R Project 3.3.3

R-project: een uitgebreid statistisch berekenings- en grafisch systeem

Als u op zoek bent naar een krachtig statistisch reken- en grafisch systeem, dan is R Project de perfecte oplossing voor u. R is ontwikkeld door Ross Ihaka en Robert Gentleman aan de Universiteit van Auckland, Nieuw-Zeeland, en is open-sourcesoftware die enorm populair is geworden onder statistici, data-analisten, onderzoekers en ontwikkelaars over de hele wereld.

R biedt een taal plus een runtime-omgeving met afbeeldingen, een debugger, toegang tot bepaalde systeemfuncties en de mogelijkheid om programma's uit te voeren die zijn opgeslagen in scriptbestanden. Het ontwerp van de software is sterk beïnvloed door twee bestaande talen: Becker, Chambers & Wilks' S (zie Wat is S?) en Sussman's Scheme. Terwijl de resulterende taal qua uiterlijk sterk lijkt op S, zijn de onderliggende implementatie en semantiek afgeleid van Scheme.

De kern van R is een geïnterpreteerde computertaal die vertakking en looping mogelijk maakt, evenals modulaire programmering met behulp van functies. De meeste voor de gebruiker zichtbare functies in R zijn in R zelf geschreven. Het is voor gebruikers mogelijk om te communiceren met procedures die zijn geschreven in C/C ++ of FORTRAN-talen voor efficiëntie.

R biedt een uitgebreid scala aan statistische procedures die kunnen worden gebruikt voor data-analyse, zoals lineaire regressiemodellen (LM), gegeneraliseerde lineaire modellen (GLM), mixed-effects-modellen (MEM), tijdreeksanalyse (TSA), overlevingsanalyse (SA ) onder andere. Daarnaast biedt het ook grafische mogelijkheden, waaronder scatterplots, lijngrafieken, staafdiagrammen, histogrammen enz.

Een van de belangrijkste voordelen van het gebruik van R Project ten opzichte van andere statistische softwarepakketten zoals SAS of SPSS is de flexibiliteit. Gebruikers kunnen hun analyses eenvoudig aanpassen aan hun specifieke behoeften door hun eigen code te schrijven of extra pakketten te installeren van CRAN - Comprehensive R Archive Network - dat duizenden door gebruikers bijgedragen pakketten bevat die verschillende gebieden bestrijken, zoals financiën, biologie, sociale wetenschappen, enz.

Een ander voordeel van het gebruik van R Project ten opzichte van andere commerciële softwarepakketten zoals SAS of SPSS is de kosteneffectiviteit. Omdat het open-source software is, kan iedereen het gratis downloaden zonder enige licentiekosten, in tegenstelling tot commerciële software waar je forse bedragen moet betalen om ze te gebruiken.

Bovendien is er, aangezien het open source is, altijd ruimte voor verbetering door bijdragen van de gemeenschap. Dit betekent dat gebruikers codeverbeteringen of bugfixes kunnen bijdragen aan het project, waardoor het in de loop van de tijd beter wordt.

Naast kosteneffectief, flexibel, aanpasbaar en voortdurend verbeterend door bijdragen van de gemeenschap; een ander voordeel van deze tool ligt in het vermogen om grote datasets efficiënt te verwerken. Elke dag worden er steeds meer gegevens gegenereerd in verschillende sectoren, van gezondheidszorg tot financiën; efficiënt omgaan met grote datasets wordt cruciaal. En dit is waar tools zoals Hadoop in het spel komen, maar zelfs dan vereisen ze gespecialiseerde kennis, terwijl je met tools zoals R geen gespecialiseerde kennis nodig hebt, waardoor het zelfs voor beginners toegankelijk is.

Bovendien, aangezien de meeste organisaties al zwaar hebben geïnvesteerd in databases zoals Oracle SQL Server MySQL enz.; het integreren van deze databases met tools zoals Hadoop wordt moeilijk, terwijl het integreren ervan met tools zoals R gemakkelijker wordt vanwege de compatibiliteit met deze databases, waardoor gegevensextractie eenvoudiger dan ooit wordt.

Kortom, als u op zoek bent naar een uitgebreide statistische berekeningstool die flexibiliteit biedt, aanpasbaar, kosteneffectief, constante verbetering door bijdragen van de gemeenschap, efficiënt omgaan met grote datasets, compatibiliteit met populaire databases, zoek dan niet verder dan "R Project"!