ภาษาโปรแกรม R คืออะไร? บทนำและพื้นฐานของอาร์

ซอฟต์แวร์ R คืออะไร?

R R เป็นภาษาโปรแกรมและซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย Ross Ihaka และ Robert Gentleman ที่มหาวิทยาลัยโอ๊คแลนด์ในปี 1993 R มีวิธีการทางสถิติและกราฟิกมากมาย รวมถึงอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง การถดถอยเชิงเส้น อนุกรมเวลา และการอนุมานทางสถิติ เป็นต้น ไลบรารีส่วนใหญ่ของ R เขียนด้วยภาษา R แต่สำหรับงานคำนวณที่ซับซ้อน จะใช้ภาษา C แทน C++ และ Fortraนิยมใช้รหัส n มากกว่า

R ไม่เพียงแต่ได้รับความไว้วางใจจากนักวิชาการเท่านั้น แต่บริษัทขนาดใหญ่หลายแห่งก็ใช้ภาษาโปรแกรม R ด้วยเช่นกัน รวมถึง Uber ด้วย Googleรวมถึง Airbnb และ Facebook ปัจจุบันการพัฒนาอยู่ภายใต้การดูแลของทีม R Core และภาษายังคงมีการเผยแพร่อย่างต่อเนื่อง โดย R 4.6.1 เปิดตัวในเดือนมิถุนายน 2026

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย R นั้นประกอบด้วยขั้นตอนต่างๆ ดังนี้ การเขียนโปรแกรม การแปลงข้อมูล การค้นหาข้อมูล การสร้างแบบจำลอง และการสื่อสารผลลัพธ์

• โครงการ: R เป็นเครื่องมือการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนและเข้าถึงได้
• แปลงR ประกอบด้วยชุดแพ็กเกจที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• เลือกซื้อตรวจสอบข้อมูล ปรับปรุงสมมติฐาน และวิเคราะห์ข้อมูล
• รุ่น: R มีเครื่องมือมากมายในการจับภาพโมเดลที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลของคุณ
• สื่อสาร: ผสานรวมโค้ด กราฟ และผลลัพธ์เข้าไว้ในรายงานด้วย R Markdown หรือสร้างแอป Shiny เพื่อแบ่งปันกับทั่วโลก

R ใช้ทำอะไร?

ขั้นตอนทั้งห้าดังกล่าว สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในสามด้านของการทำงาน ซึ่ง R เป็นตัวเลือกเริ่มต้น:

• อนุมานทางสถิติ — การทดสอบสมมติฐาน ช่วงความเชื่อมั่น และแบบจำลองการถดถอย
• การวิเคราะห์ข้อมูล — การนำเข้า การทำความสะอาด การฟื้นฟูping และตารางสรุป
• การเรียนรู้เครื่อง — การจำแนกประเภท การจัดกลุ่ม และการพยากรณ์โดยใช้ caret, tidymodels และ XGBoost

R ตามอุตสาหกรรม

หากเราวิเคราะห์การใช้งาน R แยกตามอุตสาหกรรม เราจะเห็นว่าภาควิชาการมาเป็นอันดับแรก R เป็นภาษาที่สร้างขึ้นเพื่อใช้ในเชิงสถิติ และเป็นตัวเลือกแรกในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ตามมาด้วยภาครัฐและการให้คำปรึกษา แผนภูมิด้านล่างแสดงให้เห็นถึงการกระจายตัวของการใช้งานดังกล่าว

แพ็กเกจ R และ CRAN

การใช้งานหลักของ R คือ และจะเป็นเช่นนั้นเสมอ คือ สถิติ การแสดงภาพข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง ภาพด้านล่างแสดงแพ็กเกจ R ต่างๆ ที่ใช้ใน Rtracเป็นหัวข้อที่มีคนถามคำถามมากที่สุดใน Stack Overflow โดยใน 10 อันดับแรก คำถามส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนการทำงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ การเตรียมข้อมูลและการสื่อสารผลลัพธ์

แพ็กเกจ R เกือบทั้งหมดถูกจัดเก็บไว้ใน CRAN ซึ่งเป็นแหล่งรวบรวมข้อมูล R ที่ครอบคลุม Archive Network เป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สฟรีที่มีแพ็กเกจจากผู้พัฒนามากกว่า 20,000 รายการในปัจจุบัน คุณสามารถดาวน์โหลดและใช้งานได้ เครื่องเรียนรู้ หรือการวิเคราะห์อนุกรมเวลา รายชื่อ CRAN ด้านล่างนี้คือที่ที่แพ็กเกจเหล่านั้นได้รับการเผยแพร่และตรวจสอบแล้ว

การติดตั้งใช้เวลาเพียงแค่การโทรครั้งเดียว install.packages("dplyr") — เหตุผลที่ ดีพลีร์ และตระกูล tidyverse ก็กลายเป็นชุดเครื่องมือมาตรฐาน

สื่อสารกับ R

แพ็กเกจต่างๆ ช่วยแก้ปัญหาการวิเคราะห์ ขั้นตอนสุดท้ายคือการแบ่งปันผลลัพธ์ R มีหลายวิธีในการนำเสนอและแบ่งปันผลงาน ไม่ว่าจะเป็นผ่านเอกสาร Markdown หรือแอป Shiny ทุกอย่างสามารถโฮสต์ได้บน RPubs, GitHub หรือเว็บไซต์ของบริษัทเอง

ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างของการนำเสนอที่โฮสต์บน ผับอาร์พี.

RStudio รองรับ R Markdown และตั้งแต่ปี 2022 ก็รองรับ Quarto ด้วย เพื่อใช้ในการเขียนเอกสาร ดังที่เมนูการส่งออกด้านล่างแสดงให้เห็น คุณสามารถสร้างเอกสารในรูปแบบต่างๆ ได้:

• เอกสาร:
  • HTML
  • PDF/LaTeX
  • คำ
• ที่นำเสนอ:
  • HTML
  • เครื่องฉาย PDF

RStudio ยังมีเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างแอปได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างด้านล่างนี้คือแอปที่สร้างขึ้นโดยใช้ข้อมูลจากธนาคารโลก

ทำไมต้องใช้อาร์?

การรู้ว่า R ทำอะไรเป็นเรื่องหนึ่ง การลงทุนเวลาให้กับมันเป็นอีกเรื่องหนึ่ง วิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้น...ping วิธีการที่บริษัทดำเนินธุรกิจ และการหลีกเลี่ยงปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร จะนำไปสู่ความล้มเหลวของบริษัท คำถามสำคัญคือ คุณควรใช้เครื่องมือหรือภาษาใด

มีเครื่องมือมากมายที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้ภาษาใหม่ก็ต้องใช้เวลา ภาพด้านล่างแสดงเส้นโค้งการเรียนรู้เทียบกับความสามารถทางธุรกิจที่ภาษานั้นๆ มอบให้ ความสัมพันธ์เชิงลบแสดงให้เห็นว่าไม่มีอะไรได้มาฟรีๆ: การได้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีที่สุดจากข้อมูลนั้นต้องใช้เวลาในการเรียนรู้เครื่องมือที่เหมาะสม

ด้านบนซ้ายของกราฟ คุณจะเห็น Excel และ Power BI เครื่องมือทั้งสองนี้เรียนรู้ได้ง่าย แต่ไม่ได้ให้ความสามารถทางธุรกิจที่โดดเด่น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของการสร้างแบบจำลอง ตรงกลางคุณจะเห็น... Python และ SASSAS เป็นเครื่องมือเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติในธุรกิจ แต่ไม่ใช่ซอฟต์แวร์ฟรี เป็นซอฟต์แวร์แบบคลิกแล้วใช้งานได้ทันที Python มีขั้นตอนการเรียนรู้ที่ไม่ซับซ้อนและเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการใช้งาน Machine Learning และ AI แต่มีฟีเจอร์การรายงานน้อยกว่า เมื่อเทียบกับ R ซึ่งมีขั้นตอนการเรียนรู้ที่ใกล้เคียงกัน จึงเป็นตัวเลือกที่ดีระหว่างการนำไปใช้งานและการวิเคราะห์ข้อมูล

คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับ Tableau สำหรับการแสดงภาพข้อมูล Tableau ค้นพบรูปแบบผ่านกราฟและแผนภูมิ และใช้เวลาเรียนรู้ไม่นาน แต่เครื่องมือที่เน้นการแสดงภาพเป็นหลักอาจทำให้คุณมีแผนภูมิมากมายแต่ไม่พบรูปแบบใดๆ Tableau เหมาะสำหรับการแสดงภาพอย่างรวดเร็วหรือการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ (Business Intelligence) ส่วนสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติและการตัดสินใจ R จะเหมาะสมกว่า

Stack Overflow เป็นชุมชนขนาดใหญ่สำหรับภาษาโปรแกรม และพร้อมให้ความช่วยเหลือเมื่อคุณเจอปัญหาเกี่ยวกับการเขียนโค้ดหรือต้องการทำความเข้าใจโมเดล ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา เปอร์เซ็นต์การดูคำถามเกี่ยวกับ R เพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับภาษาอื่นๆ ดังที่เส้นแนวโน้มด้านล่างแสดงให้เห็น tracนี่เป็นยุคเฟื่องฟูของวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ยังสะท้อนให้เห็นถึงความต้องการใช้ R อีกด้วย

ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีเครื่องมือสองอย่างที่แข่งขันกัน คือ R และ Python ภาษาโปรแกรมเหล่านี้เป็นภาษาที่กำหนดขอบเขตของสาขานี้

คุณควรเลือกอาร์?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้เครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสองอย่างได้แก่ R และ Pythonคุณอาจไม่มีเวลาเรียนรู้ทั้งสองอย่าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเริ่มต้น การเรียนรู้การสร้างแบบจำลองทางสถิติและอัลกอริธึม มันสำคัญกว่าการเรียนรู้ภาษาโปรแกรมมากนัก ภาษาโปรแกรม R เป็นเครื่องมือสำหรับคำนวณและสื่อสารสิ่งที่คุณค้นพบ งานที่สำคัญที่สุดในวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือวิธีการที่คุณจัดการกับข้อมูล: การนำเข้า การทำความสะอาด การเตรียม การสร้างคุณลักษณะ และการเลือกคุณลักษณะเหล่านั้น นั่นควรเป็นสิ่งที่คุณให้ความสำคัญเป็นอันดับแรก การพยายามเรียนรู้ R และ Python การเริ่มต้นโดยปราศจากพื้นฐานทางสถิติที่แข็งแกร่งนั้นมักไม่ได้ผล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ใช่โปรแกรมเมอร์เป็นหลัก หน้าที่ของพวกเขาคือการทำความเข้าใจข้อมูล จัดการข้อมูล และค้นหาวิธีการที่ดีที่สุด

กลุ่มเป้าหมายหลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจ ดังนั้นการสื่อสารจึงมีความสำคัญ: รายงาน แอปพลิเคชันบนเว็บ แดชบอร์ด คุณจำเป็นต้องมีเครื่องมือเดียวที่ทำได้ทั้งหมดนี้ ซึ่งนั่นคือจุดที่ R และฟีเจอร์ต่างๆ ของมันเข้ามามีบทบาท สแต็กการรายงาน ยืนหยัดในจุดยืนของตน

R ยากไหม?

เมื่อหลายปีก่อน ภาษา R เป็นภาษาที่ยากต่อการเรียนรู้ เพราะมีความสับสนและไม่มีโครงสร้างที่ชัดเจนเหมือนเครื่องมือเขียนโปรแกรมอื่นๆ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Hadley Wickham จึงได้พัฒนาชุดแพ็กเกจที่เรียกว่า tidyverse กฎเกณฑ์ต่างๆ เปลี่ยนไปในทางที่ดีขึ้น การจัดการข้อมูลกลายเป็นเรื่องที่ใช้งานง่าย และการสร้างกราฟก็ไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป

อัลกอริธึมที่ดีที่สุดสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำไปใช้กับ R ได้ แพ็กเกจต่างๆ เช่น Keras และ TensorFlow สร้างโมเดลระดับสูง และ R ยังมีแพ็กเกจสำหรับ XGBoost ซึ่งเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่ดีที่สุดสำหรับการแข่งขัน Kaggle อีกด้วย

R สามารถสื่อสารกับภาษาอื่นๆ ได้: สามารถโทรออกได้ Python, Java และ C++ จาก R ข้อมูลขนาดใหญ่ก็สามารถเข้าถึงได้เช่นกัน เนื่องจาก R เชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Spark หรือฮาดูป

ในที่สุด R ก็ได้พัฒนาขึ้นเพื่อให้สามารถประมวลผลแบบขนานและเร่งความเร็วในการคำนวณ ก่อนหน้านี้ R เคยถูกวิพากษ์วิจารณ์ว่าใช้ CPU เพียงตัวเดียวในแต่ละครั้ง แต่ปัจจุบันแพ็กเกจ parallel สามารถรันงานบนคอร์ต่างๆ ของเครื่องได้แล้ว

คำถามที่พบบ่อย