R в действии: эффективный анализ данных

В этой статье мы поговорим об R – свободной программной среде для вычислений и анализа данных с открытым кодом. В рамках материала мы расскажем о языке R, постараемся осветить ключевые возможности программной среды, особенности ее интерфейса, а также ответить на вопрос, почему специалисту по большим данным в своей работе стоит сделать ставку на R.

Что такое R?

Для начала пара слов о том, что такое язык R. Он является диалектом языка для обработки данных S, то есть, попросту говоря, его более современной модификацией. Общее определение R звучит следующим образом: это язык программирования, предназначенный для статической обработки данных и работы с графикой. Появившись в 1993 году, сегодня язык R фактически является стандартом в области статистического анализа данных.

R имеет несколько ключевых особенностей, на которые стоит обратить внимание. Итак, язык R:

  1. Поддерживает широкий спектр данных – включая векторы, матрицы, списки и фреймы.
  2. Поддерживает множество статистических методов для работы с самыми разнообразными данными и количеством данных.
  3. Обладает отличной расширяемостью – к программе можно подключать более 400 пакетов в виде библиотек для различных целей.
  4. Дает возможность создавать качественную графику, которая включает в том числе и математические символы.

Для удобства взаимодействия с языком созданы многочисленные графические интерфейсы, хотя, вообще говоря, для работы с R широко используется интерфейс командной строки. Как раз эта сторона языка – а, точнее, его программного интерфейса, нас и будет интересовать.

Интерфейс и возможности R

Итак, рассмотрим основные «моменты» R.

  • Рабочее пространство. Под этим термином мы будем понимать сам программный интерфейс и определяемые пользователем объекты, например, числовые векторы, матрицы или функции. В конце каждой сессии пользователь имеет возможность сохранить «изображение» текущего интерфейса, и при следующем запуске интерфейс загрузится автоматически. Команды вводятся пользователем в интерактивном режиме, хотя возможна и пакетная передача – для этого в языке предусмотрены специальные команды.
  • Ввод/вывод. По умолчанию при запуске R начинается интерактивная сессия, подразумевающая ввод с клавиатуры и вывод на экран. Однако можно настроить файловый ввод и вывод в разнообразных «направлениях». Для графического вывода предусмотрено сразу несколько отдельных функций.
  • Пакеты. Как уже было сказано, к программе на R можно подключать разнообразные пакеты, то есть коллекции функций, данных и скомпилированного кода. Первоначально вместе с программным интерфейсом R поставляется стандартный набор библиотек – остальные можно совершенно свободно скачать и подключить к текущей сессии.
  • Управление данными. Для эффективного анализа данных необходимо провести над ними некоторые манипуляции.

R позволяет:

  • создавать новые переменные;
  • сортировать и объединять наборы данных;
  • обобщать данные;
  • изменять формат данных;
  • разбивать данные на подмножества, в том числе в рамках классификации и кластеризации.Все перечисленные операции выполняются при помощи стандартных (либо подключаемых в рамках библиотек) операторов языка.

manage

  • Базовые и сложные статистические методы. R поддерживает все основные статистические методы работы с данными – от корреляционного и регрессионного анализа и до описательной статистики. Сложные статистические методы включают в себя кластерный анализ, алгебру матриц, деревья принятия решений и другие наиболее широко распространенные и часто используемые методологии.
  • Базовые и сложные графы. R поддерживает программирование инструментов визуализации – от разного рода диаграмм и до интерактивных графов.

В заключение: почему R?

Мы с вами рассмотрели концепцию языка R и его важнейшие особенности. Думается, вывод напрашивается сам собой: этот язык неслучайно является стандартом в области анализа данных. Для тех, кто еще сомневается, перечислим причины, по которым стоит, по крайней мере, внимательнее присмотреться к R:

  • открытый код программного интерфейса;
  • возможность работы на базе практически любой операционной системы для ПК – к примеру, R будет работать на Windows 95 и, естественно, выше;
  • возможность использовать самые современные методы анализа данных без необходимости прибегать к параллельному программированию;
  • некоторые библиотеки позволяют применять методы, которых пока нет в готовых программных продуктах;
  • наконец, программный интерфейс R позволяет работать с графикой на самом современном уровне.

Автор: Елизавета Филиппова

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =