R Project 3.3.3

โครงการ R: ระบบการคำนวณทางสถิติและกราฟิกที่ครอบคลุม

หากคุณกำลังมองหาระบบคำนวณทางสถิติและกราฟิกที่ทรงพลัง R Project คือโซลูชั่นที่สมบูรณ์แบบสำหรับคุณ พัฒนาโดย Ross Ihaka และ Robert Gentleman จาก University of Auckland ประเทศนิวซีแลนด์ R เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่ได้รับความนิยมอย่างมากในหมู่นักสถิติ นักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิจัย และนักพัฒนาทั่วโลก

R จัดเตรียมภาษาและสภาพแวดล้อมรันไทม์ด้วยกราฟิก ดีบักเกอร์ การเข้าถึงฟังก์ชันระบบบางอย่าง และความสามารถในการเรียกใช้โปรแกรมที่จัดเก็บไว้ในไฟล์สคริปต์ การออกแบบซอฟต์แวร์ได้รับอิทธิพลอย่างมากจากภาษาที่มีอยู่สองภาษา ได้แก่ ภาษา Becker, Chambers & Wilks' S (ดู What is S?) และ Sussman's Scheme ในขณะที่ภาษาที่เป็นผลลัพธ์นั้นมีลักษณะคล้ายกับ S มาก การนำไปใช้และความหมายพื้นฐานนั้นได้มาจาก Scheme

แกนหลักของ R เป็นภาษาคอมพิวเตอร์ที่ตีความซึ่งอนุญาตให้แยกสาขาและวนลูป เช่นเดียวกับการเขียนโปรแกรมแบบโมดูลาร์โดยใช้ฟังก์ชัน ฟังก์ชันที่ผู้ใช้มองเห็นได้ส่วนใหญ่ใน R เขียนด้วย R เอง ผู้ใช้สามารถเชื่อมต่อกับขั้นตอนที่เขียนด้วยภาษา C/C++ หรือ FORTRAN เพื่อประสิทธิภาพ

R นำเสนอขั้นตอนทางสถิติที่หลากหลายที่สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น (LM) แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป (GLM) แบบจำลองเอฟเฟกต์ผสม (MEM) การวิเคราะห์อนุกรมเวลา (TSA) การวิเคราะห์การอยู่รอด (SA ) ท่ามกลางคนอื่น ๆ. นอกจากนี้ยังมีความสามารถด้านกราฟิกซึ่งรวมถึงแผนภาพกระจาย กราฟเส้น แผนภูมิแท่ง ฮิสโตแกรม เป็นต้น

ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของการใช้ R Project เหนือแพ็คเกจซอฟต์แวร์ทางสถิติอื่นๆ เช่น SAS หรือ SPSS คือความยืดหยุ่น ผู้ใช้สามารถปรับแต่งการวิเคราะห์ตามความต้องการเฉพาะได้อย่างง่ายดายด้วยการเขียนโค้ดของตนเองหรือติดตั้งแพ็คเกจเพิ่มเติมจาก CRAN - Comprehensive R Archive Network - ซึ่งมีแพ็คเกจที่ผู้ใช้เป็นผู้จัดทำหลายพันแพ็คเกจ ซึ่งครอบคลุมสาขาต่าง ๆ เช่น การเงิน ชีววิทยา สังคมศาสตร์ เป็นต้น

ข้อดีอีกอย่างของการใช้ R Project เหนือแพ็คเกจซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์อื่น ๆ เช่น SAS หรือ SPSS คือความคุ้มค่า เนื่องจากเป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส ใคร ๆ ก็สามารถดาวน์โหลดได้ฟรีโดยไม่มีค่าลิขสิทธิ์ใด ๆ ซึ่งแตกต่างจากซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์ที่ต้องจ่ายเงินจำนวนมากเพื่อใช้งาน

ยิ่งไปกว่านั้นเนื่องจากเป็นโอเพ่นซอร์สจึงมีพื้นที่สำหรับการปรับปรุงอยู่เสมอผ่านการสนับสนุนของชุมชน ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถมีส่วนร่วมในการปรับปรุงโค้ดหรือแก้ไขจุดบกพร่องกลับเข้าไปในโครงการ ทำให้มันดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

นอกเหนือจากการประหยัดต้นทุน ยืดหยุ่น ปรับแต่งได้ และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านการสนับสนุนของชุมชน ข้อดีอีกอย่างของเครื่องมือนี้คือความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยจำนวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้นทุกวันในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการเงิน การจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพกลายเป็นเรื่องสำคัญ และนี่คือจุดที่เครื่องมืออย่าง Hadoop เข้ามามีบทบาท แต่ถึงอย่างนั้นพวกเขาก็ต้องการความรู้เฉพาะทาง ในขณะที่เครื่องมืออย่าง R one ไม่ต้องการความรู้พิเศษใด ๆ ทำให้สามารถเข้าถึงได้แม้แต่สำหรับผู้เริ่มต้น

นอกจากนี้ เนื่องจากองค์กรส่วนใหญ่ได้ลงทุนอย่างมากกับฐานข้อมูล เช่น Oracle SQL Server MySQL เป็นต้น การรวมฐานข้อมูลเหล่านี้เข้ากับเครื่องมือเช่น Hadoop กลายเป็นเรื่องยาก ในขณะที่การรวมฐานข้อมูลเหล่านี้เข้ากับเครื่องมืออย่าง R จะง่ายขึ้น เนื่องจากความเข้ากันได้กับฐานข้อมูลเหล่านี้ จึงทำให้การดึงข้อมูลง่ายกว่าที่เคยเป็นมา

โดยสรุป หากคุณกำลังมองหาเครื่องมือคำนวณทางสถิติที่ครอบคลุมซึ่งมอบความยืดหยุ่น ปรับแต่งได้ คุ้มราคา ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ผ่านการสนับสนุนจากชุมชนอย่างมีประสิทธิภาพ จัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่เข้ากันได้กับฐานข้อมูลยอดนิยม ไม่ต้องมองหาที่อื่นนอกจาก “R Project”!