk och fri programvara som utvecklades av Ross Ihaka och Robert Gentleman vid University of Auckland år 1993. R har en omfattande katalog av statistiska och grafiska metoder. Det inkluderar maskininlärningsalgoritmer, linjär regression, tidsserier och statistisk inferens, för att nämna några. De flesta R-biblioteken är skrivna i R, men för tunga beräkningsuppgifter används C, C++ och Fortran-kod är att föredra.

R är inte bara förtroende bland akademiker; många stora företag använder även programmeringsspråket R, inklusive Uber, Google, Airbnb och Facebook. Utvecklingen hanteras nu av R Core Team, och språket är fortfarande under aktiv release — R 4.6.1 kom i juni 2026.

Dataanalys med R följer en serie steg: programmering, transformering, upptäckt, modellering och kommunikation av resultaten.

• Prográmma: R är ett tydligt och lättillgängligt programmeringsverktyg
• FörvandlaR består av en samling paket utformade specifikt för datavetenskap
• UpptäckUndersök data, förfina din hypotes och analysera den
• Modell: R tillhandahåller ett brett utbud av verktyg för att fånga rätt modell för din data
• KommuniceraIntegrera kod, grafer och utdata i en rapport med R Markdown, eller bygg Shiny-appar att dela med världen

Vad används R till?

Dessa fem steg leder till tre arbetsområden där R är standardvalet:

• Statistisk slutsats — hypotestester, konfidensintervall och regressionsmodeller
• Dataanalys — import, städning, omsköljningping och sammanfattande tabeller
• Maskininlärning — klassificering, klustring och prognostisering via caret, tidymodels och XGBoost

R efter industri

Om vi ​​delar upp användningen av R per bransch ser vi att akademiker kommer först. R är ett språk byggt för statistik, och det är förstahandsvalet inom hälso- och sjukvårdsbranschen, följt av myndigheter och konsulter. Diagrammet nedan visar hur den användningen är fördelad.

R-paket och CRAN

De primära användningsområdena för R är, och kommer alltid att vara, statistik, visualisering och maskininlärning. Bilden nedan visar vilka R-paket som gäller.tracställde flest frågor om Stack Overflow. Bland de 10 bästa relaterar de flesta till en data scientists arbetsflöde: att förbereda data och kommunicera resultat.

Nästan alla R-paket lagras i CRAN, Comprehensive R Archive Network, som är gratis och öppen källkod och som idag listar mer än 20 000 bidragna paket. Du kan ladda ner och använda dem för att utföra Maskininlärning eller tidsserieanalys. CRAN-listan nedan är där vart och ett av dessa paket publiceras och kontrolleras.

Att installera en kräver ett enda samtal, install.packages("dplyr") — anledningen till att dplyr och tidyverse-familjen blev standardverktygslådan.

Kommunicera med R

Paket löser analysen; det sista steget är att dela den. R har flera sätt att presentera och dela arbete, antingen genom ett markdown-dokument eller en Shiny-app. Allt kan lagras på RPubs, GitHub eller företagets egen webbplats.

Nedan är ett exempel på en presentation som hålls på RPubs.

RStudio accepterar R Markdown – och sedan 2022 Quarto – för att skriva dokument. Som exportmenyn nedan visar kan du producera dokumenten i olika format:

• Dokumentera:
  • html
  • PDF/LaTeX
  • ord
• Presentation:
  • html
  • PDF-beamer

RStudio har också ett bra verktyg för att enkelt skapa en app. Nedan följer ett exempel på en app byggd med data från Världsbanken.

Varför använda R?

Att veta vad R gör är en sak; att investera tid i det är en annan. Datavetenskap handlar omping hur företag driver sina verksamheter, och att hålla sig borta från artificiell intelligens och maskininlärning kommer att leda till att ett företag misslyckas. Den stora frågan är vilket verktyg eller språk man ska använda.

Många verktyg utför dataanalys, och att lära sig ett nytt språk kräver en tidsinvestering. Bilden nedan visar inlärningskurvan mot den affärskapacitet ett språk erbjuder. Det negativa sambandet antyder att det inte finns någon gratis lunch: den bästa insikten från data kostar tid att lära sig lämpligt verktyg.

Längst upp till vänster i grafen kan du se Excel och Power BI. Dessa två verktyg är enkla att lära sig men erbjuder inte enastående affärsmöjligheter, särskilt inte när det gäller modellering. I mitten kan du se Python och SASSAS är ett dedikerat verktyg för att köra statistisk analys i företag, men det är inte gratis; det är en klick-och-kör-programvara. Python har en svag inlärningskurva och är ett fantastiskt verktyg för att distribuera maskininlärning och AI, men det har färre rapporteringsfunktioner. Med en jämförbar inlärningskurva är R en bra avvägning mellan implementering och dataanalys.

Du har säkert hört talas om Tableau för datavisualisering. Tableau upptäcker mönster genom grafer och diagram och tar inte lång tid att lära sig, men ett visualiseringsfokuserat verktyg kan ge dig massor av diagram utan mönster. Tableau passar för snabb visualisering eller Business Intelligence; för statistik och beslutsfattande är R mer lämpligt.

Stack Overflow är en stor community för programmeringsspråk, och den finns där för att hjälpa till när du stöter på ett kodningsproblem eller behöver förstå en modell. Under årens lopp har andelen visningar av frågor ökat kraftigt för R jämfört med andra språk, vilket trendlinjen nedan visar. tracks datavetenskapens blomstrande era, men det återspeglar också efterfrågan på R.

Inom datavetenskap konkurrerar två verktyg med varandra. R och Python är de programmeringsspråk som definierar fältet.

Ska du välja R?

En dataforskare kan använda två utmärkta verktyg: R och PythonDu kanske inte har tid att lära dig båda, särskilt inte när du precis har börjat. Lära sig statistisk modellering och algoritmer betyder mycket mer än att lära sig ett programmeringsspråk. programmeringsspråk är ett verktyg för att beräkna och kommunicera dina upptäckter. Den viktigaste uppgiften inom datavetenskap är hur du hanterar data: importera, rensa, förbereda, konstruera funktioner och välja dem. Det borde vara ditt primära fokus. Försöker lära dig R och Python på en gång utan en gedigen bakgrund inom statistik fungerar sällan. Dataforskare är inte primärt programmerare – deras jobb är att förstå data, manipulera den och visa den bästa metoden.

Den huvudsakliga målgruppen för data science är affärsmänniskor, så kommunikation är viktig: en rapport, en webbapp, en dashboard. Du behöver ett verktyg som gör allt detta, och det är där R och dess rapporteringsstack hålla sin ställning.

Är R svårt?

För flera år sedan var R ett svårt språk att bemästra: förvirrande och inte lika strukturerat som andra programmeringsverktyg. För att övervinna detta utvecklade Hadley Wickham en samling paket som kallades tidyverse. Spelreglerna förändrades till det bättre – datamanipulation blev intuitiv och det var inte längre svårt att skapa en graf.

De bästa algoritmerna för maskininlärning kan implementeras med R. Paket som Keras och TensorFlow bygger avancerade modeller, och R har också ett paket för XGBoost, en av de bästa algoritmerna för Kaggle-tävlingar.

R kan kommunicera med andra språk: det är möjligt att anropa Python, Java och C++ från R. Stordata är också tillgängligt, eftersom R kopplar till plattformar som Spark eller Hadoop.

Slutligen har R utvecklats för att parallellisera operationer och snabba upp beräkningar. R kritiserades en gång för att bara använda en processor åt gången; parallellpaketet kör nu uppgifter på olika kärnor i maskinen.

Vanliga frågor