R Project 3.3.3

R 프로젝트: 포괄적인 통계 계산 및 그래픽 시스템

강력한 통계 계산 및 그래픽 시스템을 찾고 있다면 R Project가 완벽한 솔루션입니다. 뉴질랜드 오클랜드 대학교의 Ross Ihaka와 Robert Gentleman이 개발한 R은 전 세계 통계학자, 데이터 분석가, 연구원 및 개발자들 사이에서 엄청난 인기를 얻은 오픈 소스 소프트웨어입니다.

R은 그래픽, 디버거, 특정 시스템 기능에 대한 액세스 및 스크립트 파일에 저장된 프로그램을 실행할 수 있는 기능을 갖춘 런타임 환경과 함께 언어를 제공합니다. 소프트웨어의 설계는 Becker, Chambers & Wilks의 S(What is S? 참조) 및 Sussman의 Scheme이라는 두 가지 기존 언어의 영향을 많이 받았습니다. 결과 언어는 모양이 S와 매우 유사하지만 기본 구현 및 의미 체계는 Scheme에서 파생됩니다.

R의 핵심은 함수를 사용한 모듈식 프로그래밍뿐만 아니라 분기 및 루핑을 허용하는 해석된 컴퓨터 언어입니다. R에서 사용자가 볼 수 있는 대부분의 함수는 R 자체로 작성됩니다. 사용자는 효율성을 위해 C/C++ 또는 FORTRAN 언어로 작성된 프로시저와 인터페이스할 수 있습니다.

R은 선형 회귀 모델(LM), 일반화 선형 모델(GLM), 혼합 효과 모델(MEM), 시계열 분석(TSA), 생존 분석(SA)과 같은 데이터 분석에 사용할 수 있는 광범위한 통계 절차를 제공합니다. ) 특히. 또한 산점도, 선 그래프, 막대 차트, 히스토그램 등을 포함하는 그래픽 기능도 제공합니다.

SAS 또는 SPSS와 같은 다른 통계 소프트웨어 패키지에 비해 R Project를 사용하는 가장 중요한 이점 중 하나는 유연성입니다. 사용자는 자신의 코드를 작성하거나 CRAN(종합 R 아카이브 네트워크)에서 추가 패키지를 설치하여 특정 요구 사항에 따라 분석을 쉽게 사용자 정의할 수 있습니다.

SAS 또는 SPSS와 같은 다른 상용 소프트웨어 패키지에 비해 R Project를 사용하는 또 다른 이점은 비용 효율성입니다. 오픈 소스 소프트웨어이기 때문에 사용하기 위해 막대한 비용을 지불해야 하는 상용 소프트웨어와 달리 라이선스 비용 없이 누구나 무료로 다운로드할 수 있습니다.

또한 오픈 소스이기 때문에 커뮤니티 기여를 통해 항상 개선의 여지가 있습니다. 이는 사용자가 코드 개선 또는 버그 수정을 프로젝트에 다시 기여하여 시간이 지남에 따라 개선할 수 있음을 의미합니다.

비용 효율적이고 유연하며 맞춤설정이 가능하고 커뮤니티 기여를 통해 지속적으로 개선할 수 있을 뿐만 아니라 이 도구가 제공하는 또 다른 이점은 대규모 데이터세트를 효율적으로 처리하는 능력에 있습니다. 의료에서 금융에 이르기까지 다양한 산업에서 매일 생성되는 데이터의 양이 증가하고 있습니다. 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 것이 중요해집니다. 그리고 Hadoop과 같은 도구가 작동하지만 전문 지식이 필요한 반면 R과 같은 도구는 전문 지식이 필요하지 않아 초보자도 액세스할 수 있습니다.

또한 대부분의 조직은 이미 Oracle SQL Server MySQL 등과 같은 데이터베이스에 막대한 투자를 했기 때문에; 이러한 데이터베이스를 Hadoop과 같은 도구와 통합하는 것은 어려워지는 반면 R과 같은 도구와의 통합은 이러한 데이터베이스와의 호환성으로 인해 더 쉬워져 데이터 추출이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

결론적으로 커뮤니티 기여를 통해 유연성 사용자 정의 가능성 비용 효율성 지속적인 개선을 제공하는 포괄적인 통계 계산 도구를 찾고 있다면 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 널리 사용되는 데이터베이스와의 호환성을 찾으려면 “R 프로젝트”만 있으면 됩니다!