Šķiet, ka ar Python pietiek visam. Varat uzrakstīt skriptu serverim, analizēt datus un apmācīt neironu tīklu. Turklāt tajā ir daudz bibliotēku statistikai un datu analīzei — varat izmantot jebkuru no tām.
ielieciet mūziku uz iPod bez iTunes
Tomēr ir vēl viena valoda — R — analīzei un darbam ar statistiku. Daudziem studentiem, studējot statistiku, nākas saskarties ar šo programmēšanas valodu. Mūsu trakais dzīves ritms bieži liek mums pielāgoties apstākļiem un mācīties, veikt mājas uzdevumus vai pat strādāt no mūsu tālruņiem. Ja jūs kādreiz esat domājis, kā es varu izpildi savu mājasdarbu viedtālrunī turpiniet lasīt.
Satura rādītājsKas ir R?
Šī ir programmēšanas valoda, ko statistiķi un datu savācēji izmanto statistikas aprēķiniem un grafikai. Pirmā R valodas versija parādījās 1993. gadā, divus gadus vēlāk nekā Python. Tajā laikā Python vēl nebija tik populārs, un tajā nebija tik daudz bibliotēku datu analīzei kā tagad. Tāpēc Oklendas universitātes Statistikas departamenta zinātnieki izveidoja valodu saviem iekšējiem uzdevumiem. Un tā kā viņu vārdi bija Ross un Roberts, viņi valodu nosauca pēc sava vārda pirmā burta R.
Sākotnēji R tika izstrādāts kā fakultātes iekšējs rīks viņu statistikas problēmu risināšanai. Taču tajā laikā zinātniekiem bija labi dalīties savos darbos ar visiem, tāpēc viņi atvēra valodas pirmkodu, lai ikviens varētu to uzlabot vai pievienot kaut ko noderīgu. Kopš tā laika šī valoda no fakultātes projekta ir kļuvusi par pasaulē populāru statistikas rīku.
R kā programmēšanas valodas raksturojums
Tā kā šī valoda tika izgudrota zinātniskiem nolūkiem, autori necentās to padarīt intuitīvu. Viņi pieņēma, ka to izmantos cilvēki, kas pārzina matemātisko analīzi, statistikas metodes un varbūtības variācijas. Tāpēc R var šķist ļoti sarežģīta valoda, lai gan iekšpusē tā ir ļoti vienkārša un loģiska.
Arī lasiet Kāpēc studentiem nepieciešama palīdzība Java mājasdarbos?
Kam lieto R?
Galvenais R lietojums ir datu analīze un secinājumu izdarīšana no tiem:
- jebkādā veidā vizualizēt datus
- datu vākšana un analīze no dažādiem avotiem
- darbs ar statistiku, anomāliju atrašana datos
- modeļu un noviržu meklēšana datos
- hipotēžu pārbaude un apstiprināšana.
Atsevišķs R virziens ir mašīnmācība un neironu tīkli. Tā kā R valoda sākotnēji tika izstrādāta, lai apstrādātu milzīgus datu apjomus, ir viegli organizēt dziļas mācīšanās modeli vai izveidot jaunu neironu tīklu.
Ko jūs varat darīt ar R
- Apstrādājiet, notīriet un pārveidojiet datus izpētei. Piemēram, vēlaties redzēt, cik skolēnu vidēji katru ziemas un rudens mēnesi apmeklēja bibliotēku. R ļauj izslēgt pavasari un vasaru un grupēt tos pa mēnešiem turpmākiem aprēķiniem.
- Varat pārveidot savus rezultātus tīmekļa lietotnē. Tas būs pilnībā interaktīvs, piedāvājot filtrus, grafikus un pat datu šķirotāju. Varat to nosūtīt savam profesoram vai publicēt kā daļu no sava darba. Tādā veidā viņi izseko koronavīrusa izplatību visā pasaulē (kods ir atvērts un pieejams vietnē GitHub).
- Veiciet statistiskos testus. Pieņemsim, ka vēlaties uzzināt, vai divu dzimumu IQ līmenis atšķiras. T-tests var jums palīdzēt šajā jautājumā. Pārbaudē tiks parādīta statistiskā atšķirība starp saņemtajiem datiem, ja tāda ir.
- Jūs varat veikt pētniecisku analīzi. Tā kā daudzām statistikas metodēm ir nepieciešams sadalījums neapstrādātajos datos, jums jāpārbauda, vai tie ir normāli. Kas ir normālais sadalījums? Tas ir tad, kad lielākā daļa datu tiek grupēti ap vidējo vērtību. Pārējās vērtības ir ievērojami mazākas. Dzīvē var redzēt šādu sadalījumu: cilvēku ar vidējo augumu ir vairāk nekā garu vai īsu. R piedāvā instrumentus, lai pārbaudītu normalitāti ar grafikiem un testiem.
- Sajauciet dažādus tabulu formātus. Beidzot varat izmantot dažādus tabulu formātus un apvienot divus no tiem vienā dokumentā, lai analizētu datus.
- Jūs varat parādīt savus datus interaktīvās diagrammās, pielāgojot visus parametrus (asu vērtības utt.).
- Veikt regresijas analīzi un izveidot regresijas modeļus. Šī analīze palīdz atšķirt attiecības starp atkarīgo un neatkarīgo mainīgo. Pieņemsim, ka vēlaties noskaidrot, kāpēc dažām skaistumkopšanas studijām tajā pašā ielā ir vairāk pārdošanas nekā citās. Pārdošanas gadījumu skaits būs atkarīgais mainīgais. Neatkarīgie mainīgie ietvertu apkaimes iedzīvotāju sociālo statusu un vecumu, kā arī katras studijas cenrādi tām pašām procedūrām. Tādā veidā jūs varat uzzināt, kurš no šiem faktoriem ietekmē pārdošanu veikalā vairāk nekā citi.
R plusi
- Neierobežots funkciju kopums datu analīzei, pateicoties bibliotēku savienojumam.
- Spēja strādāt ar milzīgām tabulām un datu bāzēm, kuras programmas nevar apstrādāt.
- Uzlabota saskarnes pielāgošana: grafiskais lietotāja interfeiss vai komandrindas interfeiss.
- Pilnīgi bezmaksas ekosistēma — komponenti tiek izplatīti bez maksas saskaņā ar GNU licenci.
- Pieejams lielākajai daļai operētājsistēmas : Windows, macOS, FreeBSD, Solaris, dažādas Unix versijas un Linux.
- Bagātīgas vizualizācijas iespējas: varat izveidot lietojumprogrammas, veidot dažāda veida grafikus, tostarp interaktīvos, kā arī rediģēt to elementus.
- Daudz informācijas un aktīva kopiena: emuārs, diskusijas par R un RStudio, nodarbības un konferences.
- Plaša un skaidra dokumentācija: ir visu bibliotēku apraksti un lietošanas piemēri.
Mīnusi R
- Cilvēkam bez programmēšanas pieredzes un statistikas pamatiem tas var likties izaicinoši.
- Šaurs diapazons: tas ir ideāli piemērots datu analīzei, bet tas nav piemērots programmatūras izstrādei. Bet tas ir tā spēks. Īsts UNIX veids un dāvana zinātniekiem, žurnālistiem, datu zinātniekiem, analītiķiem — ikvienam, kas vēlas strādāt ar datiem.
Kā tikt galā ar R mājasdarbiem tālrunī?
Mēs jau minējām lietojumprogrammas ar bibliotēkām, kuras varat izmantot darbam ar R, ir pieejamas visās OS. Bet kā ir ar viedtālruņiem? Ir veids, kā tālrunī izmantot RStudion, nevis izmantojot īpašu lietojumprogrammu, bet gan tā atvērtā pirmkoda serveri. To var iegūt, izmantojot jebkuru tīmekļa pārlūkprogrammu. Tādējādi jums vienkārši jāpalaiž RStudion serveris datorā vai klēpjdatorā un jāpiekļūst tam tālrunī. Tas ir lielisks un vienkāršs veids, kā strādāt ar R mājas uzdevumiem jebkurā vietā un laikā.
