R Project 3.3.3

R-projekt: Et omfattende statistisk beregnings- og grafiksystem

Hvis du leder efter et kraftfuldt statistisk beregnings- og grafiksystem, er R Project den perfekte løsning for dig. Udviklet af Ross Ihaka og Robert Gentleman ved University of Auckland, New Zealand, er R en open source-software, der har vundet enorm popularitet blandt statistikere, dataanalytikere, forskere og udviklere verden over.

R giver et sprog plus et runtime-miljø med grafik, en debugger, adgang til visse systemfunktioner og muligheden for at køre programmer gemt i scriptfiler. Softwarens design er blevet stærkt påvirket af to eksisterende sprog: Becker, Chambers & Wilks' S (se Hvad er S?) og Sussman's Scheme. Mens det resulterende sprog i udseende ligner S, er den underliggende implementering og semantik afledt af Scheme.

Kernen i R er et fortolket computersprog, der tillader forgrening og looping samt modulær programmering ved hjælp af funktioner. De fleste af de brugersynlige funktioner i R er skrevet i R selv. Det er muligt for brugere at interface med procedurer skrevet i C/C++ eller FORTRAN sprog for effektivitet.

R tilbyder en bred vifte af statistiske procedurer, der kan bruges til dataanalyse, såsom lineære regressionsmodeller (LM), generaliserede lineære modeller (GLM), mixed-effects modeller (MEM), tidsserieanalyse (TSA), overlevelsesanalyse (SA). ) blandt andre. Derudover giver det også grafiske muligheder, som inkluderer punktplot, linjegrafer, søjlediagrammer, histogrammer osv.

En af de væsentligste fordele ved at bruge R Project frem for andre statistiske softwarepakker som SAS eller SPSS er dens fleksibilitet. Brugere kan nemt tilpasse deres analyser efter deres specifikke behov ved at skrive deres egen kode eller installere yderligere pakker fra CRAN - Comprehensive R Archive Network - som indeholder tusindvis af brugerbidragede pakker, der dækker forskellige områder såsom finans, biologi, samfundsvidenskab mv.

En anden fordel ved at bruge R Project i forhold til andre kommercielle softwarepakker som SAS eller SPSS er omkostningseffektiviteten. Da det er open source-software, kan alle downloade det gratis uden nogen licensgebyrer i modsætning til kommerciel software, hvor man skal betale store beløb bare for at bruge dem.

Da det er open source, er der desuden altid plads til forbedringer gennem bidrag fra fællesskabet. Dette betyder, at brugere kan bidrage med kodeforbedringer eller fejlrettelser tilbage i projektet, hvilket gør det bedre over tid.

Ud over at være omkostningseffektiv, fleksibel, tilpasselig  og konstant forbedres gennem fællesskabsbidrag; en anden fordel, som dette værktøj tilbyder, ligger i dets evne til at håndtere store datasæt effektivt. Med stigende mængder af data, der genereres hver dag på tværs af forskellige brancher lige fra sundhedspleje til finansiering; håndtering af store datasæt effektivt bliver afgørende. Og det er her værktøjer som Hadoop kommer i spil, men selv da kræver de specialiseret viden, mens man med værktøjer som R ikke behøver nogen specialiseret viden, der gør det tilgængeligt selv for begyndere.

Desuden da de fleste organisationer allerede har investeret kraftigt i databaser såsom Oracle SQL Server MySQL etc; det bliver vanskeligt at integrere disse databaser med værktøjer som Hadoop, hvorimod det bliver nemmere at integrere dem med værktøjer som R på grund af dets kompatibilitet med disse databaser, hvilket gør dataudtræk lettere end nogensinde før.

Afslutningsvis, hvis du leder efter et omfattende statistisk beregningsværktøj, der tilbyder fleksibilitet tilpasningsmuligheder omkostningseffektivitet konstant forbedring gennem bidrag fra fællesskabet, effektiv håndtering af store datasæt kompatibilitet med populære databaser, så led ikke længere end "R Project"!