Introduktion till R-verktygstekniken

R-verktyg för analys är det mest kraftfulla och mest använda programmeringsspråket för beräkningsstatistik, visualisering och datavetenskap. Många datavetare och statistiker använder R för att lösa sina problem inom dataanalysfältet i alla avsnitt som beräkningsbiologi till kvantitativ marknadsföring. R är ett GNU-projekt som liknar S-språket. Det betraktas som en dialekt av S-språket.

R-verktyg för dataanalys ger ett brett utbud av statistiska och grafiska tekniker. R är mycket töjbart och erbjuder många val för forskare.

R är en gratis programvara och den körs på en mängd olika plattformar som MacOS, Windows, UNIX och Linux.

R verktygsteknologi är också det mest populära och framgångsrika språket med några kraftfulla funktioner. Det används av högst rankade företag som Google, Facebook, Shell, Merck, Bank of America, Pfizer och LinkedIn.

R verktygsteknik Installation

Här är en detaljerad handledning med skärmdumpar för att installera R-verktygsteknologi

  1. Gå till R-webbplatsen och klicka på Ladda ner R under rubriken "Komma igång"

  1. Välj en destination för att ladda ner R

  1. Välj vilket R-paket du vill ladda ner baserat på ditt operativsystem

  1. Välj "Installera R för första gången" och ladda ner filen med det största teckensnittet på toppen

  1. Klicka på "Kör" och välj sedan ditt språk

  2. Klicka på "Nästa" för att starta installationen och godkänna alla deras villkor

  1. Välj Core-filer och välj antingen 32-bitars- eller 64-bitarsfiler baserat på ditt datorsystem

  1. Du har ett val för startalternativ. Du kan visa programmet i flera fönster så att du också kan ha en webbläsare eller anteckningar program öppet. Skärmen visas enligt nedan

  1. Om du vill få den här vyn bör du klicka på Ja för anpassat startalternativ i Startup-alternativet

  1. Om du har klickat på Ja, kommer du att ledas till dialogrutan nedan och välja "SDI" (separat fönster)

  1. I det här steget väljer du mellan vanlig text eller HTML

  1. Nästa steg är att välja mellan standard eller Internet2 för internetåtkomst

  1. Skapa en programgenväg och skrivbordsikon genom att klicka på Nästa

  1. Installationen börjar köra som visas i figuren nedan

  1. När installationen är klar får du följande fönster. Klicka på "Finish"

R Verktyg Teknologimiljö

R tool är en integrerad svit av programvarufaciliteter utvecklade för dataanalys, statistisk modellering, simulering och grafik. R är ett enkelt och effektivt språk som inkluderar konditioner, slingor, användardefinierade rekursiva funktioner, ingångs- och utgångsfaciliteter. R inkluderar följande

  • effektiv datahantering och lagringsanläggning
  • uppsättning operatörer för beräkning av matriser
  • enorm integrerad samling av mellanliggande R-verktyg för dataanalys
  • grafiska anläggningar som ska visas antingen på skärmen eller på papperskopia
  • gör att användare kan lägga till ytterligare funktioner
  • C, C ++ och Fortran-kod kan kopplas till R-verktygsteknik och kallas vid körning
  • R kan enkelt förlängas genom paket
  • R har sitt eget Latex-liknande dokumentationsformat som levererar omfattande dokumentation

Uppdatering av R Tools Technology

Följ dessa enkla steg för att uppdatera R

  1. Ladda Installr

  1. Välj "Uppdatera R" från den nya "Installr" -menyn

  1. Installr kommer att kontrollera om det finns en ny version att uppdatera och klicka på Ok

  1. Om du vill kontrollera Nyheter om den nya versionen klickar du på Ja

  1. Klicka på Ja om du vill ladda ner och installera den senaste R-versionen

  1. Nedladdningen startar

  1. Tryck på 'Nästa' i R: s installationsguide

  1. Vänta tills R är klar med installationen

  1. Tryck på Ja för att kopiera dina paket till den nya R-installationen

  1. Klicka på Ja för att behålla ditt paket i din Old R-mapp

  1. Vänta tills paketen har kopierats

  1. Du kan också få Rprofile .site kopieras automatiskt till den nya platsen

  1. Klicka på Ja för att få uppdaterade paket i den nya R-installationen

  1. R behöver din tillåtelse för åtkomst till internet

  1. Vänta tills paketen uppdateras och processen körs i bakgrunden

  1. Sista steget är att avsluta R

Varför använda R-verktygsteknik?

Det finns mycket mjukvara tillgänglig för dataanalys idag men ändå står R-verktyget framför alla andra verktyg. Det finns många skäl till varför datavetare väljer R. Några skäl listas nedan

  • R-verktygstekniken är gratis

R är ett öppen källkodsprojekt som du kan ladda ner och använda gratis. Du behöver inte oroa dig för prenumerationsavgifter, licensavgifter, licensförnyelser eller användargränser. Eftersom R är en öppen källkodsprogramvara kan du inspektera och göra ändringar i koden som du vill. Många experter har bidragit till R på sådant sätt och nu gynnar det miljontals människor som använder R idag.

  • R är inte bara ett statistiskt paket, det är ett språk

R är ett enkelt språk att lära sig. I R utförs dataanalys genom att skriva funktioner och skript, inte bara i enkla klick. Det erbjuder ett naturligt och uttrycksfullt sätt för dataanalys. Det finns många fördelar med att lära sig detta språk. Det är det mest interaktiva språket jämfört med andra programmeringsspråk. R tillhandahåller innovativt sätt att analysera data och leder till bättre resultat som annars inte skulle ha gjorts. Ett skript registrerar allt ditt arbete som kan köras igen när som helst. Dessa skript gör det också lätt för dig att automatisera en sekvens av uppgifter som kan integreras i andra processer.

  • R-verktyg för analystekniker till hands

R innehåller alla de traditionella och nyligen utvecklade tekniken för datamanipulation. Det ger dig också olika statistiska modeller och diagram som alla data som forskare anser är väsentliga för dem. Du kan enkelt ladda ner vilken metod som helst utan kostnad.

  • Kraftfull grafik och datavisualisering

En av huvudfunktionerna i R-verktygstekniken är visualisering av data genom diagram och grafer. R-verktygstekniken erbjuder specialverktyg för att producera grafik från information som ges i form av stapeldiagram och spridningsdiagram till flerpanelsgitterdiagram. Experter på datavisualisering som Bill Cleveland och Edward Tufte tror också på R: s grafiska system. På grund av dess utmärkta grafiska egenskaper används R-verktygsteknologi på välrenommerade platser som New York Times, Economist och FlowingData-bloggen.

  • Snabbare och bättre resultat

R står före de vanliga black-box-procedurerna för andra dataanalysverktyg. R är utformad speciellt för dataanalys för att skapa snabbare resultat än andra statistiska program. Det ger dig också mix och matcha modeller för bättre resultat. Skript från R är automatiserade vilket hjälper dig att leverera reproducerbar forskning.

  • Avancerad statistik med R-verktygsteknologi

Ledande datavetare och forskare runt om i världen använder R för statistik, maskininlärning och prediktiv modellering. R har många paket som inte finns i något annat statistiskt verktyg på dataanalysmarknaden. Det finns mer än 2000 paket tillgängliga på R-språk i alla domäner för gratis nedladdning. Och fler paket läggs till ofta. På grund av sådana paket används R-verktygstekniken i stor utsträckning inom områden som finans, genomik och många andra områden. Ett exempel på ett sådant paket är "glmnet". Detta är ett exklusivt modelleringspaket som hanterar förutsägelsen av intervall och kategoriberoende variabler effektivt.

  • Flexibelt R-verktyg för dataanalys

R-verktygstekniken har ett inbyggt standarddataanalysverktyg som inkluderar åtkomst till data i olika format, datamanipulation och traditionella och moderna statistiska modeller. De statistiska modellerna inkluderar regression, ANOVA, GLM, trädmodeller och andra. Alla statistiska verktyg finns tillgängliga i ett objektorienterat ramverk som hjälper dig att bara dra ut den information du behöver från resultaten. Det kommer därmed att minska oönskad statistik och du behöver inte ta fram en klipp och klistra in statisk rapport.

  • Robust gemenskap

Om du har några frågor relaterade till R så finns det definitivt ett svar för dig på webben. Det finns många samhällsresurser på internet för R. R har tusentals bidragsgivare och mer än två miljoner användare från hela världen. Detta är en av de främsta anledningarna till att du kan hitta svar på alla dina frågor relaterade till R på webben.

  • Obegränsade möjligheter

R är en öppen källkodssamhälle och många människor bidrar direkt till R-språket. Den har inte en fördefinierad uppsättning koder. Du kan använda koder som andra har bidragit till R-gemenskapen. Du kan också utöka R-funktionerna. R blir enkelt blandat med andra applikationer som MySQL-databas, Apache-webbserver, Google maps och andra.

  • Bred acceptans av R

R används ofta av de flesta industrier i Indien och utomlands. R blir ledande inom affärsanalysfält. Nyligen integreras SAS också med R och ingår i SAS / ML Studio 3.2-versionen. R-verktygsteknologi används också mest i kliniska undersökningar av regeringen.

Särskilda funktioner för R-verktygsteknologi

  • R är tillgängligt för Windows, Linux och MacOS-plattformar
  • Med R kan du mata in data från SAS, Excel, SPSS, STATA och andra
  • R är ett utmärkt verktyg för att skapa komplicerade tomter och diagram som kommer att vara av hög kvalitet
  • R låter dig visa statistiska koncept med hjälp av animationer
  • R kan inbäddas i Excel. Detta ger dig en helt ny rad statistik och grafiska egenskaper
  • R har ett mycket bra community-stöd som ger svar på alla dina frågor. De flesta svar kommer från experter inom dataanalysområdet. Gemenskapen ger dig en detaljerad inblick i R-språket för nybörjare
  • R tillhandahåller dataanalyslösning på webben genom att bädda in R på en server via Apache-servern
  • R har många paket som är skrivna för ett specifikt syfte. Alla paket ingår i CRAN och paketen delas ut baserat på deras måldomän
  • R innehåller koder för att utföra all grundläggande och avancerad statistik
  • R har Revolution Computing som är en R-leverantör av företag
  • R har en blogg för dem som diskuterar den senaste utvecklingen, användningar av R inom olika områden och olika andra frågor som är relaterade till R

Varför R-verktygsteknologi får så mycket uppmärksamhet?

Det finns många språk som används för dataanalys men de flesta föredrar att använda R för sin verksamhet. Skälen till att R föredras mer än andra språk listas nedan

  • Mer interaktivt språk - För dataanalys är två saker viktigare - Interaktivitet och språk. R i andra termer är ett interaktivt språk som gör det mer speciellt än andra språk.
  • Datastrukturer - R verktygsteknologi erbjuder dig också ett utmärkt sätt att skapa datastrukturer. Du behöver inte lägga alla dina data i en uppsättning av en fördefinierad struktur. Du kan skapa din egen struktur och lägga dina data i en naturlig form.
  • Utmärkta grafiska egenskaper - Mänskliga hjärnor lockas mer till bilder än siffror eller text. R ger dig en högkvalitativ grafisk representation av data.
  • Värden saknas - Verkliga data har alltid saknade värden. R har flera funktioner som hjälper dig att hantera saknade värden. Värden som saknas är en integrerad del av R.
  • Många paket - R har många paket som låter dig lägga till din egen funktionalitet för att göra det unikt. Dessa paket hjälper dig att göra extraordinära saker med R.
  • Support and Community - R har en mycket stödjande gemenskap som hjälper till att förbättra dataanalysen som görs via R-språk
  • Första klassens objekt - Objekt här betyder funktioner som medel och median. Du kan lättare växla mellan funktionerna på R-språk.
  • Vektororienterad - Objekt i R betraktas som en helhet snarare än att behandla det som en samling av enskilda nummer. Om du till exempel vill ändra volymen från liter till milliliter måste en enkel kodändring göras.
  • Flexibilitet - R tvingar dig inte att bara arbeta inom sitt språk. Du kan blanda olika verktyg och välja det bästa verktyget för varje uppgift. Du kan också ringa C- och C ++ -funktionalitet
  • Enkel förändringar - Koderna som är skrivna på R-språk är tillgängliga för användarna. Om någon mindre ändring måste göras i uppgiften kan du göra en ändring av koden på kortare tid.

Ansluter till MySQL från R

Det finns två sätt som du kan ansluta till MySQL från R

  1. Med RODBC-biblioteket

  2. Använda MySQL-biblioteket

Här är några steg för att förklara hur MySQL är ansluten till R via ODBC-biblioteket.

  • Ladda ner ODBC-drivrutinen från webbplatsen

  • Till ODBC-installation Gå till Kontrollpanelen à Administrativa verktyg à ODBC

  • Klicka på Lägg till för att lägga till en ny ODBC-inställning för MySQL

  • Klicka på Slutför. Nu får du en skärm där du behöver ange IP-adressen till MySQL-servern

  • När MySQL ODBS-anslutningen är klar, gå till R för att åberopa denna datakälla och åtkomst till någon av tabellerna i R

  • Ladda nu biblioteket RODBC med följande kommando

  • När RODBC är installerat, anslut till den klassiska modelldatabasen i MySQL och testa RODBC-biblioteket

Ett exempel på att skapa en spridningsdiagram med R tools-teknik

Följande tabell ger dig informationen. Den ena kolumnen har år och den andra är Totaltelefoner sålda som är i miljoner.

ÅrTotalt sålda telefoner
200476, 53
200598, 37
2006142, 09
2007205, 87
2008300, 49
2009429, 73
2010621, 28
2011846, 32
2012951, 35
2013898, 02

Steg 1: Ladda dessa data till R med metoden load.csv

Steg 2: Nu har du informationen i mitt datasektion som visas nedan

Steg 3: Plotta nu grafen med kommandot

Steg 4: Ditt resultat visas på följande sätt

Tillämpningar av R Tools-teknik

R-verktygsteknikapplikationer används inom ett brett spektrum av områden, från astronomi, ekonomi och kemi till medicin och mycket mer. R: s paket är dedikerade till specifika applikationer. Du kan också skapa din egen R-applikation och du behöver inte vara ett geni för att göra det. Några av R-paketen för applikationer listas nedan.

  • Kliniska tester
  • Klusteranalys
  • Beräkningsfysik
  • Differentialekvationer
  • Miljöstudier
  • Finansiera
  • Genetik
  • Grafiska modeller
  • Grafik och visualisering
  • Maskininlärning
  • Medicinsk avbildning
  • Naturlig språkbehandling
  • Officiell statistik

R Gemenskapen

R är ett globalt samhälle där många människor spenderar sin tid och sin ansträngning för att underhålla och utveckla R-språket och dess miljö. Denna gemenskap spelar en viktig roll för att göra R till en högkvalitativ och transparent programvara. R community gör följande aktiviteter

  • Stöder och förbättrar R-språket
  • Förstora R-språkets omfattning och kraft
  • Skapa nya applikationer i olika fält med R
  • Prata om fördelarna och fördelarna med R
  • Ge hjälp för nybörjare att börja med R

Bidragsgivare till R tools Technology

R har tusentals bidragsgivare från olika delar av världen. R: s tunga lyftare är medlemmar i R-gruppen. De gör ändringar, fixar buggar, testar koden, underhåller CRAN och håller den igång på alla plattformar som stöds.

Vilken R-verktygsteknik bör du välja?

Det finns olika versioner av R tillgängliga för alla typer av användare och olika typer av budget. Välj en som passar ditt behov för att få bättre resultat från R.

Slutsats

Från den här artikeln kan du ha en tydlig uppfattning om R-verktygsteknologi. Det bevisas också att R-verktygsteknologi är den viktigaste plattformen för utveckling av nya statistiska metoder. Det står framför andra dataanalysverktyg. Om du är datavetare bör du definitivt lära dig R som alla andra språk. Om du älskar programmering kommer du definitivt att älska att arbeta med R tools-teknik. Om du vill bli en master i R-språk måste du öva språket ofta och använda det för att utföra viktiga uppgifter.

Rekommenderad artikel

Här är några artiklar för R-verktyg för dataanalys detaljerad information så bara gå igenom länken

  1. Information om karriär i Google Maps
  2. R-programmering kontra pythonskillnad

Kategori:

Big Data