Hvorfor skal en statistisk professionel kende R?

Statistisk fagkundskab R, et velkendt sprog blandt dataforskere. I dette indlæg diskuterer vi, hvorfor en statistiker skal være dygtig i R.



Så du er en statistiker eller en undervejs! Jeg er sikker på, at du enten bruger R allerede eller i det mindste ved om det.



'R' behøver ingen introduktion til fagfolk, der beskæftiger sig med 'DATA'. Et velkendt sprog blandt dataforskere og statistikere (og andre folk, der forsøger at give mening om 'DATA'), kaldes R go-to statistisk software fra 2014 og derefter. I dag vil vi diskutere, hvorfor du som statistiker skal være dygtig i R.

type transformation i informatica

R svarer til andre programmeringssprog som Java og C, men nogle af dens funktioner appellerer specifikt til statistikere. Den indeholder et antal indbyggede mekanismer til at organisere dataene, køre beregninger og skabe grafiske repræsentationer af sådanne datasæt.



Hvorfor skulle statistisk fagmand kende R?

hvad er et reserveret ord i java
  • Bredt udvalg af statistiske funktioner i R.

R har et bredt udvalg af statistiske teknikker som lineær og ikke-lineær modellering, klassiske statistiske tests, tidsserie-analyse, klassificering osv., Og de grafiske teknikker er meget udvidelige gennem funktioner og udvidelser. At være open source er R-community kendt for sine aktive pakkebidragere. Statistikere har svært ved at følge de algoritmiske valg, da mange R's standardfunktioner er skrevet i R selv. R har stærkere objektorienterede programmeringsfaciliteter end nogen andre statistiske computersprog. Den tilladte leksikale afgrænsningsregel forenkler udvidelsen af ​​R.

Når vi ser på funktionerne og dens anvendelse, ved vi, at R er et stærkt statistisk computersprog. Det falder ind under kategorien avancerede analytiske teknikker, der bruges i nutidens organisationer, der beskæftiger sig med Big Data. R har været i stand til at tiltrække omkring 2 millioner brugere med sin open source-ramme. Derfor ser R ud til at være fremtiden for alle statistikere.



  • R's strålende grafik.

Når man taler om statistik, slår intet et godt tal (både antal og grafik). R har en enestående grafisk output. Hvis du kigger på, er graferne oprettet af R utroligt klare, af høj kvalitet og ganske imponerende. Statisk graf er en absolut styrke af R og producerer grafer til publikationskvalitet sammen med dynamisk og interaktiv grafik med yderligere pakker.

c ++ lagerklasse

Hvad gør R bedre?

  • R er gratis og open source! Så enhver har lov til at bruge og ændre det. Det er licenseret under GNU (General Public License), og R-fundamentet for statistisk databehandling har ophavsretten.
  • R er fri for licensbegrænsninger. Vi kan køre R på ethvert operativsystem på ethvert foretrukket tidspunkt, hvilket
  • Gør det på tværs af platforme. Det kører på forskellige hardware som Linux, Mac og Microsoft Windows af både 32 og 64 bit processorer.
  • R har over 4800 pakker fra flere arkiver med speciale i forskellige emner som Data Mining, Bio-Informatics, Spatial Analysis og Econometrics.
  • R fungerer godt sammen med forskellige andre dataimportværktøjer som CSV, SAS, SPSS og endda Microsoft excel, Microsoft Access, Oracle, MySQL og SQLite.

Flere jobsporingssteder viser, at efterspørgslen efter 'R' er på sit højeste niveau og hurtigt øges. Så som statistikprofessional og vælger at ignorere R-sprog er du nødt til at være på den tabende side.