Tila sapat na ang Python para sa lahat. Maaari kang magsulat ng script para sa server, pag-aralan ang data, at sanayin ang isang neural network. Bukod dito, mayroon itong maraming mga aklatan para sa mga istatistika at pagsusuri ng data — maaari mong gamitin ang alinman sa mga ito.
kung paano baguhin ang pangalan sa steam
Gayunpaman, may isa pang wika — R — para sa analytics at pagtatrabaho sa mga istatistika. Maraming mga mag-aaral ang kailangang harapin ang programming language na ito kapag nag-aaral ng mga istatistika. Ang ating nakakabaliw na ritmo ng buhay ay kadalasang ginagawa tayong umangkop sa mga pangyayari at pag-aaral, gumawa ng mga gawain sa bahay, o kahit na magtrabaho mula sa ating mga telepono. Kung nagtaka ka, paano ko gawin mo ang aking araling-bahay sa isang smartphone ituloy ang pagbabasa.
Talaan ng nilalamanAno ang R?
Ito ay isang programming language na ginagamit ng mga statistician at data collectors para sa statistical calculations at graphics. Ang unang bersyon ng wikang R ay lumitaw noong 1993, dalawang taon mamaya kaysa sa Python. Noong panahong iyon, hindi pa sikat ang Python at walang kasing daming library para sa pagsusuri ng data gaya ng ginagawa nito ngayon. Kaya ang mga siyentipiko sa Department of Statistics sa Oakland University ay lumikha ng isang wika para sa kanilang mga panloob na gawain. At dahil Ross at Robert ang kanilang mga pangalan, pinangalanan nila ang wika pagkatapos ng unang titik sa kanilang pangalan, R.
Ang R ay orihinal na binuo bilang isang panloob na tool sa faculty upang malutas ang kanilang mga problema sa istatistika. Ngunit noong panahong iyon, isang magandang bagay para sa mga siyentipiko na ibahagi ang kanilang gawain sa lahat, kaya binuksan nila ang source code ng wika upang mapabuti ito ng lahat o magdagdag ng isang bagay na kapaki-pakinabang. Simula noon, ang wika ay lumago mula sa isang proyekto ng guro tungo sa isang sikat na tool sa istatistika sa buong mundo.
Mga katangian ng R bilang isang programming language
Dahil naimbento ang wikang ito para sa mga layuning pang-agham, hindi sinubukan ng mga may-akda na gawin itong intuitive. Ipinapalagay nila na ito ay gagamitin ng mga taong pamilyar sa mathematical analysis, statistical method, at probability variation. Iyon ang dahilan kung bakit ang R ay maaaring mukhang isang napaka-komplikadong wika, bagaman ito ay napaka-simple at lohikal sa loob.
Gayundin, basahin Bakit kailangan ng mga mag-aaral ng tulong sa java homework?
Ano ang gamit ng R?
Ang pangunahing paggamit ng R ay upang pag-aralan ang data at gumawa ng mga konklusyon mula dito:
- pagpapakita ng data sa anumang paraan
- pagkolekta at pagsusuri ng data mula sa iba't ibang mapagkukunan
- nagtatrabaho sa mga istatistika, paghahanap ng mga anomalya sa data
- naghahanap ng mga pattern at outlier sa data
- pagsubok at pagkumpirma ng mga hypotheses.
Ang isang hiwalay na direksyon sa R ay ang machine learning at mga neural network. Dahil ang wikang R ay orihinal na idinisenyo upang magproseso ng malaking halaga ng data, madaling mag-organisa ng malalim na modelo ng pag-aaral o gumawa ng bagong neural network.
Ano ang maaari mong gawin kay R
- Iproseso, linisin, at baguhin ang data para sa pananaliksik. Halimbawa, gusto mong makita kung gaano karaming mga mag-aaral, sa karaniwan, ang dumalo sa aklatan bawat buwan ng taglamig at taglagas. Binibigyang-daan ka ng R na ibukod ang tagsibol at tag-araw at igrupo ang mga ito ayon sa buwan para sa karagdagang mga kalkulasyon.
- Maaari mong gawing web app ang iyong mga resulta. Ito ay magiging ganap na interactive, na nag-aalok ng mga filter, graph, at kahit isang data sorter. Maaari mong ipadala ito sa iyong propesor o i-publish ito bilang bahagi ng iyong papel. Ito ay kung paano nila sinusubaybayan ang saklaw ng Coronavirus sa buong mundo (bukas ang code at available sa GitHub).
- Magpatakbo ng mga pagsusulit sa istatistika. Ipagpalagay na gusto mong malaman kung ang antas ng IQ ng dalawang kasarian ay naiiba. Makakatulong sa iyo ang t-test dito. Ipapakita ng pagsubok ang istatistikal na pagkakaiba sa pagitan ng natanggap na data, kung mayroon man.
- Maaari kang magsagawa ng eksplorasyon na pagsusuri. Dahil maraming mga pamamaraan sa istatistika ang nangangailangan ng pamamahagi sa raw data, dapat mong suriin ito para sa normalidad. Ano ang normal na distribusyon? Ito ay kapag ang karamihan ng data ay pinagsama-sama sa average na halaga. Ang natitirang mga halaga ay makabuluhang mas maliit. Makikita mo ang distribusyon na ito sa buhay: mas marami ang may katamtamang taas kaysa sa matangkad o pandak. Nag-aalok ang R ng mga instrumento upang suriin ang normalidad gamit ang mga graph at pagsubok.
- Paghaluin ang iba't ibang mga format ng talahanayan. Sa wakas ay maaari mong gamitin ang iba't ibang mga format ng talahanayan at pagsamahin ang dalawa sa mga ito sa isang dokumento upang pag-aralan ang data.
- Maaari mong ipakita ang iyong data sa mga interactive na chart, pagsasaayos ng lahat ng mga parameter (mga halaga ng axis, atbp.).
- Magsagawa ng pagsusuri ng regression at lumikha ng mga modelo ng regression. Ang pagsusuri na ito ay tumutulong na makilala ang ugnayan sa pagitan ng umaasa at independiyenteng mga variable. Sabihin nating gusto mong malaman kung bakit mas maraming benta ang ilang beauty studio sa parehong kalye kaysa sa iba. Ang bilang ng mga benta ay magiging dependent variable. Kasama sa mga independiyenteng variable ang katayuan sa lipunan at edad ng mga residente ng kapitbahayan at ang pricelist ng bawat studio para sa parehong mga pamamaraan. Sa ganitong paraan, malalaman mo kung alin sa mga salik na ito ang higit na nakakaapekto sa mga benta ng tindahan kaysa sa iba.
Mga kalamangan ng R
- Walang limitasyong hanay ng mga function para sa pagsusuri ng data salamat sa koneksyon ng mga aklatan.
- Ang kakayahang magtrabaho sa malalaking talahanayan at database na hindi kayang hawakan ng mga programa.
- Advanced na pag-customize ng interface: graphical na user interface o command line interface.
- Ganap na libreng ecosystem — ang mga bahagi ay ipinamamahagi nang libre sa ilalim ng lisensya ng GNU.
- Available para sa karamihan mga operating system : Windows, macOS, FreeBSD, Solaris, iba't ibang bersyon ng Unix, at Linux.
- Mga rich visualization na kakayahan: maaari kang lumikha ng mga application, bumuo ng mga graph ng iba't ibang uri, kabilang ang mga interactive, pati na rin i-edit ang kanilang mga elemento.
- Maraming impormasyon at aktibong komunidad: isang blog, mga talakayan ng R at RStudio, mga aralin, at mga kumperensya.
- Malawak at malinaw na dokumentasyon: may mga paglalarawan ng lahat ng mga aklatan at mga halimbawa ng paggamit.
Kahinaan ng R
- Ang isang taong walang karanasan sa programming at kaalaman sa mga pangunahing kaalaman ng istatistika ay maaaring mahanap ito mahirap.
- Ang makitid na saklaw: ito ay mainam para sa pagsusuri ng data, ngunit hindi ito angkop para sa pagbuo ng software. Ngunit iyon ang lakas nito. Isang tunay na UNIX-way at isang kaloob ng diyos para sa mga siyentipiko, mamamahayag, data scientist, analyst — sinumang gustong magtrabaho gamit ang data.
Paano haharapin ang R homework sa iyong telepono?
Nabanggit na namin ang mga application na may mga library na magagamit mo para sa pagtatrabaho sa R ay available sa lahat ng OS. Ngunit ano ang tungkol sa mga smartphone? Mayroong paraan ng paggamit ng RStudion sa iyong telepono, hindi sa pamamagitan ng isang espesyal na application ngunit sa pamamagitan ng open-source na server nito. Makukuha mo ito sa pamamagitan ng anumang web browser. Kaya, kailangan mo lang patakbuhin ang RStudion server sa iyong computer o laptop at i-access ito sa iyong telepono. Ito ay isang mahusay at simpleng paraan upang magtrabaho sa iyong mga R home assignment sa anumang lokasyon at oras.
