R – Programmiersprache & Umgebung
Inhaltsverzeichnis
Was ist R?
R ist eine Programmiersprache und Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Sie kann als eine andere Implementierung der Programmiersprache S betrachtet werden. Es gibt einige wichtige Unterschiede, aber viele für S geschriebene Codes laufen auch unverändert unter R.
Die Programmiersprache bietet eine große Vielfalt an statistischen (lineare und nichtlineare Modellierung, klassische statistische Tests, Zeitreihenanalyse, Klassifikation, Clustering, etc.) und grafischen Techniken und ist hochgradig erweiterbar. Die Sprache S ist oft das Mittel der Wahl für die Forschung in der statistischen Methodik. Dabei bietet R einen alternativen Open-Source Weg.
Eine der Stärken von R ist die Leichtigkeit, mit der gut gestaltete Plots in Publikationsqualität erstellt werden können- Darin eingeschlossen sind auch mathematische Symbole und Formeln, falls diese benötigt werden. Große Sorgfalt wurde auf die Voreinstellungen für die kleineren Design-Auswahlen in den Grafiken verwendet, aber dennoch behält der Benutzer die volle Kontrolle.
Woher kommt der Name „R“?
Programmiersprachen haben oft kurze Namen, die aus nur einem Buchstaben bestehen, wie z.B. C. Die beiden Entwickler von R, Ross Ihaka und Robert Gentleman, haben die Sprache angeblich nach ihren Vornamen benannt, da beide Namen mit dem Buchstaben R beginnen. Daher kommt der Name “R”
Der Verwendungszweck von R
Das Datenmanagement prägt die Art und Weise, wie Unternehmen ihr Geschäft betreiben, und wird zunehmend wichtiger. Deshalb stellt sich die große Frage, welches Werkzeug sie dafür verwenden sollten. Es gibt eine Vielzahl von Werkzeugen auf dem Markt, um Datenanalysen durchzuführen. R ist eines davon. Das integrierte Softwarepaket zur Datenmanipulation, Berechnung und grafischen Darstellung umfasst unter anderem:
- eine effektive Datenverarbeitung und -speicherung
- eine Reihe von Operatoren für Berechnungen auf Arrays, insbesondere Matrizen
- eine große, kohärente, integrierte Sammlung von Werkzeugen für die Datenanalyse
- grafische Möglichkeiten zur Datenanalyse und -anzeige entweder auf dem Bildschirm oder auf dem Papier
- eine gut entwickelte, einfache und effektive Programmiersprache, die Konditionierungen, Schleifen, benutzerdefinierte rekursive Funktionen und Ein- sowie Ausgabemöglichkeiten enthält
Die Umgebung R
Viele Benutzer verstehen R als ein Statistiksystem. Korrekter wäre es, R als eine Umgebung zu betrachten, in der statistische Techniken implementiert werden. Der Begriff „Umgebung” charakterisiert R als ein vollständig geplantes und kohärentes System, und nicht als eine inkrementelle Anhäufung sehr spezifischer und unflexibler Werkzeuge, wie es häufig bei anderer Datenanalysesoftware der Fall ist.
R ist wie S um eine echte Computersprache herum konzipiert und erlaubt es dem Benutzer, zusätzliche Funktionalität durch die Definition neuer Funktionen hinzuzufügen. Ein großer Teil des Systems ist in einer Art R-Dialekt von S geschrieben, welcher es den Benutzern leicht macht, den getroffenen algorithmischen Entscheidungen zu folgen. Für rechenintensive Aufgaben kann C, C++ und Fortran-Code verknüpft und aufgerufen werden. Fortgeschrittene Benutzer können einen C-Code schreiben, um R-Objekte direkt zu manipulieren.
Das Dokumentationsformat von R ähnelt dem von LaTeX. Es kann zur Bereitstellung einer umfassenden Dokumentation sowohl online in verschiedenen Formaten als auch in Papierform verwendet werden.
Grundlegende Funktionen von R
R ist eine Programmiersprache, die eine Vielzahl von Funktionen zum Datenmanagement, zur deskriptiven Statistik und Analyse, zur Zeitreihenanalyse und zur Grafikerstellung enthält. Es gibt auch Funktionen zur Verwaltung von Dateien und zum Abruf von Metadaten. R kann als Skriptsprache verwendet werden, um automatisierte Analysen durchzuführen. Zudem gibt es einen Bytecode-Compiler, der es ermöglicht, bereits kompilierte Programme in C und Fortran einzubinden. Statistiker können in R ihre Daten auswerten und schnell neue Methoden entwickeln, während Programmierer sie später bei Bedarf optimieren können.
Benutzeroberflächen (UI)
Die Programmiersprache bietet Anwendungsmöglichkeiten für eine Vielzahl von Benutzeroberfläche. Die R-Installation enthält RGui, eine Kommandozeilenumgebung mit Menübefehlen für Hilfe, Paketverwaltung, Arbeitsumgebung und Skript-Management. Weitere Optionen bieten externe Benutzeroberflächen wie RStudio, Visual Studio Code, JGR, RKWard, R AnalyticFlow, Cantor, Number Analytics, StatET und Architect. Diese Benutzeroberflächen bieten Funktionen wie Autovervollständigung, Syntaxhervorhebung, Code-Faltung, integrierte Hilfe, Daten-Viewer und -Editoren sowie erweiterte Optionen wie Versionsverwaltung mit Git und grafisches Debugging. Es gibt auch Pakete mit grafischen Benutzeroberflächen wie der R-Commander, relax, rattle, RQDA, statnet, Deducer und pmg, die spezielle Funktionen für Datenanalyse und -management bieten. Tk, GTK und Qt können verwendet werden, um weitere Benutzeroberflächen zu erstellen.
Nutzungsanforderungen
R ist als freie Software unter den Bedingungen der GNU General Public License der Free Software Foundation in Form von Quellcode verfügbar. Es kompiliert und läuft auf einer Vielzahl von UNIX-Plattformen und ähnlichen Systemen einschließlich FreeBSD und Linux, Windows und MacOS. Der RAM sollte mindestens 8 GB betragen, da die meisten Daten im RAM gespeichert werden und die Datensätze leicht über 2 GB erreichen.
Da es sich um Single-Threading handelt, sollten Sie einen Prozessor haben, der eine gute Rechenleistung hat. Beachten Sie, dass in R parallele Prozesse mit Snow, Parallel und anderen Paketen ausgeführt werden können. GPU’s werden nicht zwangsläufig benötigt, kommen aber bei der Bearbeitung von großen Datensätzen zum Einsatz.
Zusammengefasst lauten die Mindestanforderungen:
- 8 GB Arbeitsspeicher
- 128GB SSD
- i5-Prozessor
Kommunizieren mit R
R hat zwei Möglichkeiten, die Arbeit zu präsentieren und zu teilen: Entweder durch ein Markdown-Dokument oder eine App. Beides kann in Rpub, GitHub oder auf der Website des Unternehmens gehostet werden und Dokumente in verschiedenen Formaten exportieren:
- HTML
- PDF/Latex
- Word
- Präsentation
- HTML
- PDF-Beamer
Wichtige Packages und Libraries
Ein Kernsatz von Paketen ist bei der Installation von R enthalten. Die Standardbibliothek umfasst 29 Pakete, die im Comprehensive R Archive Network (CRAN), Bioconductor, Omegahat, GitHub und anderen Repositories verfügbar sind.
R kann (einfach) über Pakete erweitert werden. Es gibt vierzehn Pakete, die beim Programmstart geliefert werden. Viele weitere sind über die CRAN Familie von Internetseiten verfügbar, die einen sehr großen Bereich moderner Statistik abdecken.
Erweiterungspakete von R
Die Fähigkeiten von R werden durch vom Benutzer erstellten Paketen erweitert, die spezielle statistische Techniken, grafische Geräte, Import-/Exportfähigkeiten oder Berichtswerkzeuge (Rmarkdown, Knitr, Sweave) ermöglichen. Diese Pakete werden hauptsächlich in R entwickelt, manchmal aber auch in Java, C, C++ und Fortran. Das Paketsystem wird von Forschern auch dazu verwendet, Kompendien zu erstellen, um Forschungsdaten, Code und Berichtsdateien systematisch zu organisieren, sie gemeinsam zu nutzen und öffentlich zu archivieren.
Task Views
Die Seite „Task Views” (Themenliste) auf der CRAN Webseite listet eine große Auswahl an Aufgaben in Bereichen wie Finanzen, Genetik, Hochleistungsrechnen, Maschinelles Lernen, Medizinische Bildgebung, Sozialwissenschaften und Raumstatistik auf, für die R beantragt wurde und für die Pakete verfügbar sind. Die Seite wurde auch von der FDA als geeignet für die Interpretation von Daten aus der klinischen Forschung identifiziert.
Crantastic
Weitere R-Paket Ressourcen sind Crantastic, eine Community-Site zur Bewertung und Überprüfung aller CRAN Pakete, und R-Forge, eine zentrale Plattform für die gemeinsame Entwicklung von R-Paketen, R-bezogener Software und Projekten. R-Forge hostet auch viele unveröffentlichte Beta-Pakete und Entwicklungsversionen von CRAN Paketen. Microsoft unterhält einen täglichen Schnappschuss von CRAN, der bis zum 17. September 2014 zurückreicht.
Bioconductor
Das Projekt Bioconductor stellt R-Pakete für die Analyse von genomischen Daten zur Verfügung. Dazu gehören objektorientierte Datenhandhabungs- und Analysewerkzeuge für Daten von Affymetrix, cDNA-Mikroarrays und Hochdurchsatz-Sequenzierungsmethoden der nächsten Generation.
R im Vergleich zu Python
R und Python sind beide leistungsstarke Sprachen für die Datenanalyse und das Machine Learning. In Bezug auf Geschwindigkeit und Leistung gibt es jedoch einige Unterschiede.
Python ist in der Regel schneller und besser geeignet für große Datenoperationen, während R besser für kleinere Datenmengen und komplexe statistische Analysen geeignet ist. Python ist auch vielseitiger und hat eine größere Anzahl von Bibliotheken und Frameworks, während R eine spezialisiertere Sprache für die Datenanalyse ist. Beide Sprachen haben eine große Community von Nutzern und Entwicklern, was bedeutet, dass es viele Ressourcen und Support gibt. Letztendlich hängt die Wahl zwischen R und Python von den spezifischen Anforderungen und Zielen des Projekts ab.
Für einen genaueren Vergleich der beiden Programmiersprachen gibt es einen weiteren Artikel. Diesen finden sie hier.
Ist R schwer zu lernen?
Die Sprache wird oft als relativ “schwierig” zu lernen bezeichnet. Der Grund dafür liegt darin, dass man sich viele verschiedene Funktionsnamen merken muss und diese eine etwas inkonsistente Namensgebung aufweisen. Allerdings gibt es eine Sammlung von modernen R Packages, die von RStudio entwickelt wurden und von Hadley Wickham besonders empfohlen werden. In den meisten Fällen wird sich an den Paketen orientiert.
Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass man sich von dieser Herausforderung nicht abschrecken lassen sollte. Diese Packages repräsentieren den “state-of-the-art” in der Datenanalyse und ihre Anwendung ist relativ einfach zu erlernen. Es gibt für nahezu alle Probleme ein entsprechendes Paket mit einer Lösung. Nach einigen Anwendungen wird die Programmierung mit R intuitiver.
Es ist also durchaus möglich, die Sprache zu erlernen, wenn man sich Zeit und Mühe gibt. Die Verwendung moderner R Packages kann dabei helfen, den Lernprozess zu vereinfachen und zu beschleunigen.
Fazit
R ist eine Programmiersprache und Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Es ist ein GNU-Projekt, das der Sprache und Umgebung S ähnelt und für viele Ziele im Bereich der Datenverarbeitung eingesetzt werden kann. R ist wie S um eine echte Computersprache herum konzipiert und erlaubt es dem Benutzer, zusätzliche Funktionalität durch die Definition neuer Funktionen hinzuzufügen. Als Mindestanforderungen zur Nutzung von R wird ein 8 GB Arbeitsspeicher, 128 GB SSD sowie ein i5-Prozessor benötigt.
FAQ
Was ist R?
R ist eine Programmiersprache und Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Es ist eine Alternative zu anderen Statistik-Tools und bietet eine große Vielfalt an statistischen und grafischen Techniken, die hochgradig erweiterbar sind. Die Sprache S ist oft das Mittel der Wahl für die Forschung in der statistischen Methodik, dabei bietet R einen alternativen Open-Source Weg.
Was brauche ich, um R zu nutzen?
Um R zu nutzen, benötigt man eine R-Implementierung und eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) wie RStudio oder Jupyter Notebook. Die R-Implementierung ist kostenlos und kann von der offiziellen R-Website heruntergeladen werden. Die IDEs sind ebenfalls kostenlos und erleichtern das Schreiben und Ausführen von R-Code.
Welche Vorteile hat R?
- Es ist eine kostenlose Open-Source-Software
- Es bietet eine Vielzahl von statistischen und grafischen Techniken, die hochgradig erweiterbar sind
- Es kann leicht mit anderen Programmiersprachen integriert werden
- Es bietet eine aktive Community mit vielen R-Paketen und R-Benutzern auf der ganzen Welt
- Es ist plattformunabhängig und kann auf verschiedenen Betriebssystemen ausgeführt werden
- Es ermöglicht die Erstellung von hochwertigen Grafiken für Publikationen
- Es bietet Möglichkeiten zur automatisierten Datenanalyse und -visualisierung durch Skripting
Ist R schwer zu lernen?
R kann anfangs etwas schwierig zu erlernen sein, insbesondere für Anfänger, die noch keine Programmiererfahrung haben. Es erfordert Zeit und Übung, um mit R effektiv arbeiten zu können. Aber es gibt viele kostenlose Ressourcen, einschließlich Online-Tutorials, Kurse und Bücher, die helfen können, R zu erlernen. Einige Benutzer schlagen auch vor, die grundlegenden statistischen Konzepte zu erlernen, bevor sie R verwenden, um das Verständnis zu erleichtern.
