אז אתה סטטיסטיקאי או אחד בהתהוות! אני בטוח שאתה משתמש כבר ב- R או לפחות יודע על כך.
'R' לא זקוק למבוא עבור אנשי מקצוע העוסקים ב'דאטה '. שפה מוכרת היטב בקרב מדעני נתונים וסטטיסטיקאים (ואנשים אחרים שמנסים להבין את ה'דאטה '), R מכונה התוכנה הסטטיסטית של שנת 2014 ואילך. היום נדון מדוע בתור סטטיסטיקאי אתה חייב להיות בקיא ב- R.
R דומה לשפות תכנות אחרות כמו Java ו- C, אך חלק מהתכונות שלו פונות במיוחד לסטטיסטיקאים. הוא מכיל מספר מנגנונים מובנים לארגון הנתונים, הפעלת חישובים ויצירת ייצוגים גרפיים של מערכי נתונים כאלה.
מדוע איש מקצוע סטטיסטי צריך לדעת R?
להמיר בינארי למספר שלם של Java
- מגוון רחב של מאפיינים סטטיסטיים ב- R.
ל- R יש מגוון רחב של טכניקות סטטיסטיות כמו דוגמנות ליניארית ולא ליניארית, מבחנים סטטיסטיים קלאסיים, ניתוח סדרות זמן, סיווג וכו ', והטכניקות הגרפיות ניתנות להרחבה באמצעות פונקציות והרחבות. בהיותה קוד פתוח, R-community ידועה בתורמת החבילה הפעילה שלה. לסטטיסטיקאים קל לעקוב אחר הבחירות האלגוריתמיות, מכיוון שהפונקציות הסטנדרטיות של R רבות כתובות ב- R עצמה. ל- R מתקני תכנות מונחים עצמים חזקים יותר מכל שפות מחשוב סטטיסטיות אחרות. כלל הסקירה המילונית המתיר מפשט את הרחבתו של ר '.
כשמסתכלים על התכונות והשימוש בה, אנו יודעים ש- R היא שפת מחשוב סטטיסטית חזקה. זה נכנס לקטגוריה של טכניקות אנליטיות מתקדמות המשמשות בארגונים של ימינו העוסקים בביג דאטה. R הצליחה למשוך כ -2 מיליון משתמשים באמצעות קוד הקוד הפתוח שלה. לכן נראה ש- R הוא העתיד של כל הסטטיסטיקאים.
- הגרפיקה המבריקה של R.
כשמדברים על סטטיסטיקה, שום דבר לא עובר נתון טוב (גם מספר וגם גרפיקה). ל- R תפוקה גרפית יוצאת מן הכלל. אם תסתכלו, הגרפים שיצר R הם ברורים להפליא, איכותיים ודי מרשימים. גרף סטטי הוא חוזק מוחלט של R ומייצר גרפים באיכות פרסום יחד עם גרפיקה דינמית ואינטראקטיבית עם חבילות נוספות.
מה הופך את R לטוב יותר?
קוד java להתחברות ל- mysql
- R הוא קוד פתוח וחינמי! אז לכל אחד מותר להשתמש בו ולשנות אותו. זה מורשה תחת GNU (רישיון ציבורי כללי) וקרן R למחשוב סטטיסטי מחזיקה בזכויות היוצרים.
- R נקי ממגבלות רישיון. אנו יכולים להפעיל R בכל מערכת הפעלה בכל זמן מועדף
- הופך אותו לחוצה פלטפורמות. הוא פועל על חומרה שונה כמו Linux, Mac ו- Windows של מעבדי 32 ו- 64 סיביות.
- ל- R למעלה מ- 4800 חבילות ממאגרים מרובים המתמחות בנושאים שונים כמו כריית נתונים, ביו-אינפורמטיקה, ניתוח מרחבי וכלכלה.
- R עובד היטב עם כלים אחרים לייבוא נתונים כגון CSV, SAS, SPSS ואפילו Microsoft excel, Microsoft Access, Oracle, MySQL ו- SQLite.
כמה אתרי מעקב אחר משרות מראים שהביקוש ל- R נמצא בשיא כל הזמנים ועולה במהירות. לכן, כאיש מקצוע בסטטיסטיקה ובחר להתעלם משפת R, אתה חייב להיות בצד המפסיד.