Wygląda na to, że Python wystarczy do wszystkiego. Możesz napisać skrypt dla serwera, analizować dane i trenować sieć neuronową. Ponadto posiada wiele bibliotek do statystyk i analizy danych — możesz skorzystać z dowolnej z nich.
jak wyłączyć napisy kodowane na telewizorze Samsung Smart TV?
Istnieje jednak inny język — R — do analiz i pracy ze statystykami. Wielu studentów ma do czynienia z tym językiem programowania podczas studiowania statystyki. Nasz szalony rytm życia często zmusza nas do przystosowania się do okoliczności i nauki, wykonywania zadań domowych, a nawet pracy na telefonach. Jeśli kiedykolwiek się zastanawiałeś, jak mogę odrób moją pracę domową na smartfonie czytaj dalej.
Spis treściCo to jest R?
Jest to język programowania używany przez statystyków i kolektory danych do obliczeń statystycznych i grafiki. Pierwsza wersja języka R pojawiła się w 1993 roku, dwa lata później niż Python. W tamtym czasie Python nie był jeszcze tak popularny i nie miał tylu bibliotek do analizy danych, co teraz. Dlatego naukowcy z Departamentu Statystyki na Uniwersytecie Oakland stworzyli język do swoich wewnętrznych zadań. A ponieważ ich imiona brzmiały Ross i Robert, nazwali język po pierwszej literze ich imienia, R.
R został pierwotnie opracowany jako wewnętrzne narzędzie wydziału do rozwiązywania problemów statystycznych. Ale w tamtym czasie dobrze było, aby naukowcy dzielili się swoją pracą ze wszystkimi, więc otworzyli kod źródłowy języka, aby każdy mógł go poprawić lub dodać coś użytecznego. Od tego czasu język urósł z projektu wydziałowego do popularnego na całym świecie narzędzia statystycznego.
Charakterystyka R jako języka programowania
Ponieważ język ten został wymyślony do celów naukowych, autorzy nie starali się uczynić go intuicyjnym. Założyli, że będą z niego korzystać osoby zaznajomione z analizą matematyczną, metodami statystycznymi i zmiennością prawdopodobieństwa. Dlatego R może wydawać się bardzo skomplikowanym językiem, choć w środku jest bardzo prosty i logiczny.
Przeczytaj także Dlaczego uczniowie potrzebują pomocy w odrabianiu zadań domowych z języka Java?
Do czego służy R?
Głównym zastosowaniem R jest analiza danych i wyciąganie z nich wniosków:
- wizualizacja danych w dowolny sposób
- zbieranie i analizowanie danych z różnych źródeł
- praca ze statystykami, znajdowanie anomalii w danych
- wyszukiwanie wzorców i wartości odstających w danych
- testowanie i potwierdzanie hipotez.
Osobnym kierunkiem w R jest uczenie maszynowe i sieci neuronowe. Ponieważ język R został pierwotnie zaprojektowany do przetwarzania ogromnych ilości danych, łatwo jest zorganizować model głębokiego uczenia lub stworzyć nową sieć neuronową.
Co możesz zrobić z R
- Przetwarzaj, oczyszczaj i przekształcaj dane do badań. Na przykład chcesz zobaczyć, ilu uczniów średnio uczęszczało do biblioteki każdego miesiąca zimowego i jesiennego. R pozwala wykluczyć wiosnę i lato i pogrupować je według miesięcy do dalszych obliczeń.
- Możesz przekształcić swoje wyniki w aplikację internetową. Będzie w pełni interaktywny, oferując filtry, wykresy, a nawet sortownik danych. Możesz wysłać go do swojego profesora lub opublikować jako część swojej pracy. W ten sposób śledzą występowanie koronawirusa na całym świecie (kod jest otwarty i dostępny na GitHub).
- Uruchom testy statystyczne. Załóżmy, że chcesz wiedzieć, czy poziom IQ dwóch płci różni się. Pomoże Ci w tym test t. Test wyświetli statystyczną różnicę między otrzymanymi danymi, jeśli takie istnieją.
- Możesz przeprowadzić analizę eksploracyjną. Ponieważ wiele metod statystycznych wymaga rozmieszczenia w nieprzetworzonych danych, należy je sprawdzić pod kątem normalności. Co to jest rozkład normalny? To wtedy większość danych jest zgrupowana wokół wartości średniej. Pozostałe wartości są znacznie mniejsze. Możesz zobaczyć ten rozkład w życiu: jest więcej osób o średnim wzroście niż tych, którzy są wysocy lub niscy. R oferuje przyrządy do sprawdzania normalności za pomocą wykresów i testów.
- Mieszaj różne formaty tabel. Możesz wreszcie użyć różnych formatów tabel i połączyć dwa z nich w jeden dokument, aby przeanalizować dane.
- Możesz prezentować swoje dane na interaktywnych wykresach, dostosowując wszystkie parametry (wartości osi itp.).
- Przeprowadzaj analizę regresji i twórz modele regresji. Ta analiza pomaga rozróżnić relacje między zmiennymi zależnymi i niezależnymi. Powiedzmy, że chcesz dowiedzieć się, dlaczego niektóre studia kosmetyczne na tej samej ulicy mają większą sprzedaż niż inne. Zmienną zależną będzie liczba sprzedaży. Zmienne niezależne obejmowałyby status społeczny i wiek mieszkańców sąsiedztwa oraz cennik każdego studia dla tych samych procedur. W ten sposób dowiesz się, który z tych czynników wpływa na sprzedaż w sklepie bardziej niż inne.
Plusy R
- Nieograniczony zestaw funkcji do analizy danych dzięki połączeniu bibliotek.
- Możliwość pracy z ogromnymi tabelami i bazami danych, z którymi programy nie mogą sobie poradzić.
- Zaawansowane dostosowywanie interfejsu: graficzny interfejs użytkownika lub interfejs wiersza poleceń.
- Całkowicie darmowy ekosystem — komponenty są dystrybuowane za darmo na licencji GNU.
- Dostępne dla większości system operacyjny : Windows, macOS, FreeBSD, Solaris, różne wersje Unix i Linux.
- Bogate możliwości wizualizacji: możesz tworzyć aplikacje, budować różnego rodzaju wykresy, w tym interaktywne, a także edytować ich elementy.
- Dużo informacji i aktywna społeczność: blog, dyskusje R i RStudio, lekcje i konferencje.
- Obszerna i przejrzysta dokumentacja: są tam opisy wszystkich bibliotek i przykłady użycia.
Wady R
- Osoba bez doświadczenia programistycznego i znajomości podstaw statystyki może uznać to za wyzwanie.
- Wąski zakres: jest idealny do analizy danych, ale nie nadaje się do tworzenia oprogramowania. Ale to jest jego siła. Prawdziwy sposób na UNIX i dar niebios dla naukowców, dziennikarzy, analityków danych, analityków — każdego, kto chce pracować z danymi.
Jak radzić sobie z pracą domową z R w telefonie?
Wspomnieliśmy już, że aplikacje z bibliotekami, których możesz używać do pracy z R, są dostępne na wszystkich systemach operacyjnych. Ale co ze smartfonami? Istnieje sposób korzystania z RStudion na telefonie, nie za pomocą specjalnej aplikacji, ale za pośrednictwem jej serwera o otwartym kodzie źródłowym. Możesz go uzyskać za pośrednictwem dowolnej przeglądarki internetowej. Dlatego wystarczy uruchomić serwer RStudion na komputerze lub laptopie i uzyskać do niego dostęp na telefonie. To świetny i prosty sposób na pracę nad zadaniami domowymi R w dowolnym miejscu i czasie.
