R Project 3.3.3

R プロジェクト: 包括的な統計計算およびグラフィックス システム

強力な統計計算およびグラフィックス システムを探している場合、R Project は最適なソリューションです。ニュージーランドのオークランド大学の Ross Ihaka と Robert Gentleman によって開発された R は、世界中の統計学者、データ アナリスト、研究者、開発者の間で絶大な人気を得ているオープン ソース ソフトウェアです。

R は、言語に加えて、グラフィックス、デバッガー、特定のシステム機能へのアクセス、およびスクリプト ファイルに格納されたプログラムを実行する機能を備えたランタイム環境を提供します。ソフトウェアの設計は、Becker、Chambers & Wilks の S (「S とは」を参照)、および Sussman のスキームの 2 つの既存の言語の影響を強く受けています。結果として得られる言語は外観が S に非常に似ていますが、基礎となる実装とセマンティクスは Scheme から派生しています。

R のコアは、関数を使用したモジュラー プログラミングだけでなく、分岐とループを可能にするインタープリター型コンピューター言語です。 R でユーザーに表示される関数のほとんどは、R 自体で記述されています。ユーザーは、C/C++ または FORTRAN 言語で記述されたプロシージャーとインターフェースして効率を上げることができます。

R は、線形回帰モデル (LM)、一般化線形モデル (GLM)、混合効果モデル (MEM)、時系列分析 (TSA)、生存分析 (SA) などのデータ分析に使用できる広範な統計手順を提供します。 ) とりわけ。さらに、散布図、折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラムなどを含むグラフィック機能も提供します。

SAS や SPSS などの他の統計ソフトウェア パッケージよりも R Project を使用することの最も重要な利点の 1 つは、その柔軟性です。ユーザーは、独自のコードを作成するか、CRAN (Comprehensive R Archive Network) から追加のパッケージをインストールすることにより、特定のニーズに応じて分析を簡単にカスタマイズできます。このネットワークには、金融、生物学、社会科学などのさまざまな分野をカバーする、ユーザーが投稿した何千ものパッケージが含まれています。

SAS や SPSS などの他の商用ソフトウェア パッケージよりも R Project を使用するもう 1 つの利点は、その費用対効果です。オープンソースのソフトウェアであるため、使用するためだけに多額の料金を支払わなければならない商用ソフトウェアとは異なり、ライセンス料なしで誰でも無料でダウンロードできます。

さらに、オープンソースであるため、コミュニティの貢献を通じて常に改善の余地があります.これは、ユーザーがコードの改善やバグ修正をプロジェクトに貢献して、時間の経過とともに改善できることを意味します。

費用対効果が高く、柔軟性があり、カスタマイズ可能であり、コミュニティの貢献を通じて常に改善されていることに加えて、このツールが提供するもう 1 つの利点は、大規模なデータセットを効率的に処理できることです。ヘルスケアから金融まで、さまざまな業界で毎日生成されるデータ量が増加しています。大規模なデータセットを効率的に処理することが重要になります。ここで Hadoop のようなツールが登場しますが、それでも専門的な知識が必要ですが、R one のようなツールでは専門的な知識は必要なく、初心者でもアクセスできます。

さらに、ほとんどの組織はすでに Oracle SQL Server MySQL などのデータベースに多額の投資を行っているため、これらのデータベースを Hadoop などのツールと統合することは困難になりますが、R などのツールと統合することはこれらのデータベースとの互換性により容易になり、データ抽出がこれまで以上に容易になります。

結論として、柔軟性、カスタマイズ性、費用対効果、コミュニティの貢献による絶え間ない改善、大規模なデータセットの効率的な処理、人気のあるデータベースとの互換性を提供する包括的な統計計算ツールを探しているなら、「R Project」以外に探す必要はありません!