R Project 3.3.3

R Project: комплексна система статистичних обчислень і графіки

Якщо вам потрібна потужна система статистичних обчислень і графіка, R Project — ідеальне рішення для вас. Розроблений Россом Іхакою та Робертом Джентльменом з Університету Окленда, Нова Зеландія, R є програмним забезпеченням з відкритим кодом, яке здобуло величезну популярність серед статистиків, аналітиків даних, дослідників і розробників у всьому світі.

R надає мову та середовище виконання з графікою, налагоджувачем, доступом до певних системних функцій і можливістю запускати програми, що зберігаються у файлах сценаріїв. На дизайн програмного забезпечення сильно вплинули дві існуючі мови: S Беккера, Чемберса та Вілкса (див. Що таке S?) і схема Суссмана. У той час як отримана мова дуже схожа на S, базова реалізація та семантика походять від Scheme.

Ядром R є інтерпретована комп’ютерна мова, яка дозволяє розгалуження та цикли, а також модульне програмування за допомогою функцій. Більшість видимих ​​користувачем функцій у R написані на самому R. Для ефективності користувачі можуть взаємодіяти з процедурами, написаними мовами C/C++ або FORTRAN.

R пропонує широкий спектр статистичних процедур, які можна використовувати для аналізу даних, наприклад моделі лінійної регресії (LM), узагальнені лінійні моделі (GLM), моделі змішаних ефектів (MEM), аналіз часових рядів (TSA), аналіз виживання (SA). ) серед інших. Крім того, він також надає графічні можливості, які включають діаграми розсіювання, лінійні графіки, стовпчасті діаграми, гістограми тощо.

Однією з найважливіших переваг використання R Project перед іншими статистичними програмними пакетами, такими як SAS або SPSS, є його гнучкість. Користувачі можуть легко налаштувати свої аналізи відповідно до своїх конкретних потреб, написавши власний код або встановивши додаткові пакети з CRAN — Comprehensive R Archive Network — який містить тисячі пакетів, наданих користувачами, що охоплюють різні галузі, такі як фінанси, біологія, соціальні науки тощо.

Ще однією перевагою використання R Project перед іншими комерційними пакетами програмного забезпечення, такими як SAS або SPSS, є його економічна ефективність. Оскільки це програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом, будь-хто може завантажити його безкоштовно без будь-яких ліцензійних зборів, на відміну від комерційного програмного забезпечення, за використання якого потрібно платити значні суми.

Крім того, оскільки це відкрите кодове джерело, завжди є місце для вдосконалення завдяки внеску спільноти. Це означає, що користувачі можуть вносити в проект покращення коду або виправлення помилок, що з часом покращує його.

Окрім економічності, гнучкості, можливості налаштування та постійного вдосконалення за рахунок внесків спільноти; ще одна перевага цього інструменту полягає в його здатності ефективно обробляти великі набори даних. Зі збільшенням обсягів даних, які щодня генеруються в різних галузях – від охорони здоров’я до фінансів; ефективна обробка великих наборів даних стає надзвичайно важливою. І тут вступають у гру такі інструменти, як Hadoop, але навіть тоді вони вимагають спеціальних знань, тоді як для таких інструментів, як R, не потрібні спеціальні знання, що робить його доступним навіть для початківців.

Крім того, оскільки більшість організацій вже вклали значні кошти в бази даних, такі як Oracle SQL Server MySQL тощо; інтеграція цих баз даних із такими інструментами, як Hadoop, стає складною, тоді як інтеграція їх із такими інструментами, як R, стає легшою завдяки його сумісності з цими базами даних, що робить вилучення даних легшим, ніж будь-коли раніше.

На завершення, якщо ви шукаєте комплексний інструмент статистичних обчислень, який пропонує гнучкість, можливість налаштування, економічну ефективність, постійне вдосконалення завдяки внескам спільноти, ефективну обробку великих наборів даних, сумісність із популярними базами даних, тоді шукайте не далі, ніж «R Project»!