ภาษาโปรแกรม R คืออะไร? บทนำและพื้นฐานของอาร์

ซอฟต์แวร์ R คืออะไร?

R เป็นภาษาโปรแกรมและซอฟต์แวร์ฟรีที่พัฒนาโดย Ross Ihaka และ Robert Gentleman ในปี 1993 R มีแคตตาล็อกวิธีการทางสถิติและกราฟิกมากมาย รวมถึงอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง การถดถอยเชิงเส้น อนุกรมเวลา การอนุมานทางสถิติ เป็นต้น ไลบรารี R ส่วนใหญ่เขียนด้วย R แต่สำหรับงานคำนวณหนัก C C++ และ Fortraแนะนำให้ใช้รหัส n

R ไม่เพียงแต่ได้รับความไว้วางใจจากนักวิชาการเท่านั้น แต่บริษัทขนาดใหญ่หลายแห่งยังใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม R เช่น Uber, Google, Airbnb, Facebook และอื่นๆ

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย R ทำได้หลายขั้นตอน การเขียนโปรแกรม การแปลง การค้นพบ การสร้างแบบจำลอง และการสื่อสารผลลัพธ์

• โครงการ: R เป็นเครื่องมือการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนและเข้าถึงได้
• แปลง: R ประกอบด้วยคอลเลกชันของไลบรารีที่ออกแบบมาเพื่อวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยเฉพาะ
• เลือกซื้อ: ตรวจสอบข้อมูล ปรับแต่งสมมติฐานของคุณ และวิเคราะห์
• รุ่น: R มีเครื่องมือมากมายในการจับภาพโมเดลที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลของคุณ
• สื่อสาร: รวมโค้ด กราฟ และเอาต์พุตเข้ากับรายงานด้วย R Markdown หรือสร้างแอป Shiny เพื่อแชร์กับทั่วโลก

R ใช้ทำอะไร?

• อนุมานทางสถิติ
• การวิเคราะห์ข้อมูล
• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง

R ตามอุตสาหกรรม

หากเราแจกแจงการใช้ R ตามอุตสาหกรรม เราจะเห็นว่านักวิชาการต้องมาก่อน R เป็นภาษาสำหรับทำสถิติ R เป็นตัวเลือกแรกในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ รองลงมาคือภาครัฐและการให้คำปรึกษา

แพ็คเกจอาร์

การใช้งานหลักของ R คือและจะเป็นตลอดไป ในด้านสถิติ การแสดงภาพ และการเรียนรู้ของเครื่อง รูปภาพด้านล่างแสดงว่าแพ็คเกจ R ใดที่มีคำถามมากที่สุดใน Stack Overflow ใน 10 อันดับแรก ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนการทำงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: การเตรียมข้อมูลและการสื่อสารผลลัพธ์

ไลบรารีทั้งหมดของ R เกือบ 12k ถูกจัดเก็บไว้ใน CRAN CRAN เป็นโอเพ่นซอร์สฟรี คุณสามารถดาวน์โหลดและใช้ไลบรารีจำนวนมากเพื่อดำเนินการได้ เครื่องเรียนรู้ หรือการวิเคราะห์อนุกรมเวลา

สื่อสารกับ R

R มีหลายวิธีในการนำเสนอและแชร์งาน ไม่ว่าจะผ่านเอกสารมาร์กดาวน์หรือแอพที่ทันสมัย ทุกอย่างสามารถโฮสต์ได้ใน Rpub, GitHub หรือเว็บไซต์ของธุรกิจ

ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างของการนำเสนอที่โฮสต์บน อาร์ผับ

Rstudio ยอมรับ markdown เพื่อเขียนเอกสาร คุณสามารถส่งออกเอกสารในรูปแบบต่างๆ ได้:

• เอกสาร :
  • HTML
  • PDF/ลาเท็กซ์
  • คำ
• การเสนอ
  • HTML
  • เครื่องฉาย PDF

Rstudio มีเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการสร้างแอปได้อย่างง่ายดาย ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างของแอปที่มีข้อมูลธนาคารโลก

ทำไมต้องใช้อาร์?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังกำหนดแนวทางการดำเนินธุรกิจของบริษัทต่างๆ ไม่ต้องสงสัยเลยว่าการอยู่ห่างจากปัญญาประดิษฐ์และเครื่องจักรจะทำให้บริษัทล้มเหลว คำถามใหญ่คือคุณควรใช้เครื่องมือ/ภาษาใด

มีเครื่องมือมากมายในตลาดเพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ภาษาใหม่ต้องใช้เวลาพอสมควร ภาพด้านล่างแสดงให้เห็นถึงช่วงการเรียนรู้เมื่อเปรียบเทียบกับความสามารถทางธุรกิจที่ภาษานำเสนอ ความสัมพันธ์เชิงลบบอกเป็นนัยว่าไม่มีอาหารกลางวันฟรี หากคุณต้องการให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีที่สุดจากข้อมูล คุณต้องใช้เวลาเรียนรู้เครื่องมือที่เหมาะสม ซึ่งก็คือ R

ที่ด้านซ้ายบนของกราฟ คุณจะเห็น Excel และ PowerBI เครื่องมือทั้งสองนี้ง่ายต่อการเรียนรู้ แต่ไม่มีความสามารถทางธุรกิจที่โดดเด่น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของการสร้างแบบจำลอง ตรงกลางก็มองเห็นได้ Python และเอสเอเอส SAS เป็นเครื่องมือเฉพาะสำหรับดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติสำหรับธุรกิจ แต่ไม่ฟรี SAS เป็นซอฟต์แวร์แบบคลิกและรัน Pythonอย่างไรก็ตาม เป็นภาษาที่มีช่วงการเรียนรู้ที่ซ้ำซากจำเจ Python เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการปรับใช้ Machine Learning และ AI แต่ไม่มีคุณสมบัติในการสื่อสาร ด้วยช่วงการเรียนรู้ที่เหมือนกัน R จึงเป็นการแลกเปลี่ยนที่ดีระหว่างการใช้งานและการวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อพูดถึงการแสดงภาพข้อมูล (DataViz) คุณคงเคยได้ยินเกี่ยวกับ Tableau มาก่อน ไม่ต้องสงสัยเลยว่า Tableau เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการค้นหารูปแบบผ่านกราฟและแผนภูมิ นอกจากนี้การเรียนรู้ Tableau ยังไม่ใช้เวลานาน ปัญหาใหญ่ประการหนึ่งของการแสดงข้อมูลเป็นภาพคือคุณอาจไม่พบรูปแบบหรือเพียงแค่สร้างแผนภูมิที่ไร้ประโยชน์มากมาย Tableau เป็นเครื่องมือที่ดีสำหรับการแสดงข้อมูลหรือ Business Intelligence อย่างรวดเร็ว เมื่อพูดถึงสถิติและเครื่องมือในการตัดสินใจ R มีความเหมาะสมมากกว่า

Stack Overflow เป็นชุมชนขนาดใหญ่สำหรับภาษาการเขียนโปรแกรม หากคุณมีปัญหาในการเขียนโค้ดหรือต้องการทำความเข้าใจโมเดล Stack Overflow พร้อมให้ความช่วยเหลือ ในแต่ละปี เปอร์เซ็นต์ของมุมมองคำถามเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสำหรับ R เมื่อเทียบกับภาษาอื่น แนวโน้มนี้แน่นอนว่ามีความสัมพันธ์อย่างมากกับยุคเฟื่องฟูของวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ก็สะท้อนให้เห็นถึงความต้องการภาษา R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีเครื่องมือสองอย่างที่แข่งขันกัน อาร์และ Python อาจเป็นภาษาโปรแกรมที่กำหนดวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คุณควรเลือกอาร์?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้เครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสองอย่าง: R และ Python- คุณอาจไม่มีเวลาเรียนรู้ทั้งสองอย่าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณเริ่มต้นเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้การสร้างแบบจำลองทางสถิติและอัลกอริทึม มีความสำคัญมากกว่าการเรียนรู้ภาษาการเขียนโปรแกรมมาก ก ภาษาโปรแกรม เป็นเครื่องมือในการคำนวณและสื่อสารการค้นพบของคุณ งานที่สำคัญที่สุดในวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือวิธีที่คุณจัดการกับข้อมูล: นำเข้า ล้างข้อมูล จัดเตรียม วิศวกรรมคุณลักษณะ การเลือกคุณลักษณะ นี่ควรเป็นจุดสนใจหลักของคุณ หากคุณกำลังพยายามเรียนรู้ R และ Python ในเวลาเดียวกันโดยไม่มีพื้นฐานทางสถิติที่มั่นคง มันก็โง่ธรรมดา นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ หน้าที่ของพวกเขาคือการทำความเข้าใจข้อมูล จัดการข้อมูล และเปิดเผยแนวทางที่ดีที่สุด หากคุณกำลังคิดว่าจะเรียนภาษาไหน มาดูกันว่าภาษาใดที่เหมาะกับคุณที่สุด

กลุ่มเป้าหมายหลักสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือนักธุรกิจมืออาชีพ ในธุรกิจ ความหมายสำคัญประการหนึ่งคือการสื่อสาร มีหลายวิธีในการสื่อสาร: รายงาน เว็บแอป แดชบอร์ด คุณต้องมีเครื่องมือที่ทำทั้งหมดนี้ร่วมกัน

R ยากไหม?

หลายปีก่อน R เป็นภาษาที่ยากต่อการเรียนรู้ ภาษามีความสับสนและไม่มีโครงสร้างเหมือนกับเครื่องมือการเขียนโปรแกรมอื่นๆ เพื่อแก้ไขปัญหาสำคัญนี้ Hadley Wickham ได้พัฒนาชุดแพ็คเกจที่เรียกว่า tidyverse กฎของเกมเปลี่ยนไปอย่างดีที่สุด การจัดการข้อมูลกลายเป็นเรื่องง่ายและใช้งานง่าย การสร้างกราฟไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป

อัลกอริทึมที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องสามารถนำไปใช้กับ R ได้ แพ็คเกจเช่น Keras และ TensorFlow ช่วยให้สร้างเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงได้ นอกจากนี้ R ยังมีแพ็คเกจสำหรับดำเนินการ Xgboost ซึ่งเป็นหนึ่งในอัลกอริทึมที่ดีที่สุดสำหรับการแข่งขัน Kaggle

R สามารถสื่อสารกับภาษาอื่นได้ ก็โทรได้ Python, Java, C++ ใน R โลกของข้อมูลขนาดใหญ่ก็สามารถเข้าถึงได้โดย R คุณสามารถเชื่อมต่อ R กับฐานข้อมูลต่างๆ เช่น Spark หรือฮาดูป

ในที่สุด R ก็ได้พัฒนาและอนุญาตให้มีการดำเนินการแบบขนานเพื่อเพิ่มความเร็วในการคำนวณ ในความเป็นจริง R ถูกวิพากษ์วิจารณ์ว่าใช้ CPU เพียงตัวเดียวในแต่ละครั้ง แพ็คเกจแบบขนานช่วยให้คุณดำเนินการงานในคอร์ที่แตกต่างกันของเครื่องได้

สรุป

โดยสรุปแล้ว R เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสำรวจและตรวจสอบข้อมูล การวิเคราะห์อย่างละเอียด เช่น การจัดกลุ่ม การเชื่อมโยง และการลดข้อมูลทำได้ด้วย R ซึ่งเป็นส่วนที่สำคัญที่สุด หากไม่มีการออกแบบคุณลักษณะและแบบจำลองที่ดี การนำการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้จะไม่ให้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย