Sie sind also ein Statistiker oder einer im Entstehen! Ich bin sicher, dass Sie entweder R bereits verwenden oder zumindest davon wissen.
'R' muss für Fachleute, die sich mit 'DATEN' befassen, nicht vorgestellt werden. R ist eine bekannte Sprache unter Datenwissenschaftlern und Statistikern (und anderen Leuten, die versuchen, die „DATEN“ zu verstehen) und wird als statistische Statistiksoftware von 2014 und darüber hinaus bezeichnet. Heute werden wir diskutieren, warum Sie als Statistiker R. beherrschen müssen.
R ähnelt anderen Programmiersprachen wie Java und C, aber einige seiner Funktionen sprechen speziell Statistiker an. Es enthält eine Reihe integrierter Mechanismen zum Organisieren der Daten, Ausführen von Berechnungen und Erstellen grafischer Darstellungen solcher Datensätze.
Chefkoch ist ein Orchestrierungswerkzeug
Warum sollte Statistical Professional R kennen?
- Große Auswahl an statistischen Merkmalen in R.
R verfügt über eine breite Palette statistischer Techniken wie lineare und nichtlineare Modellierung, klassische statistische Tests, Zeitreihenanalyse, Klassifizierung usw., und die grafischen Techniken sind durch Funktionen und Erweiterungen in hohem Maße erweiterbar. Als Open Source ist R-Community für seine aktiven Paketbeiträge bekannt. Statistiker finden es einfach, den algorithmischen Entscheidungen zu folgen, da viele Standardfunktionen von R in R selbst geschrieben sind. R verfügt über stärkere objektorientierte Programmiermöglichkeiten als alle anderen statistischen Computersprachen. Die zulässige lexikalische Scoping-Regel vereinfacht die Erweiterung von R.
Wenn wir uns die Funktionen und ihre Verwendung ansehen, wissen wir, dass R eine leistungsstarke statistische Computersprache ist. Es fällt unter die Kategorie fortgeschrittener Analysetechniken, die in heutigen Organisationen verwendet werden, die sich mit Big Data befassen. R konnte mit seinem Open-Source-Framework rund 2 Millionen Benutzer anziehen. Daher scheint R die Zukunft für alle Statistiker zu sein.
- Rs brillante Grafik.
Wenn es um Statistiken geht, gibt es nichts Schöneres als eine gute Zahl (sowohl Anzahl als auch Grafik). R hat eine hervorragende grafische Ausgabe. Wenn Sie einen Blick darauf werfen, sind die von R erstellten Grafiken unglaublich klar, von hoher Qualität und ziemlich beeindruckend. Statische Diagramme sind eine absolute Stärke von R und erzeugen Diagramme in Publikationsqualität sowie dynamische und interaktive Grafiken mit zusätzlichen Paketen.
Was macht R besser?
- R ist kostenlos und Open Source! Jeder darf es also verwenden und ändern. Es ist unter der GNU (General Public License) lizenziert und die R-Stiftung für statistische Berechnungen besitzt das Urheberrecht.
- R ist frei von strengen Lizenzbeschränkungen. Wir können R auf jedem Betriebssystem zu jeder bevorzugten Zeit ausführen
- Macht es plattformübergreifend. Es läuft auf unterschiedlicher Hardware wie Linux, Mac und Microsoft Windows von 32- und 64-Bit-Prozessoren.
- R verfügt über mehr als 4800 Pakete aus mehreren Repositories, die sich auf verschiedene Themen wie Data Mining, Bioinformatik, Raumanalyse und Ökonometrie spezialisiert haben.
- R funktioniert gut mit verschiedenen anderen Datenimport-Tools wie CSV, SAS, SPSS und sogar Microsoft Excel, Microsoft Access, Oracle, MySQL und SQLite.
Mehrere Job-Tracking-Sites zeigen, dass die Nachfrage nach „R“ auf ihrem Allzeithoch ist und schnell steigt. Wenn Sie als Statistikprofi die R-Sprache ignorieren, sind Sie auf der Verliererseite.