Så du är en statistiker eller en under utveckling! Jag är säker på att du antingen använder R redan eller åtminstone vet om det.
'R' behöver ingen introduktion för yrkesverksamma som hanterar 'DATA'. R är ett välkänt språk bland dataforskare och statistiker (och andra människor som försöker förstå ”DATA”) och kallas den statistiska programvaran för 2014 och därefter. Idag kommer vi att diskutera varför du som statistiker måste vara skicklig i R.
R liknar andra programmeringsspråk som Java och C, men några av dess funktioner tilltalar specifikt statistiker. Den innehåller ett antal inbyggda mekanismer för att organisera data, köra beräkningar och skapa grafiska representationer av sådana datamängder.
Varför ska Statistical Professional känna till R?
vad är skillnaden mellan en klass och ett gränssnitt
- Brett utbud av statistiska funktioner i R.
R har ett brett sortiment av statistiska tekniker som linjär och icke-linjär modellering, klassiska statistiska tester, tidsserieanalys, klassificering etc. och de grafiska teknikerna är mycket töjbara genom funktioner och tillägg. Eftersom R-community är öppen källkod är det känt för sina aktiva paketdrivande. Statistiker tycker att det är lätt att följa de algoritmiska valen, eftersom många R: s standardfunktioner är skrivna i R självt. R har starkare objektorienterade programmeringsmöjligheter än något annat statistiskt datorspråk. Den tillåtna lexikaliska avgränsningsregeln förenklar förlängningen av R.
När vi tittar på funktionerna och dess användning vet vi att R är ett kraftfullt statistiskt datorspråk. Det faller under kategorin avancerade analytiska tekniker som används i dagens organisationer som arbetar med Big Data. R har kunnat locka cirka 2 miljoner användare med sitt open source-ramverk. Därför verkar R vara framtiden för alla statistiker.
- R: s lysande grafik.
När man talar om statistik slår ingenting en bra siffra (både antal och grafik). R har en enastående grafisk effekt. Om du tittar är graferna som skapats av R otroligt tydliga, av hög kvalitet och ganska imponerande. Statisk graf är en absolut styrka av R och producerar diagram för publiceringskvalitet tillsammans med dynamisk och interaktiv grafik med ytterligare paket.
Vad gör R bättre?
hur man skriver scanner i java
- R är gratis och öppen källkod! Så vem som helst får använda och ändra det. Det är licensierat under GNU (General Public License) och R-stiftelsen för statistisk beräkning har upphovsrätten.
- R är fri från att begränsa licensrestriktioner. Vi kan köra R på valfritt operativsystem när som helst, vilket
- Gör det plattformsoberoende. Den körs på olika hårdvaror som Linux, Mac och Microsoft Windows för både 32 och 64-bitars processorer.
- R har över 4800 paket från flera förvar som specialiserat sig på olika ämnen som Data Mining, Bio-Informatics, Spatial Analysis och Econometrics.
- R fungerar bra med olika andra dataimportverktyg som CSV, SAS, SPSS och även Microsoft excel, Microsoft Access, Oracle, MySQL och SQLite.
Flera webbplatser för spårning av jobb visar att efterfrågan på ”R” är på sin högsta nivå och snabbt ökar. Så, som statistikproffs och väljer att ignorera R-språk, kommer du säkert att vara på den förlorande sidan.