Зачем нужен язык R

Для бигдаты, аналитики и точной статистики

Зачем нужен язык R

Кажется, что языка Python достаточно для всего: и написать скрипт для сервера, и проанализировать данные, и обучить нейронку. Тем более что для него есть много библиотек для статистики и анализа данных — можно брать и использовать любую из них. 

Но часто для аналитики и работы со статистикой используют другой язык — R. Давайте выясним, почему для этого нужен отдельный язык и чем он хорош.

Свободный язык от аналитиков для аналитиков

Первая версия языка R появилась в 1993 году, на два года позже, чем Python. В то время Python ещё не был так популярен и у него не было столько библиотек для анализа данных, сколько есть сейчас. Поэтому учёные из факультета статистики Оклендского университета создали язык для своих внутренних задач. А так как их звали Росс и Роберт, то и язык они назвали в честь первой буквы в имени — R.

Изначально R разрабатывался как внутреннее средство на факультете для решения своих статистических задач. Но в то время среди учёных было хорошим тоном делиться своими наработками со всеми, поэтому они открыли исходный код языка, чтобы каждый мог его улучшить или добавить что-то полезное. С тех пор язык вырос из факультетского проекта до популярного во всём мире инструмента для статистики.

Особенность языка R

Так как этот язык придумывали для задач учёных, авторы не старались делать его интуитивно понятным. Они исходили из того, что этим языком будут пользоваться люди, хорошо знакомые с математическим анализом, статистическими методами и вероятностными отклонениями. Именно поэтому R может показаться очень сложным языком, хотя внутри он очень прост и логичен.

Вам может быть интересно:

Пример программы

В языке не так много привычных по другим языкам команд, но переменные, условные операторы и ввод-вывод есть. Главное — знать специальные команды языка по обработке данных. 

Например, если нам нужно посчитать средний балл оценок учеников с разбивкой по оценкам в процентном соотношении, то будет достаточно такого кода:

# В переменную a поместить список всех оценок:
a <- c(4,3,3,3,3,4,4,4,4,4,5,4,4,4,5,5,5,5,3,5,5,4,4,3,3,4,4,3,5,5,4,3,3,4,4,3,3,5,4,5,5)
# В переменную n поместить количество оценок:
length(a) -> n
# Средний балл:
m <- mean(a)
# Таблица (горизонтальная) с подсчётом количества оценок:
t <- table(a)
# Преобразование в более удобный формат данных (вертикальную таблицу):
f <- as.data.frame(t)
# Вычисление процентной доли и запись её в третий столбец:
mapply(function(r) r*100/n, f[,2]) -> f[,3]
# Заголовки столбцов:
colnames(f) <- c("Оценка", "Кол-во", "%")
# Вывод результатов:
a
n
m
f
Зачем нужен язык R
Программа на языке R с результатами работы и графиком в среде разработки RStudio.

Для чего нужен R

Основное применение языка R — анализ данных и построение выводов на их основе:

  • визуализация данных любым способом;
  • сбор и анализ данных из разных источников;
  • работа со статистикой, нахождение аномалий в данных;
  • поиск закономерностей и отклонений в данных;
  • проверка и подтверждение гипотез.

Отдельное направление в R — машинное обучение и нейросети. Так как язык R изначально был заточен на обработку огромных массивов данных, то на нём легко организовать модель глубокого обучения или сделать новую нейросеть.

Дополнительные модули

Чтобы работать с данными было ещё проще, сообщество учёных и разработчиков сделали много разных модулей, каждый под свою задачу (их ещё называют пакетами). Есть среди них и базовые модули, без которых в R работать не получится: базовый модуль base  или модуль grDevices, который отвечает за вывод графиков на экран.

Если нужно что-то специализированное для работы с данными, скорее всего, для этого уже есть модуль. Например, для кластерного анализа подключают модуль cluster,  а модуль nlme используют для анализа нелинейных моделей. Сейчас доступно около двух тысяч модулей, поэтому, скорее всего, для каждой прикладной задачи можно найти готовый модуль.

Что дальше

В следующем выпуске расскажем подробнее про этот язык — из чего состоит, какие команды в нём есть и с чего в нём начать. 

Текст и иллюстрации:

Михаил Полянин

Художник:

Даня Берковский

Корректор:

Ирина Михеева

Вёрстка:

Кирилл Климентьев

Получите ИТ-профессию
В «Яндекс Практикуме» можно стать разработчиком, тестировщиком, аналитиком и менеджером цифровых продуктов. Первая часть обучения всегда бесплатная, чтобы попробовать и найти то, что вам по душе. Дальше — программы трудоустройства.
Получите ИТ-профессию Получите ИТ-профессию Получите ИТ-профессию Получите ИТ-профессию
Вам может быть интересно
Как программируют станки на заводах
Как программируют станки на заводах

От токарных до лазерных

easy
Препроцессоры CSS: что это такое и зачем они нужны
Препроцессоры CSS: что это такое и зачем они нужны

Что такое препроцессоры CSS и зачем они нужны.

medium
SSL-сертификаты и безопасный интернет
SSL-сертификаты и безопасный интернет

Ваше соединение надёжно защищено. Или нет.

easy
Вместо офиса: как отказаться от решений Google и Microsoft на случай сами знаете чего
Вместо офиса: как отказаться от решений Google и Microsoft на случай сами знаете чего

Продолжение саги про цифровой суверенитет

easy
Сколько мониторов нужно программисту для работы
Сколько мониторов нужно программисту для работы

От одного до…

easy
Как работает сортировка расчёской
Как работает сортировка расчёской

Улучшаем пузырьковую сортировку.

easy
Зачем нужны переменные в CSS
Зачем нужны переменные в CSS

Чтобы работать со стилями ещё гибче и проще.

medium
Что такое кэш и зачем его чистить
Что такое кэш и зачем его чистить

Это старые данные, которые уже могут быть неактуальны

easy
Разгон: неочевидная работа программистов, о которой вы ничего не знаете (а жаль)
Разгон: неочевидная работа программистов, о которой вы ничего не знаете (а жаль)

Тайные герои нашего времени

easy
easy