Miért kell a statisztikai szakembernek ismernie az R-t?

Statisztikai szakember ismeri az R-t, jól ismeri az adattudósok nyelvét. Ebben a bejegyzésben megvitatjuk, miért kell egy statisztikusnak jártasnak lennie R-ben.



Tehát statisztikus vagy egy készülőben vagy! Biztos vagyok benne, hogy vagy már használja az R-t, vagy legalább tud róla.



Az „R” -nek nincs szüksége bevezetésre a „DATA” -val foglalkozó szakemberek számára. Az R tudatában áll a nyelvtudás és a statisztikusok (és más, a „DATA” értelmezését megkísérlő emberek) körében, és a 2014-es és az azt követő statisztikai szoftvereknek nevezik. Ma megbeszéljük, miért kell statisztikusként jártasnak lenned R-ben.

Az R hasonlít más programozási nyelvekhez, például a Java-hoz és a C-hez, de néhány jellemzője kifejezetten a statisztikusok számára vonzó. Számos beépített mechanizmust tartalmaz az adatok rendezésére, a számítások futtatására és az ilyen adatsorok grafikus ábrázolásának létrehozására.



hogyan lehet bináris karakterláncot decimálissá konvertálni a java-ban

Miért kell a statisztikai szakembernek ismernie az R-t?

  • Az R statisztikai jellemzőinek széles skálája

Az R statisztikai technikák széles választékával rendelkezik, mint például lineáris és nemlineáris modellezés, klasszikus statisztikai tesztek, idősor-elemzés, osztályozás stb., És a grafikus technikák függvények és kiterjesztések révén rendkívül kiterjeszthetők. Mivel az R-közösség nyílt forráskódú, az aktív csomag-közreműködőkről ismert. A statisztikusok könnyen követhetik az algoritmikus választásokat, mivel sok R standard funkciója magában R-ben van megírva. R erősebb objektumorientált programozási lehetőségekkel rendelkezik, mint bármely más statisztikai számítási nyelv. A megengedő lexikális hatókörszabály egyszerűsíti az R kiterjesztését.

A jellemzőket és használatát tekintve tudjuk, hogy az R egy erős statisztikai számítási nyelv. A fejlett analitikai technikák kategóriájába tartozik, amelyeket a mai nagy adatokkal foglalkozó szervezetek alkalmaznak. Az R nyílt forráskódú keretrendszerével körülbelül 2 millió felhasználót tudott vonzani. Ezért úgy tűnik, hogy R az összes statisztikus számára a jövő.



  • R zseniális grafikája.

Ha statisztikáról beszélünk, semmi sem ver jó képet (szám és grafika egyaránt). R kiemelkedő grafikus kimenettel rendelkezik. Ha megnézzük, az R által készített grafikonok hihetetlenül világosak, kiváló minőségűek és meglehetősen lenyűgözőek. A statikus grafikon az R abszolút erőssége, és publikációs minőségű grafikonokat készít, valamint dinamikus és interaktív grafikákat és további csomagokat.

Mitől jobb R?

  • R ingyenes és nyílt forráskódú! Tehát bárki használhatja és módosíthatja. A GNU (General Public License) licenccel rendelkezik, és a statisztikai számítástechnika R alapítványa rendelkezik a szerzői jogokkal.
  • R mentes az engedélyek korlátozásától. Futtathatjuk az R-t bármely operációs rendszeren, tetszőleges időpontban, ami
  • Platformokon átívelővé teszi. Különböző hardvereken fut, mint például Linux, Mac és Microsoft Windows, mind a 32, mind a 64 bites processzorokon.
  • Az R-nek több mint 4800 csomagja van több tárolóból, amelyek különféle témákra specializálódtak, mint például az adatbányászat, a bioinformatika, a térelemzés és az ökonometria.
  • Az R jól működik különféle egyéb adatimportáló eszközökkel, mint például a CSV, SAS, SPSS és még a Microsoft excel, a Microsoft Access, az Oracle, a MySQL és az SQLite is.

Számos álláskövető oldal azt mutatja, hogy az „R” iránti kereslet mindig magas és gyorsan növekszik. Tehát, mint statisztikai szakember és úgy dönt, hogy figyelmen kívül hagyja az R nyelvet, biztosan vesztes oldalon áll.