R Project 3.3.3

R-projekt: Ett omfattande statistiskt beräknings- och grafiksystem

Om du letar efter ett kraftfullt statistiskt beräknings- och grafiksystem är R Project den perfekta lösningen för dig. Utvecklad av Ross Ihaka och Robert Gentleman vid University of Auckland, Nya Zeeland, är R en programvara med öppen källkod som har vunnit enorm popularitet bland statistiker, dataanalytiker, forskare och utvecklare över hela världen.

R tillhandahåller ett språk plus en körtidsmiljö med grafik, en debugger, tillgång till vissa systemfunktioner och möjligheten att köra program lagrade i skriptfiler. Mjukvarans design har varit starkt påverkad av två befintliga språk: Becker, Chambers & Wilks' S (se Vad är S?) och Sussman's Scheme. Medan det resulterande språket är mycket likt S till utseendet, är den underliggande implementeringen och semantiken härledd från Scheme.

Kärnan i R är ett tolkat datorspråk som tillåter förgrening och looping samt modulär programmering med hjälp av funktioner. De flesta av de användarsynliga funktionerna i R är skrivna i R själv. Det är möjligt för användare att använda gränssnitt med procedurer skrivna i C/C++ eller FORTRAN språk för effektivitet.

R erbjuder ett omfattande utbud av statistiska procedurer som kan användas för dataanalys, såsom linjära regressionsmodeller (LM), generaliserade linjära modeller (GLM), mixed-effects-modeller (MEM), tidsserieanalys (TSA), överlevnadsanalys (SA). ) bland andra. Dessutom tillhandahåller den också grafiska funktioner som inkluderar punktdiagram, linjediagram, stapeldiagram, histogram etc.

En av de viktigaste fördelarna med att använda R Project framför andra statistiska mjukvarupaket som SAS eller SPSS är dess flexibilitet. Användare kan enkelt anpassa sina analyser efter sina specifika behov genom att skriva sin egen kod eller installera ytterligare paket från CRAN - Comprehensive R Archive Network - som innehåller tusentals användarbidragna paket som täcker olika områden som ekonomi, biologi, samhällsvetenskap etc.

En annan fördel med att använda R Project framför andra kommersiella mjukvarupaket som SAS eller SPSS är dess kostnadseffektivitet. Eftersom det är programvara med öppen källkod kan vem som helst ladda ner den kostnadsfritt utan några licensavgifter till skillnad från kommersiell programvara där man måste betala rejäla belopp bara för att använda dem.

Eftersom det dessutom är öppen källkod finns det alltid utrymme för förbättringar genom bidrag från gemenskapen. Detta innebär att användare kan bidra med kodförbättringar eller buggfixar tillbaka till projektet som gör det bättre över tiden.

Förutom att vara kostnadseffektiv, flexibel, anpassningsbar  och ständigt förbättras genom bidrag från samhället; en annan fördel som detta verktyg erbjuder ligger i dess förmåga att hantera stora datamängder effektivt. Med ökande mängder data som genereras varje dag i olika branscher, allt från hälsovård till finans; hantering av stora datamängder effektivt blir avgörande. Och det är här verktyg som Hadoop spelar in men även då kräver de specialiserad kunskap medan man med verktyg som R inte behöver någon specialiserad kunskap som gör den tillgänglig även för nybörjare.

Dessutom eftersom de flesta organisationer redan har investerat mycket i databaser som Oracle SQL Server MySQL etc; Det blir svårt att integrera dessa databaser med verktyg som Hadoop, medan det blir lättare att integrera dem med verktyg som R på grund av dess kompatibilitet med dessa databaser, vilket gör dataextraktionen enklare än någonsin tidigare.

Sammanfattningsvis om du letar efter ett omfattande statistiskt beräkningsverktyg som erbjuder flexibilitet anpassningsbarhet kostnadseffektivitet konstant förbättring genom bidrag från gemenskapen effektiv hantering av stora datamängder kompatibilitet med populära databaser, leta inte längre än "R Project"!