Es scheint, dass Python für alles ausreicht. Sie können ein Skript für den Server schreiben, die Daten analysieren und ein neuronales Netzwerk trainieren. Darüber hinaus verfügt es über viele Bibliotheken für Statistiken und Datenanalysen – Sie können jede davon verwenden.
wird am 3. Juli 2015 zugestellt
Es gibt jedoch eine andere Sprache – R – für Analysen und die Arbeit mit Statistiken. Viele Studierende müssen sich im Statistikstudium mit dieser Programmiersprache auseinandersetzen. Unser verrückter Lebensrhythmus bringt uns oft dazu, uns an die Umstände anzupassen und zu lernen, Hausaufgaben zu erledigen oder sogar von unseren Telefonen aus zu arbeiten. Wenn Sie sich jemals gefragt haben, wie kann ich meine Hausaufgaben machen auf einem Smartphone weiterlesen.
InhaltsverzeichnisWas ist R?
Dies ist eine Programmiersprache, die von Statistikern und Datensammlern für statistische Berechnungen und Grafiken verwendet wird. Die erste Version der Sprache R erschien 1993, zwei Jahre später als Python. Damals war Python noch nicht so populär und hatte noch nicht so viele Bibliotheken für die Datenanalyse wie heute. Also haben Wissenschaftler des Department of Statistics der Oakland University eine Sprache für ihre internen Aufgaben geschaffen. Und weil sie Ross und Robert hießen, benannten sie die Sprache nach dem Anfangsbuchstaben ihres Namens, R.
R wurde ursprünglich als fakultätsinternes Tool zur Lösung statistischer Probleme entwickelt. Aber damals war es für Wissenschaftler eine gute Sache, ihre Arbeit mit allen zu teilen, also öffneten sie den Quellcode der Sprache, damit jeder ihn verbessern oder etwas Nützliches hinzufügen konnte. Seitdem hat sich die Sprache von einem Fakultätsprojekt zu einem weltweit beliebten Statistiktool entwickelt.
Eigenschaften von R als Programmiersprache
Da diese Sprache für wissenschaftliche Zwecke erfunden wurde, haben die Autoren nicht versucht, sie intuitiv zu machen. Sie gingen davon aus, dass es von Personen verwendet werden würde, die mit mathematischer Analyse, statistischen Methoden und Wahrscheinlichkeitsvariationen vertraut sind. Aus diesem Grund mag R wie eine sehr komplizierte Sprache erscheinen, obwohl sie im Inneren sehr einfach und logisch ist.
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Wofür wird R verwendet?
Die Hauptanwendung von R besteht darin, Daten zu analysieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen:
- Visualisierung von Daten in irgendeiner Weise
- Sammeln und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen
- Arbeiten mit Statistiken, Auffinden von Anomalien in Daten
- Suche nach Mustern und Ausreißern in den Daten
- Testen und Bestätigen von Hypothesen.
Eine separate Richtung in R sind maschinelles Lernen und neuronale Netze. Da die Sprache R ursprünglich für die Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde, ist es einfach, ein Deep-Learning-Modell zu organisieren oder ein neues neuronales Netzwerk zu erstellen.
Was kann man mit R machen?
- Verarbeiten, bereinigen und transformieren Sie Daten für die Forschung. Sie möchten beispielsweise sehen, wie viele Schüler im Durchschnitt jeden Winter- und Herbstmonat die Bibliothek besucht haben. Mit R können Sie Frühling und Sommer ausschließen und für weitere Berechnungen nach Monaten gruppieren.
- Sie können Ihre Ergebnisse in eine Web-App umwandeln. Es wird vollständig interaktiv sein und Filter, Grafiken und sogar einen Datensortierer bieten. Sie können es an Ihren Professor senden oder als Teil Ihrer Arbeit veröffentlichen. Auf diese Weise verfolgen sie das Auftreten von Coronavirus weltweit (der Code ist offen und auf GitHub verfügbar).
- Führen Sie statistische Tests durch. Angenommen, Sie möchten wissen, ob sich das IQ-Niveau zweier Geschlechter unterscheidet. Ein t-Test kann Ihnen dabei helfen. Der Test zeigt gegebenenfalls die statistische Differenz zwischen den empfangenen Daten an.
- Sie können eine explorative Analyse durchführen. Da viele statistische Methoden eine Verteilung in Rohdaten benötigen, müssen Sie diese auf Normalverteilung prüfen. Was ist eine Normalverteilung? Dann gruppieren sich die meisten Daten um den Mittelwert. Die restlichen Werte sind deutlich kleiner. Sie können diese Verteilung im Leben sehen: Es gibt mehr Menschen mit durchschnittlicher Größe als solche, die groß oder klein sind. R bietet Instrumente zur Überprüfung der Normalität mit Grafiken und Tests.
- Mischen Sie verschiedene Tabellenformate. Sie können endlich verschiedene Tabellenformate verwenden und zwei davon in einem Dokument vereinen, um die Daten zu analysieren.
- Sie können Ihre Daten in interaktiven Diagrammen darstellen und alle Parameter (Achsenwerte usw.) anpassen.
- Führen Sie Regressionsanalysen durch und erstellen Sie Regressionsmodelle. Diese Analyse hilft, die Beziehung zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen zu unterscheiden. Angenommen, Sie möchten herausfinden, warum einige Schönheitsstudios in derselben Straße mehr Umsatz haben als andere. Die Anzahl der Verkäufe wird die abhängige Variable sein. Die unabhängigen Variablen würden den sozialen Status und das Alter der Bewohner der Nachbarschaft und die Preisliste jedes Studios für dieselben Verfahren umfassen. Auf diese Weise können Sie herausfinden, welcher dieser Faktoren den Ladenumsatz stärker beeinflusst als andere.
Vorteile von R
- Unbegrenzter Funktionsumfang zur Datenanalyse durch Anbindung von Bibliotheken.
- Die Fähigkeit, mit riesigen Tabellen und Datenbanken zu arbeiten, mit denen Programme nicht umgehen können.
- Erweiterte Anpassung der Benutzeroberfläche: grafische Benutzeroberfläche oder Befehlszeilenschnittstelle.
- Völlig kostenloses Ökosystem – Komponenten werden kostenlos unter der GNU-Lizenz verteilt.
- Verfügbar für die meisten Betriebssysteme : Windows, macOS, FreeBSD, Solaris, verschiedene Versionen von Unix und Linux.
- Umfangreiche Visualisierungsfunktionen: Sie können Anwendungen erstellen, Diagramme verschiedener Art erstellen, einschließlich interaktiver, sowie deren Elemente bearbeiten.
- Viele Informationen und eine aktive Community: ein Blog, Diskussionen über R und RStudio, Lektionen und Konferenzen.
- Umfangreiche und übersichtliche Dokumentation: Es gibt Beschreibungen aller Bibliotheken und Anwendungsbeispiele.
Nachteile von R
- Eine Person ohne Programmiererfahrung und Kenntnisse der Grundlagen der Statistik kann es schwierig finden.
- Der enge Umfang: Er ist ideal für die Datenanalyse, aber nicht für die Softwareentwicklung geeignet. Aber das ist seine Stärke. Ein echter UNIX-Weg und ein Glücksfall für Wissenschaftler, Journalisten, Datenwissenschaftler, Analysten – alle, die mit Daten arbeiten möchten.
Wie gehen Sie mit R-Hausaufgaben auf Ihrem Telefon um?
Wir haben bereits erwähnt, dass Anwendungen mit Bibliotheken, die Sie für die Arbeit mit R verwenden können, auf allen Betriebssystemen verfügbar sind. Aber was ist mit Smartphones? Es gibt eine Möglichkeit, RStudion auf Ihrem Telefon zu verwenden, nicht über eine spezielle Anwendung, sondern über den Open-Source-Server. Sie können es über jeden Webbrowser abrufen. Sie müssen also nur den RStudion-Server auf Ihrem Computer oder Laptop ausführen und auf Ihrem Telefon darauf zugreifen. Dies ist eine großartige und einfache Möglichkeit, an jedem Ort und zu jeder Zeit an Ihren R-Heimaufgaben zu arbeiten.
