Кажется, что Python хватает на все. Вы можете написать скрипт для сервера, проанализировать данные и обучить нейронную сеть. Более того, в нем есть множество библиотек для статистики и анализа данных — вы можете использовать любую из них.
как удалить несколько закладок в хроме
Однако есть еще один язык — R — для аналитики и работы со статистикой. Многим студентам приходится иметь дело с этим языком программирования при изучении статистики. Наш сумасшедший жизненный ритм часто заставляет нас приспосабливаться к обстоятельствам и учиться, делать домашние дела или даже работать с телефонов. Если вы когда-нибудь задумывались, как я могу сделай мою домашнюю работу на смартфоне продолжайте читать.
ОглавлениеЧто такое Р?
Это язык программирования, используемый статистиками и сборщиками данных для статистических расчетов и построения графиков. Первая версия языка R появилась в 1993 году, на два года позже, чем Python. В то время Python еще не был так популярен и не имел такого количества библиотек для анализа данных, как сейчас. Поэтому ученые отдела статистики Оклендского университета создали язык для своих внутренних задач. И поскольку их звали Росс и Роберт, они назвали язык по первой букве своего имени, Р.
Первоначально R разрабатывался как внутренний инструмент факультета для решения статистических задач. Но в то время ученым было выгодно делиться своей работой со всеми, поэтому они открыли исходный код языка, чтобы каждый мог его улучшить или добавить что-то полезное. С тех пор язык вырос из преподавательского проекта в популярный во всем мире статистический инструмент.
Характеристики R как языка программирования
Поскольку этот язык был придуман для научных целей, авторы не пытались сделать его интуитивно понятным. Они предполагали, что им будут пользоваться люди, знакомые с математическим анализом, статистическими методами и вариацией вероятностей. Вот почему R может показаться очень сложным языком, хотя внутри он очень прост и логичен.
Также читайте Почему учащимся нужна помощь с домашним заданием по Java?
Для чего используется R?
Основное использование R — это анализ данных и вывод из них выводов:
- визуализировать данные любым способом
- сбор и анализ данных из разных источников
- работа со статистикой, поиск аномалий в данных
- поиск закономерностей и выбросов в данных
- проверка и подтверждение гипотез.
Отдельное направление в R — это машинное обучение и нейронные сети. Поскольку язык R изначально разрабатывался для обработки огромных объемов данных, на нем легко организовать модель глубокого обучения или сделать новую нейронную сеть.
Что можно сделать с Р
- Обрабатывайте, очищайте и преобразовывайте данные для исследований. Например, вы хотите узнать, сколько студентов в среднем посещали библиотеку каждый зимний и осенний месяц. R позволяет исключить весну и лето и сгруппировать их по месяцам для дальнейших расчетов.
- Вы можете преобразовать свои результаты в веб-приложение. Он будет полностью интерактивным, предлагая фильтры, графики и даже сортировщик данных. Вы можете отправить его своему профессору или опубликовать как часть своей статьи. Так отслеживают заболеваемость коронавирусом по всему миру (код открыт и доступен на GitHub).
- Проведите статистические тесты. Предположим, вы хотите узнать, различается ли уровень IQ представителей двух полов. В этом вам может помочь t-тест. Тест покажет статистическую разницу между полученными данными, если таковая имеется.
- Вы можете провести предварительный анализ. Поскольку многие статистические методы требуют распределения в исходных данных, вы должны проверить их на нормальность. Что такое нормальное распределение? Это когда большинство данных сгруппировано вокруг среднего значения. Остальные значения значительно меньше. Вы можете увидеть это распределение в жизни: людей среднего роста больше, чем высоких или низких. R предлагает инструменты для проверки нормальности с помощью графиков и тестов.
- Смешивайте разные форматы таблиц. Наконец-то вы можете использовать различные форматы таблиц и объединить две из них в один документ для анализа данных.
- Вы можете представить свои данные в виде интерактивных диаграмм, настроив все параметры (значения осей и т. д.).
- Проведите регрессионный анализ и создайте регрессионные модели. Этот анализ помогает различать отношения между зависимыми и независимыми переменными. Допустим, вы хотите выяснить, почему одни салоны красоты на одной улице продают больше, чем другие. Количество продаж будет зависимой переменной. Независимые переменные будут включать социальный статус и возраст жителей района, а также прейскурант каждой студии для тех же процедур. Таким образом, вы можете узнать, какой из этих факторов влияет на продажи в магазине больше, чем другие.
Плюсы Р
- Неограниченный набор функций для анализа данных благодаря подключению библиотек.
- Возможность работать с огромными таблицами и базами данных, с которыми программы не справляются.
- Расширенная настройка интерфейса: графический пользовательский интерфейс или интерфейс командной строки.
- Полностью бесплатная экосистема — компоненты распространяются бесплатно по лицензии GNU.
- Доступно для большинства операционные системы : Windows, macOS, FreeBSD, Solaris, различные версии Unix и Linux.
- Богатые возможности визуализации: вы можете создавать приложения, строить графики разных типов, в том числе интерактивные, а также редактировать их элементы.
- Много информации и активное сообщество: блог, обсуждения R и RStudio, уроки и конференции.
- Обширная и понятная документация: есть описания всех библиотек и примеры использования.
Минусы Р
- Человеку без опыта программирования и знаний основ статистики это может показаться сложным.
- Узкая область применения: идеально подходит для анализа данных, но не подходит для разработки программного обеспечения. Но в этом его сила. Настоящий UNIX-способ и находка для ученых, журналистов, специалистов по данным, аналитиков — всех, кто хочет работать с данными.
Как справиться с домашним заданием R на вашем телефоне?
Мы уже упоминали, что приложения с библиотеками, которые вы можете использовать для работы с R, доступны на всех ОС. Но как насчет смартфонов? Существует способ использования RStudion на вашем телефоне не через специальное приложение, а через его сервер с открытым исходным кодом. Вы можете получить его через любой веб-браузер. Таким образом, вам просто нужно запустить сервер RStudion на своем компьютере или ноутбуке и получить к нему доступ на своем телефоне. Это отличный и простой способ работать над домашними заданиями R в любом месте и в любое время.
