Introduksjon til R tools-teknologien

R-verktøy for analyse er det kraftigste og mest brukte programmeringsspråket for beregningsstatistikk, visualisering og datavitenskap. Mange dataforskere og statistikere bruker R for å løse problemene sine innen dataanalysefeltet i alle seksjonene som beregningsbiologi til kvantitativ markedsføring. R er et GNU-prosjekt som ligner mer på S-språket. Det regnes som en dialekt av S-språket.

R-verktøy for dataanalyse gir et bredt spekter av statistiske og grafiske teknikker. R er svært utvidbar og tilbyr mye valg for forskere.

R er en gratis programvare, og den kjøres på et bredt utvalg av plattformer som MacOS, Windows, UNIX og Linux.

R tools-teknologi er også det mest populære og vellykkede språket med noen kraftige funksjoner. Det brukes av topprangerte selskaper som Google, Facebook, Shell, Merck, Bank of America, Pfizer og LinkedIn.

R verktøysteknologi Installasjon

Her er en detaljert opplæring med skjermbilder for å installere R tools-teknologi

  1. Gå til R-nettstedet og klikk Last ned R under overskriften “Komme i gang”

  1. Velg en destinasjon for å laste ned R

  1. Velg hvilken R-pakke du vil laste ned basert på operativsystemet ditt

  1. Velg “Installer R for første gang” og last ned filen med den største skriften på toppen

  1. Klikk på "Kjør" og velg deretter språket ditt

  2. Klikk "Neste" for å starte installasjonen og godta alle vilkår og betingelser

  1. Velg Core-filer og velg enten 32-biters eller 64-biters filer basert på datamaskinsystemet

  1. Du har et valg for oppstartsalternativer. Du kan se programmet i flere vinduer, slik at du også kan ha en nettleser eller notisblokkprogram åpent. Skjermen vises som nedenfor

  1. Hvis du ønsker å få denne visningen, bør du klikke Ja for tilpasset oppstartalternativ i oppstartsalternativet

  1. Hvis du har klikket Ja, vil du bli ledet til dialogboksen nedenfor og velge “SDI” (separat vindu)

  1. I dette trinnet velger du mellom ren tekst eller HTML

  1. Neste trinn er å velge mellom standard eller Internet2 for internettilgang

  1. Lag en snarvei og et skrivebordsikon ved å klikke på Neste

  1. Installasjonen vil starte som vist på figuren nedenfor

  1. Når installasjonen er fullført, får du følgende vindu. Klikk "Fullfør"

R Verktøy Teknologimiljø

R tool er en integrert pakke med programvarefasiliteter utviklet for dataanalyse, statistisk modellering, simulering og grafikk. R er et enkelt og effektivt språk som inkluderer conditionals, loops, brukerdefinerte rekursive funksjoner, input og output fasiliteter. R inkluderer følgende

  • effektiv datahåndterings- og lagringsanlegg
  • sett med operatører for beregning av matriser
  • enorm integrert samling av mellomliggende R-verktøy for dataanalyse
  • grafiske fasiliteter som skal vises enten på skjermen eller på papirkopi
  • lar brukerne legge til ekstra funksjonalitet
  • C, C ++ og Fortran-kode kan kobles til R tools-teknologi og kalles på kjøretid
  • R kan enkelt utvides gjennom pakker
  • R har sitt eget Latex-lignende dokumentasjonsformat som leverer omfattende dokumentasjon

Oppdatering av R Tools Technology

Følg disse enkle trinnene for å oppdatere R

  1. Last inn Installr

  1. Velg “Oppdater R” fra den nye “Installr” -menyen

  1. Installr vil sjekke om det er en ny versjon å oppdatere og klikke på OK

  1. Hvis du vil sjekke Nyheter om den nye versjonen, klikker du Ja

  1. Klikk Ja hvis du vil laste ned og installere den nyeste R-versjonen

  1. Nedlastingen starter

  1. Trykk 'Neste' i R-installasjonsveiviseren

  1. Vent til R er ferdig med installasjonen

  1. Trykk Ja for å kopiere pakkene dine til den nye R-installasjonen

  1. Klikk Ja for å oppbevare pakken din i den gamle R-mappen

  1. Vent til pakkene blir kopiert

  1. Du kan også få Rprofile .site automatisk kopiert til det nye stedet

  1. Klikk Ja for å få oppdaterte pakker i den nye R-installasjonen

  1. R trenger din tillatelse til å få tilgang til internett

  1. Vent til pakkene er oppdatert og prosessen kjøres i bakgrunnen

  1. Det siste trinnet er å avslutte R

Hvorfor bruke R tools Technology?

Det er mye programvare tilgjengelig for dataanalyse i dag, men fremdeles står R-verktøyet foran alle de andre verktøyene. Det er mange grunner til at dataforskere velger R. Få grunner er listet opp nedenfor

  • R-verktøysteknologien er gratis

R er et åpen kildekode-prosjekt som du kan laste ned og bruke gratis. Du trenger ikke å bekymre deg for abonnementsavgift, lisensavgift, lisensfornyelse eller brukergrenser. Siden R er en åpen kildekode-programvare, kan du inspisere og gjøre endringer i koden slik du vil. Mange eksperter har bidratt til R på en slik måte, og nå kommer det millioner av mennesker som bruker R i dag.

  • R er ikke bare en statistisk pakke, det er et språk

R er et enkelt språk å lære. I R blir dataanalyse gjort ved å skrive funksjoner og skript, ikke bare med enkle klikk. Det tilbyr en naturlig og uttrykksfull måte for dataanalyse. Det er mange fordeler med å lære dette språket. Det er det mest interaktive språket sammenlignet med andre programmeringsspråk. R gir innovativ måte å analysere data på, og fører til bedre resultater som ellers ikke ville blitt gjort. Et skript registrerer alt arbeidet ditt som kan kjøres på nytt når som helst. Disse skriptene gjør det også enkelt for deg å automatisere en sekvens av oppgaver som kan integreres i andre prosesser.

  • R-verktøy for analyseteknikker til fingerspissene

R inneholder alle de tradisjonelle og nylig utviklede datamanipuleringsteknikkene. Det tilbyr deg forskjellige statistiske modeller og diagrammer som alle dataene forskere mener er avgjørende for dem. Du kan enkelt laste ned hvilken som helst metode gratis.

  • Kraftig grafikk og datavisualisering

En av hovedfunksjonene i R tools-teknologien er visualisering av data gjennom diagrammer og grafer. R tools technology tilbyr spesialverktøy for å produsere grafikk fra informasjon gitt i form av søylediagrammer og spredningsdiagrammer til flerpanel gitterdiagrammer. Eksperter på datavisualisering som Bill Cleveland og Edward Tufte tror også på Rs grafiske system. På grunn av sine utmerkede grafiske egenskaper, brukes R tools-teknologi på anerkjente steder som New York Times, Economist og FlowingData-bloggen.

  • Raskere og bedre resultater

R står foran de vanlige black-box prosedyrene til annet dataanalyseverktøy. R er designet spesielt for dataanalyse for å skape raskere resultater enn andre statistiske programmer. Det tilbyr deg også å blande og matche modeller for bedre resultater. Skriptene til R er automatiserte, noe som hjelper deg å levere reproduserbar forskning.

  • Avansert statistikk med R tools-teknologi

Ledende dataforskere og forskere over hele verden bruker R for statistikk, maskinlæring og prediktiv modellering. R har mange pakker som ikke er tilgjengelige i noe annet statistisk verktøy i dataanalysemarkedet. Det er mer enn 2000 pakker tilgjengelig på R-språk i hvert domene for gratis nedlasting. Og flere pakker blir lagt til ofte. På grunn av slike pakker blir R tools-teknologi mye brukt i felt som finans, genomikk og mange andre felt. Et eksempel på en slik pakke er “glmnet”. Dette er en eksklusiv modelleringspakke som håndterer forutsigelsen av intervaller og kategoriske avhengige variabler effektivt.

  • Fleksibelt R-verktøy for dataanalyse

R tools technology har et innebygd standard dataanalyseverktøy som inkluderer tilgang til data i forskjellige formater, datamanipulering og tradisjonelle og moderne statistiske modeller. De statistiske modellene inkluderer regresjon, ANOVA, GLM, tremodeller og andre. Alle de statistiske verktøyene er tilgjengelige i et objektorientert rammeverk som hjelper deg å bare hente ut den informasjonen du trenger fra resultatene. Det vil dermed redusere uønsket statistikk, og du trenger ikke å lage en kutt og lim inn statisk rapport.

  • Robust samfunn

Hvis du har spørsmål relatert til R, er det definitivt et svar for deg på nettet. Det er mange samfunnsressurser tilgjengelig på internett for R. R har tusenvis av bidragsytere og mer enn to millioner brukere fra hele verden. Dette er en av de viktigste grunnene til at du kan finne svar på alle spørsmålene dine relatert til R på nettet.

  • Ubegrensede muligheter

R er et samfunn med åpen kildekode og mange mennesker bidrar direkte til R-språket. Det har ikke et forhåndsdefinert sett med koder. Du kan bruke koder som er bidratt av andre til R-samfunnet. Du kan også utvide R-funksjonene. R blir enkelt blandet sammen med andre applikasjoner som MySQL-database, Apache-webserver, Google maps og andre.

  • Bred aksept av R

R brukes mye av de fleste industriene i India og i utlandet. R er i ferd med å bli ledende innen forretningsanalysefelt. Nylig integreres SAS også med R og er inkludert i SAS / ML Studio 3.2-versjonen. R tools-teknologi brukes også mest i kliniske undersøkelser av myndighetene.

Spesielle funksjoner ved R tools technology

  • R er tilgjengelig for Windows, Linux og MacOS-plattformer
  • R lar deg legge inn data fra SAS, Excel, SPSS, STATA og andre
  • R er et utmerket verktøy for å lage kompliserte tomter og diagrammer som vil være av god kvalitet
  • R lar deg vise statistiske konsepter ved hjelp av animasjoner
  • R kan være innebygd i Excel. Dette vil gi deg et helt nytt spekter av statistikker og grafiske egenskaper
  • R har en veldig god samfunnsstøtte som gir svar på alle spørsmålene dine. De fleste av svarene kommer fra eksperter innen dataanalysefeltet. Fellesskapet gir deg en detaljert innsikt i R-språket for nybegynnere
  • R tilbyr dataanalyseløsning på nettet ved å legge inn R på en server gjennom Apache-server
  • R har mange pakker som er skrevet til et bestemt formål. Alle pakkene er inneholdt i CRAN og pakkene er delt ut basert på deres måldomene
  • R inneholder koder for å utføre all grunnleggende og avansert statistikk
  • R har Revolution Computing som er en R-leverandør
  • R har en blogg for seg som diskuterer den siste utviklingen, bruk av R innen forskjellige felt og forskjellige andre saker som er relatert til R

Hvorfor R-verktøysteknologi får så mye oppmerksomhet?

Det er mange språk som brukes til dataanalyse, men de fleste foretrekker å bruke R for sin virksomhet. Årsakene til at R er foretrukket mer enn andre språk er listet opp nedenfor

  • Mer interaktivt språk - For dataanalyse er to ting viktigere - Interaktivitet og språk. R i andre termer er et interaktivt språk som gjør det mer spesielt enn andre språk.
  • Datastrukturer - R tools-teknologi tilbyr deg også en utmerket måte å lage datastrukturer. Du trenger ikke legge alle dataene i et sett med en forhåndsdefinert struktur. Du kan lage din egen struktur og legge dataene dine i en naturlig form.
  • Utmerkede grafiske egenskaper - Menneskelige hjerner tiltrekkes mer av bilder enn tall eller tekst. R gir deg en grafisk representasjon av data av høy kvalitet.
  • Verdier som mangler - Ekte data har alltid manglende verdier. R har flere funksjoner som hjelper deg med å takle manglende verdier. Manglende verdier er en integrert del av R.
  • Mange pakker - R har mange pakker som lar deg legge til din egen funksjonalitet for å gjøre den unik. Disse pakkene hjelper deg å gjøre ekstraordinære ting med R.
  • Support and Community - R har et veldig støttende fellesskap som hjelper til med å forbedre dataanalyse gjennom R-språk
  • Førsteklasses objekter - Objekter her betyr funksjoner som middel og median. Du kan lettere skifte mellom funksjonene på R-språk.
  • Vektororientert - Objekter i R anses som en helhet i stedet for å behandle det som en samling av individuelle tall. For eksempel, hvis du vil endre volumet fra liter til milliliter, må du gjøre en enkel kodeendring.
  • Fleksibilitet - R tvinger deg ikke til bare å jobbe innenfor språket. Du kan blande forskjellige verktøy og velge det beste verktøyet for hver oppgave. Du kan også ringe C- og C ++ -funksjonalitet
  • Det er enkelt å gjøre endringer - Kodene som er skrevet på R-språk er tilgjengelige for brukerne. Hvis det må gjøres noen mindre endring av oppgaven, kan du gjøre en endring i koden på kortere tid.

Koble til MySQL fra R

Det er to måter du kan koble til MySQL fra R

  1. Bruker RODBC bibliotek

  2. Bruker MySQL-bibliotek

Her er noen trinn for å forklare deg hvordan MySQL er koblet til R gjennom ODBC-bibliotek.

  • Last ned ODBC-driveren fra nettstedet

  • For å sette opp ODBC Gå til Kontrollpanel à Administrasjonsverktøy à ODBC

  • Klikk Legg til for å legge til en ny ODBC-oppsett for MySQL

  • Klikk på Fullfør. Nå får du et skjermbilde der du trenger å oppgi IP-adressen til MySQL-serveren

  • Etter at MySQL ODBS-tilkoblingen er fullført, flytter du til R for å påkalle denne datakilden og få tilgang til hvilken som helst av tabellene i R

  • Last nå biblioteket RODBC ved hjelp av følgende kommando

  • Når RODBC er installert, kobler du til databasen med klassiske modeller i MySQL og tester RODBC-biblioteket

Et eksempel på å lage en scatter-plot med R tools-teknologi

Følgende tabell gir deg dataene. Den ene kolonnen har år og den andre er solgte Totaltelefoner som er i millioner.

ÅrTotalt solgte telefoner
200476.53
200598, 37
2006142, 09
2007205, 87
2008300, 49
2009429, 73
2010621, 28
2011846, 32
2012951, 35
2013898, 02

Trinn 1: Last inn disse dataene i R ved hjelp av metoden load.csv

Trinn 2: Nå har du dataene i datadelen min som vist nedenfor

Trinn 3: Plott grafen nå ved hjelp av kommandoen

Trinn 4: Resultatet ditt blir vist på følgende måte

Bruksområder for R Tools-teknologi

Tekniske applikasjoner for R-verktøy brukes i et bredt spekter av felt fra astronomi, finans og kjemi til medisin og mye mer. R's pakker er dedikert til spesifikke applikasjoner. Du kan også lage din egen R-applikasjon, og du trenger ikke å være et geni for å gjøre det. Noen av R-pakker for applikasjoner er listet opp nedenfor.

  • Kliniske studier
  • Cluster analyse
  • Beregningsfysikk
  • Differensiallikninger
  • Miljøstudier
  • Finansiere
  • genetikk
  • Grafiske modeller
  • Grafikk og visualisering
  • Maskinlæring
  • Medisinsk avbildning
  • Natural Language Processing
  • Offisiell statistikk

R Fellesskap

R er et globalt samfunn hvor mange mennesker bruker sin tid og krefter på å opprettholde og utvikle R-språket og dets miljø. Dette fellesskapet spiller en viktig rolle i å gjøre R til en gjennomsiktig programvare av høy kvalitet. R-samfunnet gjør følgende aktiviteter

  • Støtter og forbedrer R-språket
  • Forstørr omfanget og kraften til R-språket
  • Lag nye applikasjoner i forskjellige felt ved å bruke R
  • Snakk om fordelene og fordelene ved R
  • Gi hjelp for nybegynnere til å begynne med R

Bidragsytere til R tools Technology

R har tusenvis av bidragsytere fra forskjellige deler av verden. De tunge løfterne til R er medlemmer av R-gruppen. De gjør endringer, fikser feil, tester koden, vedlikeholder CRAN og fortsetter den på alle støttede plattformer.

Hvilken R-verktøysteknologi bør du velge?

Det er forskjellige versjoner av R tilgjengelig for alle typer brukere og forskjellige typer budsjett. Velg en som passer ditt behov for å få bedre resultater fra R.

Konklusjon

Fra denne artikkelen kan du ha en klar ide om R-verktøysteknologi. Det er også bevist at R tools-teknologi er den viktigste plattformen for utvikling av nye statistiske metoder. Den står foran andre dataanalyseverktøy. Hvis du er en dataforsker, bør du absolutt lære R som alle andre språk. Hvis du elsker programmering, vil du definitivt elske å jobbe med R tools-teknologi. Hvis du vil bli en mester i R-språk, må du øve på språket ofte og bruke det til å utføre viktige oppgaver.

Anbefalt artikkel

Her er noen artikler for R-verktøy for dataanalyse detaljinformasjon, så bare gå gjennom lenken

  1. Informasjon om karriere i Google Maps
  2. R-programmering vs pythonforskjell

Kategori:

Stor Data