R Project 3.3.3

R Project: A Comprehensive Statistical Computation and Graphics System

Hvis du ser etter et kraftig statistisk beregnings- og grafikksystem, er R Project den perfekte løsningen for deg. Utviklet av Ross Ihaka og Robert Gentleman ved University of Auckland, New Zealand, er R en åpen kildekode-programvare som har fått enorm popularitet blant statistikere, dataanalytikere, forskere og utviklere over hele verden.

R gir et språk pluss et kjøretidsmiljø med grafikk, en debugger, tilgang til visse systemfunksjoner og muligheten til å kjøre programmer som er lagret i skriptfiler. Programvarens design har blitt sterkt påvirket av to eksisterende språk: Becker, Chambers & Wilks' S (se Hva er S?) og Sussman's Scheme. Mens det resulterende språket er veldig likt i utseende som S, er den underliggende implementeringen og semantikken avledet fra Scheme.

Kjernen i R er et tolket dataspråk som tillater forgrening og looping samt modulær programmering ved hjelp av funksjoner. De fleste av de brukersynlige funksjonene i R er skrevet i R selv. Det er mulig for brukere å grensesnitt med prosedyrer skrevet i C/C++ eller FORTRAN språk for effektivitet.

R tilbyr et omfattende utvalg av statistiske prosedyrer som kan brukes til dataanalyse som lineære regresjonsmodeller (LM), generaliserte lineære modeller (GLM), mixed-effects-modeller (MEM), tidsserieanalyse (TSA), overlevelsesanalyse (SA). ) blant andre. I tillegg gir den også grafiske funksjoner som inkluderer spredningsplott, linjegrafer, søylediagrammer, histogrammer etc.

En av de viktigste fordelene ved å bruke R Project fremfor andre statistiske programvarepakker som SAS eller SPSS er fleksibiliteten. Brukere kan enkelt tilpasse analysene sine etter deres spesifikke behov ved å skrive sin egen kode eller installere tilleggspakker fra CRAN – Comprehensive R Archive Network – som inneholder tusenvis av brukerbidragspakker som dekker ulike felt som finans, biologi, samfunnsvitenskap etc.

En annen fordel med å bruke R Project fremfor andre kommersielle programvarepakker som SAS eller SPSS er kostnadseffektiviteten. Siden det er åpen kildekode-programvare kan hvem som helst laste den ned gratis uten lisensavgifter i motsetning til kommersiell programvare hvor man må betale store beløp bare for å bruke dem.

Siden det er åpen kildekode, er det alltid rom for forbedringer gjennom bidrag fra samfunnet. Dette betyr at brukere kan bidra med kodeforbedringer eller feilrettinger tilbake i prosjektet, noe som gjør det bedre over tid.

I tillegg til å være kostnadseffektive, fleksible, tilpassbare  og stadig forbedres gjennom samfunnsbidrag; en annen fordel som tilbys av dette verktøyet ligger i dets evne til å håndtere store datasett effektivt. Med økende datamengder som genereres hver dag på tvers av ulike bransjer, fra helsevesenet til finans; håndtering av store datasett effektivt blir avgjørende. Og det er her verktøy som Hadoop spiller inn, men selv da krever de spesialkunnskap, mens man med verktøy som R ikke trenger noen spesialkunnskap som gjør den tilgjengelig selv for nybegynnere.

Videre siden de fleste organisasjoner allerede har investert tungt i databaser som Oracle SQL Server MySQL etc; å integrere disse databasene med verktøy som Hadoop blir vanskelig, mens å integrere dem med verktøy som R blir enklere på grunn av dens kompatibilitet med disse databasene, og gjør datautvinning enklere enn noen gang før.

Avslutningsvis hvis du leter etter et omfattende statistisk beregningsverktøy som tilbyr fleksibilitet tilpassbarhet kostnadseffektivitet konstant forbedring gjennom samfunnsbidrag effektiv håndtering av store datasett kompatibilitet med populære databaser, så se ikke lenger enn "R Project"!