Introduktion til R-værktøjsteknologien

R-værktøj til analyse er det mest kraftfulde og mest anvendte programmeringssprog til computerstatistik, visualisering og datavidenskab. Mange dataforskere og statistikere bruger R til at løse deres problemer inden for dataanalysefeltet i alle sektioner som beregningsbiologi til kvantitativ markedsføring. R er et GNU-projekt, der mere ligner S-sproget. Det betragtes som en dialekt af S-sproget.

R-værktøj til dataanalyse giver en lang række statistiske og grafiske teknikker. R er meget strækbar og tilbyder et stort valg for forskere.

R er en gratis software, og den kører på en lang række platforme som MacOS, Windows, UNIX og Linux.

R-værktøjsteknologi er også det mest populære og succesrige sprog med nogle kraftfulde funktioner. Det bruges af bedst bedømte virksomheder som Google, Facebook, Shell, Merck, Bank of America, Pfizer og LinkedIn.

R værktøjsteknologi Installation

Her er en detaljeret tutorial med skærmbilleder til installation af R-værktøjsteknologi

  1. Gå til R-webstedet, og klik på Download R under overskriften “Kom godt i gang”

  1. Vælg en destination for at downloade R

  1. Vælg hvilken R-pakke, du vil downloade, baseret på dit operativsystem

  1. Vælg “Installer R for første gang” og download filen med den største skrifttype øverst

  1. Klik på "Kør", og vælg derefter dit sprog

  2. Klik på "Næste" for at starte installationen og acceptere alle deres vilkår og betingelser

  1. Vælg Core-filer, og vælg enten 32 bit eller 64 bit filer baseret på dit computersystem

  1. Du har et valg for opstartsindstillinger. Du kan se programmet i flere vinduer, så du også kan have en internetbrowser eller notepad-program åbent. Skærmen vises som nedenfor

  1. Hvis du ønsker at få vist denne visning, skal du klikke på Ja for tilpasset startindstilling i indstillingen Start

  1. Hvis du har klikket på Ja, vil du blive ledet til nedenstående dialogboks og vælge “SDI” (separat vindue) indstilling

  1. I dette trin vælger du mellem almindelig tekst eller HTML

  1. Næste trin er at vælge mellem standard eller Internet2 til internetadgang

  1. Opret en programgenvej og et skrivebordsikon ved at klikke på Næste

  1. Installationen starter med at køre som vist på figuren herunder

  1. Når installationen er afsluttet, får du følgende vindue. Klik på "Udfør"

R Værktøjer Teknologimiljø

R-værktøj er en integreret pakke af softwarefaciliteter udviklet til dataanalyse, statistisk modellering, simulering og grafik. R er et simpelt og effektivt sprog, der inkluderer balsam, løkker, brugerdefinerede rekursive funktioner, input- og outputfaciliteter. R inkluderer følgende

  • effektiv datahåndterings- og opbevaringsfacilitet
  • sæt operatører til beregning af matriser
  • enorm integreret samling af mellemliggende R-værktøj til dataanalyse
  • grafiske faciliteter, der skal vises enten på skærmen eller på papirkopi
  • giver brugerne mulighed for at tilføje yderligere funktionalitet
  • C, C ++ og Fortran-kode kan knyttes til R-værktøjsteknologi og kaldes ved kørselstidspunkt
  • R kan let udvides gennem pakker
  • R har sit eget Latex-lignende dokumentationsformat, der leverer omfattende dokumentation

Opdatering af R Tools Technology

Følg disse enkle trin for at opdatere R

  1. Ilæg installationen

  1. Vælg “Update R” fra den nye “Installr” -menu

  1. Installr kontrollerer, om der er en ny version, der skal opdateres, og klik på Ok

  1. Hvis du vil tjekke Nyhederne om den nye version, skal du klikke på Ja

  1. Klik på Ja, hvis du vil downloade og installere den nyeste R-version

  1. Downloaden starter

  1. Tryk på 'Næste' i R's installationsguide

  1. Vent indtil R er færdig med installationen

  1. Tryk på Ja for at kopiere dine pakker til den nye R-installation

  1. Klik på Ja for at gemme din pakke i din gamle R-mappe

  1. Vent indtil pakkerne bliver kopieret

  1. Du kan også få Rprofile .site kopieret automatisk til det nye sted

  1. Klik på Ja for at få opdaterede pakker i den nye R-installation

  1. R har brug for din tilladelse til at få adgang til internettet

  1. Vent indtil pakkerne er opdateret, og processen køres i baggrunden

  1. Det sidste trin er at afslutte R

Hvorfor bruge R-værktøjsteknologi?

Der er en masse software tilgængelig til dataanalyse i dag, men stadig står R-værktøjet foran alle de andre værktøjer. Der er mange grunde til, at dataforskere vælger R. Få grunde er anført nedenfor

  • R-værktøjsteknologien er gratis

R er et open source-projekt, som du kan downloade og bruge gratis. Du behøver ikke at bekymre dig om abonnementsgebyrer, licensgebyrer, licensfornyelser eller brugergrænser. Da R er en open source-software, kan du inspicere og foretage ændringer i koden, som du vil. Mange eksperter har bidraget til R på en sådan måde, og nu er det til fordel for millioner af mennesker, der bruger R i dag.

  • R er ikke kun en statistisk pakke, det er et sprog

R er et let sprog at lære. I R foretages dataanalyse ved at skrive funktioner og scripts ikke kun i enkle klik. Det tilbyder en naturlig og udtryksfuld måde til dataanalyse. Der er mange fordele ved at lære dette sprog. Det er det mest interaktive sprog sammenlignet med andre programmeringssprog. R leverer nyskabende måde at analysere data og fører til bedre resultater, som ellers ikke ville have været gjort. Et script registrerer alt dit arbejde, der kan køres igen når som helst. Disse scripts gør det også nemt for dig at automatisere en række opgaver, der kan integreres i andre processer.

  • R-værktøj til analyseteknikker lige ved hånden

R indeholder alle de traditionelle og nyligt udviklede teknikker til datamanipulation. Det tilbyder dig også forskellige statistiske modeller og diagrammer, som alle de data, forskere mener, er vigtige for dem. Du kan nemt downloade enhver metode gratis.

  • Kraftig grafik og datavisualisering

En af hovedfunktionerne i R-værktøjsteknologien er visualisering af data gennem diagrammer og grafer. R-værktøjsteknologi tilbyder specielle værktøjer til produktion af grafik fra information leveret i form af søjlediagrammer og spredningsdiagrammer til flerpanels gitterkort. Eksperter i datavisualisering som Bill Cleveland og Edward Tufte tror også på R's grafiske system. På grund af dens fremragende grafiske egenskaber bruges R-værktøjsteknologi på anerkendte steder som New York Times, Economist og FlowingData-bloggen.

  • Hurtigere og bedre resultater

R står foran de sædvanlige black-box-procedurer for andet dataanalyseværktøj. R er designet specielt til dataanalyse til at skabe hurtigere resultater end andre statistiske softwareprogrammer. Det giver dig også mix og match modeller for bedre resultater. Scripterne til R er automatiserede, hvilket hjælper dig med at levere reproducerbar forskning.

  • Avanceret statistik med R-værktøjsteknologi

Førende dataforskere og forskere over hele verden bruger R til statistik, maskinlæring og forudsigelig modellering. R har en masse pakker, der ikke er tilgængelige i noget andet statistisk værktøj på dataanalysemarkedet. Der er mere end 2000 pakker tilgængelige på R-sprog i hvert domæne til gratis download. Og flere pakker tilføjes ofte. På grund af sådanne pakker bruges R-værktøjsteknologi i vid udstrækning inden for områder som finans, genomik og en masse andre felter. Et eksempel på en sådan pakke er “glmnet”. Dette er en eksklusiv modelleringspakke, der håndterer forudsigelsen af ​​interval og kategoriske afhængige variabler effektivt.

  • Fleksibelt R-værktøj til dataanalyse

R-værktøjsteknologi har et indbygget standarddataanalyseværktøj, der inkluderer adgang til data i forskellige formater, datamanipulation og traditionelle og moderne statistiske modeller. De statistiske modeller inkluderer regression, ANOVA, GLM, træmodeller og andre. Alle de statistiske værktøjer er tilgængelige i en objektorienteret ramme, der hjælper dig med kun at udtrække de oplysninger, du har brug for, fra resultaterne. Det vil således reducere uønskede statistikker, og du behøver ikke at udarbejde en udskåret og indsæt statisk rapport.

  • Robust samfund

Hvis du har spørgsmål relateret til R, er der bestemt et svar til dig på nettet. Der er en række samfundsressourcer tilgængelige på internettet for R. R har tusinder af bidragydere og mere end to millioner brugere fra hele verden. Dette er en af ​​hovedårsagerne til at du kan finde svar på alle dine spørgsmål i forbindelse med R på nettet.

  • Ubegrænsede muligheder

R er et open source-samfund, og mange mennesker bidrager direkte til R-sproget. Det har ikke et foruddefineret sæt koder. Du kan bruge koder, der er bidraget af andre til R-samfundet. Du kan også udvide R-funktionerne. R blandes let sammen med andre applikationer som MySQL-database, Apache-webserver, Google maps og andre.

  • Bred accept af R

R bruges meget af de fleste industrier i Indien og i udlandet. R er ved at blive førende inden for forretningsanalysefelt. For nylig integreres SAS også med R og er inkluderet i SAS / ML Studio 3.2 version. R-værktøjsteknologi bruges også mest i kliniske undersøgelser af regeringen.

Særlige træk ved R-værktøjsteknologi

  • R er tilgængelig for Windows, Linux og MacOS platforme
  • R giver dig mulighed for at indtaste data fra SAS, Excel, SPSS, STATA og andre
  • R er et fremragende værktøj til at oprette komplicerede plot og diagrammer, som vil være af god kvalitet
  • R giver dig mulighed for at vise statistiske koncepter ved hjælp af animationer
  • R kan integreres i Excel. Dette giver dig en helt ny række statistikker og grafiske egenskaber
  • R har en meget god community support, der giver svar på alle dine spørgsmål. De fleste af svarene kommer fra eksperter inden for dataanalysefeltet. Samfundet giver dig en detaljeret indsigt i R-sproget for nybegynderne
  • R leverer dataanalyseløsning på nettet ved at integrere R på en server gennem Apache-server
  • R har en masse pakker, der er skrevet til et specifikt formål. Alle pakkerne er indeholdt i CRAN, og pakkerne er opdelt baseret på deres måldomæne
  • R indeholder koder til udførelse af alle de grundlæggende og avancerede statistikker
  • R har Revolution Computing, som er en R-udbyder af virksomheder
  • R har en blog til dem, der diskuterer den seneste udvikling, anvendelser af R inden for forskellige felter og forskellige andre spørgsmål, der er relateret til R

Hvorfor R-værktøjsteknologi får så megen opmærksomhed?

Der er mange sprog, der bruges til dataanalyse, men de fleste foretrækker at bruge R til deres forretning. Årsagerne til, at R foretrækkes mere end andre sprog, er anført nedenfor

  • Mere interaktivt sprog - For dataanalyse er to ting vigtigere - Interaktivitet og sprog. R med andre ord er et interaktivt sprog, der gør det mere specielt end andre sprog.
  • Datastrukturer - R-værktøjsteknologi tilbyder dig også en fremragende måde at oprette datastrukturer. Du behøver ikke at placere alle dine data i et sæt med en foruddefineret struktur. Du kan oprette din egen struktur og placere dine data i en naturlig form.
  • Fremragende grafiske egenskaber - Menneskelige hjerner tiltrækkes mere af billeder end tal eller tekst. R giver dig en grafisk gengivelse af data i høj kvalitet.
  • Manglende værdier - Rigtige data har altid manglende værdier. R har flere funktioner, der hjælper dig med at håndtere manglende værdier. Manglende værdier er en integreret del af R.
  • En masse pakker - R har en masse pakker, der giver dig mulighed for at tilføje din egen funktionalitet for at gøre den unik. Disse pakker hjælper dig med at gøre ekstraordinære ting med R.
  • Support og Community - R har et meget støttende samfund, der hjælper med at forbedre dataanalyse udført gennem R-sprog
  • Førsteklasses objekter - Objekter her betyder funktioner som middelværdi og median. Du kan lettere skifte mellem funktionerne på R-sprog.
  • Vektororienteret - Objekter i R betragtes som en helhed snarere end at behandle det som en samling af individuelle tal. For eksempel, hvis du vil ændre lydstyrken fra liter til milliliter, skal der foretages en simpel kodeændring.
  • Fleksibilitet - R tvinger dig ikke til kun at arbejde på dets sprog. Du kan blande forskellige værktøjer og vælge det bedste værktøj til hver opgave. Du kan også kalde C- og C ++ -funktionalitet
  • Det er let at foretage ændringer - Koder, der er skrevet på R-sprog, er tilgængelige for brugerne. Hvis der skal foretages en mindre ændring af opgaven, kan du foretage en ændring af koden i en kortere periode.

Opretter forbindelse til MySQL fra R

Der er to måder, hvorpå du kan oprette forbindelse til MySQL fra R

  1. Brug af RODBC-bibliotek

  2. Brug af MySQL-bibliotek

Her er nogle få trin til at forklare dig, hvordan MySQL er forbundet til R gennem ODBC-bibliotek.

  • Download ODBC-driveren fra webstedet

  • For at opsætte ODBC Gå til Kontrolpanel à Administrationsværktøjer à ODBC

  • Klik på Tilføj for at tilføje en ny ODBC-opsætning til MySQL

  • Klik på Udfør. Nu får du en skærm, hvor du har brug for at indtaste IP-adressen på MySQL-serveren

  • Når MySQL ODBS-forbindelsen er udført, skal du flytte til R for at påkalde denne datakilde og få adgang til en hvilken som helst af tabellen i R

  • Indlæs nu bibliotekets RODBC ved hjælp af følgende kommando

  • Når RODBC er installeret, skal du oprette forbindelse til den klassiske modeldatabase i MySQL og teste RODBC-biblioteket

Et eksempel på at oprette et scatter plot med R tools teknologi

Følgende tabel giver dig dataene. Den ene kolonne har år og den anden er solgte samlede telefoner, der er i millioner.

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

Trin 1: Indlæs disse data i R ved hjælp af metoden load.csv

Trin 2: Nu har du dataene i min datasektion som vist nedenfor

Trin 3: Plott grafen nu ved hjælp af kommandoen

Trin 4: Dit resultat vises som følger

Anvendelser af R Tools-teknologi

Teknologiske applikationer til R-værktøjer bruges i en lang række områder fra astronomi, finans og kemi til medicin og meget mere. R's pakker er dedikeret til specifikke applikationer. Du kan også oprette din egen R-applikation, og du behøver ikke være et geni for at gøre det. Nogle af R-pakkerne til applikationer er vist nedenfor.

  • Kliniske forsøg
  • Cluster analyse
  • Computational Physics
  • Differentialligninger
  • Miljøstudier
  • Finansiere
  • Genetik
  • Grafiske modeller
  • Grafik og visualisering
  • Maskinelæring
  • Medicinsk billeddannelse
  • Natural Language Processing
  • Officiel statistik

R Fællesskab

R er et globalt samfund, hvor mange mennesker bruger deres tid og kræfter på at opretholde og udvikle R-sproget og dets miljø. Dette samfund spiller en vigtig rolle i at gøre R til en høj kvalitet og gennemsigtig software. R-samfundet udfører følgende aktiviteter

  • Understøtter og forbedrer R-sproget
  • Forstørr omfanget og kraften i R-sproget
  • Opret nye applikationer i forskellige felter vha. R
  • Tal om fordelene og fordelene ved R
  • Giv hjælp til begyndere til at starte med R

Bidragsydere til R-værktøjer Teknologi

R har tusinder af bidragydere fra forskellige dele af verden. R's tunge løftere er medlemmer af R-gruppen. De foretager ændringer, løser fejl, tester koden, vedligeholder CRAN og holder den i gang på alle de understøttede platforme.

Hvilken R-værktøjsteknologi skal du vælge?

Der er forskellige versioner af R tilgængelige for hver type bruger og forskellige typer budgetter. Vælg en der passer til dit behov for at få bedre resultater fra R.

Konklusion

Fra denne artikel kan du få en klar idé om R-værktøjsteknologi. Det er også bevist, at R-værktøjsteknologi er den vigtigste platform for udvikling af nye statistiske metoder. Det står foran andre dataanalyseværktøjer. Hvis du er en datavidenskabsmand, skal du bestemt lære R som ethvert andet sprog. Hvis du elsker programmering, vil du helt sikkert elske at arbejde med R-værktøjsteknologi. Hvis du ønsker at blive en mester i R-sprog, skal du ofte øve sproget og bruge det til at udføre vigtige opgaver.

Anbefalet artikel

Her er nogle artikler til R værktøj til dataanalyse detaljerede oplysninger, så bare gå gennem linket

  1. Oplysninger om karriere i Google Maps
  2. R-programmering vs pythonforskel

Kategori:

Big Data