Så du er en statistiker eller en i ferd med å lage! Jeg er sikker på at du enten bruker R allerede eller i det minste vet om det.
‘R’ trenger ingen introduksjon for fagpersoner som arbeider med ‘DATA’. Et godt kjent språk blant dataforskere og statistikere (og andre folk som prøver å gi mening om ‘DATA’), blir R kalt go-to statistisk programvare fra 2014 og utover. I dag skal vi diskutere hvorfor du som statistiker må være dyktig i R.
R ligner på andre programmeringsspråk som Java og C, men noen av funksjonene appellerer spesielt til statistikere. Den inneholder en rekke innebygde mekanismer for å organisere dataene, kjøre beregninger og lage grafiske fremstillinger av slike datasett.
Hvorfor skal Statistical Professional vite R?
java er en vs har en
- Stort utvalg av statistiske trekk i R.
R har et bredt utvalg av statistiske teknikker som lineær og ikke-lineær modellering, klassiske statistiske tester, tidsserie-analyse, klassifisering, etc. og de grafiske teknikkene er svært utvidbare gjennom funksjoner og utvidelser. Å være åpen kildekode, er R-community kjent for sine aktive pakkebidragere. Statistikere synes det er enkelt å følge de algoritmiske valgene, ettersom mange Rs standardfunksjoner er skrevet i R selv. R har sterkere objektorienterte programmeringsfasiliteter enn noen andre statistiske dataspråk. Den tillatende leksikale avgrensningsregelen forenkler utvidelsen av R.
Når vi ser på funksjonene og bruken, vet vi at R er et kraftig statistisk dataspråk. Det faller inn under kategorien avanserte analytiske teknikker som brukes i dagens organisasjoner som arbeider med Big Data. R har vært i stand til å tiltrekke seg rundt 2 millioner brukere med open source-rammeverket. Derfor ser R ut til å være fremtiden for alle statistikere.
- R’s strålende grafikk.
Når du snakker om statistikk, slår ingenting en god figur (både antall og grafikk). R har en enestående grafisk produksjon. Hvis du tar en titt, er grafene opprettet av R utrolig klare, av høy kvalitet og ganske imponerende. Statisk graf er en absolutt styrke av R og produserer grafer med publikasjonskvalitet sammen med dynamisk og interaktiv grafikk med tilleggspakker.
Hva gjør R bedre?
- R er gratis og åpen kildekode! Så alle har lov til å bruke og endre det. Det er lisensiert under GNU (General Public License) og R-fundamentet for statistisk databehandling har opphavsretten.
- R er fri for å bryte lisensrestriksjoner. Vi kan kjøre R på hvilket som helst operativsystem når som helst, hvilket
- Gjør det plattform. Den kjører på forskjellig maskinvare som Linux, Mac og Microsoft Windows på både 32 og 64 bit prosessorer.
- R har over 4800 pakker fra flere arkiver som spesialiserer seg i ulike emner som Data Mining, Bio-Informatics, Romlig analyse og økonometri.
- R fungerer bra med forskjellige andre dataimportverktøy som CSV, SAS, SPSS og til og med Microsoft excel, Microsoft Access, Oracle, MySQL og SQLite.
Flere jobbsporingssider viser at etterspørselen etter ‘R’ er på sin høyeste tid og øker raskt. Så som statistikkproff og velger å ignorere R-språk, er du nødt til å være på den tapende siden.