Язык R для анализа данных: зачем учить и где использовать

R — это специализированный язык программирования, созданный для анализа данных. Он может стать отличной альтернативой более универсальному Python. В его числе его преимуществ — целая рабочая среда для статистического анализа, включающая инструменты визуализации.

Аналитик данных — с нуля до трудоустройства за 9 месяцев

• Постоянная поддержка от наставника и учебного центра
• Помощь с трудоустройством
• Готовое портфолио к концу обучения
• Практика с первого урока

Вы получите именно те инструменты и навыки, которые позволят вам найти работу

Узнать больше

Как появился R

Его предтечей был язык S, разработанный в Bell Labs еще в 1976 году. S был мощным, но сложным языком для анализа, предназначенным для профессионалов.

В начале 1990-х два профессора статистики из Новой Зеландии, работающие в Университете Окленда, решили создать его бесплатную и упрощенную версию. Главной целью было получить инструмент для анализа данных, доступный широкому кругу пользователей.

Так появился язык R, названный в честь первых букв имен его создателей — Росса и Роберта. Его синтаксис был упрощен по сравнению с S, а также добавлены новые функции. Они сделали анализ данных более доступным для студентов, ученых и специалистов по данным, которые не имели глубоких знаний в программировании.

Важной особенностью R стал открытый исходный код. Это позволило создавать новые пакеты и расширять функциональность силами комьюнити.

Создатели языка уделили большое внимание визуализации данных. R стал популярен за счет широкого набора инструментов для рисования графиков и диаграмм. Язык помогал представить сложные статистические данные в удобной и понятной форме.

Зачем его изучать

Сейчас R — один из самых популярных инструментов для аналитиков не только в академической среде, но и в IT-сфере. Согласно рейтингу TIOBE, он занимает пятнадцатое место среди всех языков программирования.

Сейчас его учат системные аналитики и сотрудники сферы Data Science, которые применяют его для математических расчетов и визуализации данных.

R актуален для всех, кому нужно проводить статистические исследования. Он разработан специально для этого, поэтому обладает максимально специализированным и полным функционалом.

За счет узкой направленности он лучше оптимизирован под решение статистических задач и мощнее в них большинства конкурентов.

Также у R есть отдельная библиотека Shiny, позволяющая создавать интерактивные веб-страницы, в том числе в виде дашбордов.

Что представляет из себя язык

R — векторный и интерпретируемый язык, что делает его особенно удобным для работы с данными, их анализа и визуализации.

Интерпретируемость

R — интерпретируемый язык, то есть он выполняет команды сразу после их ввода, без предварительной компиляции кода. Это делает работу с R интерактивной и позволяет быстро проверять результаты, внося изменения в реальном времени.

Интерпретируемость также упрощает изучение языка: пользователю не нужно тратить время на компиляцию и отладку кода, что особенно важно для начинающих.

Благодаря этому R подходит для быстрого прототипирования и тестирования гипотез. С его помощью легко создавать модели, проверять статистические предположения и визуализировать данные. Вся работа происходит мгновенно, что ускоряет процесс исследования и анализа.

Простота синтаксиса

У R — простой и удобный синтаксис, который легко освоить, не имея навыков программирования. Язык напоминает естественный и интуитивно понятен. В нем есть четыре примитивных типа данных: логические, числовые (вещественные и целочисленные), символьные и комплексные.

Среди сложных:

• Векторы — одномерная структура, содержащая элементы одного типа (числа, строки, комплексные числа или логические значения). Векторы используют для проведения математических и логических операций.
• Факторы — специальный тип данных, предназначенный для работы с категориальными переменными. Они кодируют текстовые значения как числа и упрощают обработку данных при статистическом анализе.
• Датафреймы — это таблицы, состоящие из строк и столбцов, где каждый столбец может содержать данные разного типа. Датафреймы удобны для хранения и обработки табличных данных.
• Списки — сложные объекты, содержащие элементы разных типов, включая векторы, датафреймы и другие списки. Списки позволяют хранить разнородные данные и использовать их для создания сложных структур.
• Массивы — многомерные структуры, содержащие данные в нескольких измерениях. Массивы используют в сложных вычислениях, где нужна работа с большими объемами данных.
• Матричные объекты — двумерные массивы, содержащие данные одного типа. Матрицы применяют для математических и статистических операций.

Основные инструменты R

Этот язык популярен за счет обилия инструментов, библиотек и фреймворков. Рассмотрим ключевые.

RStudio

Интегрированная среда разработки (IDE) для работы с R. Она предоставляет удобный интерфейс, объединяющий редактор кода, консоль, визуализатор графиков и файловый менеджер. В RStudio легко писать и отлаживать код, строить графики и управлять проектами.

Благодаря среде можно быстро подключать и использовать многочисленные пакеты и легко создавать проекты для организации кода. Она поддерживает работу с Markdown и Quatro, что позволяет создавать красивые отчеты с графиками и таблицами прямо из R.

Jupyter Notebook

Инструмент для поддержки работы с несколькими языками программирования, включая R. Эта среда помогает создавать и запускать интерактивные тетради, в которых можно смешивать код, текст, изображения и графики.

Anaconda

Anaconda — мощный менеджер пакетов и сред, который поддерживает работу с R наряду с другими языками программирования, например Python. С помощью Anaconda можно устанавливать и управлять библиотеками R, создавать изолированные среды для разных проектов и работать в Jupyter Notebook или RStudio.

Anaconda полезна для управления зависимостями и пакетами, что упрощает процесс установки и обновления программного обеспечения. Она автоматически настраивает всё необходимое для работы с R и другими инструментами, упрощая процесс конфигурации.

Shiny

Shiny — фреймворк для создания интерактивных веб-страниц на языке R. С его помощью можно превратить аналитические модели и графики в полноценные приложения, запускающиеся в браузере. Shiny позволяет добавлять элементы интерфейса (кнопки, поля ввода и графики), создавая динамичные и интерактивные отчеты.

Он не требует знаний других языков программирования, так как весь код пишется на R.

ggplot2

Один из самых известных пакетов для визуализации данных. Он позволяет создавать сложные и красивые графики с минимальными усилиями. Его используют для создания научных публикаций и бизнес-отчетов.

dplyr

Пакет для манипуляции данными, который делает работу с таблицами интуитивно понятной и быстрой. С помощью dplyr можно фильтровать, сортировать, агрегировать данные и выполнять другие трансформации, используя всего пару строк кода.

tidyr

Применяют для очистки и преобразования данных. С помощью tidyr легко преобразовать данные из одного формата в другой.

caret

Пакет, упрощающий машинное обучение на R. В него входит набор инструментов для подготовки данных, настройки моделей и оценки их производительности, что делает его идеальным для работы с алгоритмами машинного обучения.

rmarkdown

Инструмент для создания документов, презентаций и отчетов с использованием кода R. Он позволяет объединять текст, код и результаты анализа в одном документе.

Quarto

Еще один пакет для конвертации документов в разные форматы. Он помогает создавать отчеты, презентации и даже веб-страницы.

Возможности R

Этот язык предлагает все возможности для работы с информацией, начиная от обработки и визуализации, заканчивая построением сложных моделей и прогнозированием. Рассмотрим их подробнее.

Обработка, очистка и преобразование данных

Одна из основных задач при работе с данными — их подготовка. Данные часто поступают в сыром виде: с ошибками, пропущенными значениями или в неудобных форматах.

У R есть мощные инструменты для очистки, обработки и преобразования данных. С помощью пакетов dplyr и tidyr можно легко фильтровать данные, заменять пропуски, преобразовывать форматы и выполнять сложные операции с таблицами.

Проведение статистических тестов

Для статистического анализа в R доступны встроенные тесты: t-тесты, ANOVA, тесты хи-квадрат и многие другие. Статистические тесты помогают проверять гипотезы и находить значимые различия в данных.

Работа с таблицами и многомерными массивами

У R есть инструменты для работы с таблицами и многомерными массивами. Датафреймы, основная структура для хранения табличных данных, позволяют легко управлять большими наборами информации.

С помощью функций и пакетов можно быстро сортировать, фильтровать и агрегировать данные. Например, R позволяет объединить данные из таблиц разных форматов (.csv и .xlsx) и работать с ними как с одним набором данных.

Создание интерактивных графиков и приложений

R позволяет создавать не только статичные, но и интерактивные графики, а также веб-приложения на их основе с помощью фреймворка Shiny. Через эти приложения пользователи могут взаимодействовать с данными в режиме реального времени.

Анализ регрессионных моделей

Построение регрессионных моделей помогает выявить зависимость между переменными. В R доступны различные виды регрессий — линейная, логистическая, полиномиальная и другие.

С их помощью можно оценить влияние факторов на целевую переменную и сделать прогнозы на основе полученных данных. Пакеты caret и lm позволяют легко строить и настраивать модели.

Прогнозирование величин и временных рядов

R используют для прогнозирования будущих значений на основе исторических данных. Это может быть предсказание продаж, спроса на продукцию или изменений на фондовом рынке.

В R доступны пакеты для работы с временными рядами — forecast и prophet, которые позволяют строить точные модели и прогнозировать будущее поведение данных. Это особенно важно для бизнеса и финансовых аналитиков.

Распознавание и анализ текста

В R есть инструменты для анализа текстовых данных, включая распознавание текста, его обработку и преобразование. С помощью пакетов tm и text2vec можно анализировать большие объемы текстовой информации, выявлять ключевые слова и фразы, создавать модели классификации и кластеризации. Это полезно для работы с отзывами, комментариями, новостями и другими типами текстов.

Конкуренты R

В анализе данных с ним соперничают другие языки программирования и программные инструменты.

R vs Python

Их часто сравнивают, так как оба языка используют для анализа данных, статистики и машинного обучения. R, изначально созданный для статистических вычислений, предлагает максимальные возможности для обработки данных и визуализации.

А Python — более универсальный язык, который используют не только для анализа, но и для разработки веб-приложений, автоматизации процессов и многого другого.

R выигрывает, когда дело доходит до статистического анализа и работы с моделями, так как многие статистические функции и пакеты изначально разработаны именно под R. Python же лучше подходит для комплексных проектов и интеграции с другими системами. К тому же обучение ему шире востребовано, потому что дает универсальные навыки.

R vs Julia

Julia — относительно новый язык, набирающий популярность среди аналитиков и ученых. Он сочетает скорость C++ и удобство Python, что делает его привлекательным для высокопроизводительных вычислений.

Но пока он мало распространен. R превосходит Julia в плане зрелости и числа доступных библиотек для статистики и визуализации данных, у него гораздо больше инструментов и активное сообщество. Julia выигрывает в производительности, особенно когда речь идет о сложных математических расчетах.

R vs Excel

В отличие от R, Excel не требует навыков программирования и предлагает простой интерфейс для работы с таблицами, графиками и формулами. Но Excel имеет ограничения по объему данных и не подходит для сложных статистических задач.

Основное преимущество R перед Excel — возможность воспроизводимого анализа и автоматизация процессов. С помощью R можно легко повторить любой анализ или создать сложные отчеты, которые будут обновляться автоматически при изменении данных.

Excel же больше подходит для небольших проектов и тех задач, где требуется визуализация и базовый анализ без необходимости программирования.

R vs Tableau

Tableau — популярное ПО для визуализации данных, позволяющее создавать интерактивные дашборды и отчеты. Его главный плюс — низкий порог входа для новичков. Однако Tableau больше ориентирован на визуализацию и презентацию данных, тогда как R предоставляет широкий спектр инструментов для их глубокого анализа.

R vs Apache Superset

Tableau сейчас недоступен для российских компаний. Вместо него зачастую используют Apache Superset.

Это открытая платформа для визуализации и анализа данных. У нее удобный интерфейс и множество интегрированных источников данных. Одно из главных преимуществ Apache Superset — масштабируемость и возможность работы с определенными большими данных. Но, в отличие от R, Apache Superset не обеспечивает такого широкого спектра функций для статистического анализа данных, поэтому он хуже подходит для сложного математического анализа.

Стоит ли изучать R

У этого языка один весомый недостаток — узкая сфера применения. В качестве первого языка его рекомендуют изучать только аналитикам и статистикам.

Причем в силу относительно высокого порога входа представители этих специальностей обычно начинают с Excel и Tableau.

Артем Голубничий, эксперт по языку программирования R, автор Youtube и Telegram каналов по языку программирования R.