R-Tutorial für Einsteiger: Werden Sie zum Experten in der R-Programmierung

Die Welt hängt heute in allem stark von Daten ab, insbesondere um Entscheidungen über zukünftige Aktivitäten zu treffen. Der Prozess des Studierens und Analysierens von Daten mit wissenschaftlichen Methoden, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen, wird als Data Science bezeichnet. Data Science ist eine begehrte Fähigkeit, die für Universitäten, Einzelpersonen und Unternehmen auf der ganzen Welt nützlich ist. Eine der Möglichkeiten, wie Sie mit der Datenanalyse und Data Science beginnen können, ist das Erlernen von R. Das Erlernen von R für Anfänger ist eher lohnend als herausfordernd. Die wesentlichen Elemente von R sind sehr einfach.

Warum ist R so beliebt?

Möglicherweise stoßen Sie auf andere Software, die Ihnen die gleichen Funktionen wie R bietet, aber R sticht heraus. Sie könnten fragen, warum? R wird auch als Sprache für statistische Berechnungen bezeichnet und ist aus mehreren Gründen äußerst beliebt.

1. Günstig: R ist einfach herunterzuladen und völlig kostenlos. Es kann jederzeit und überall online installiert werden.

2. Visualisierungsmöglichkeiten: Die Datenvisualisierung auf R ist beeindruckender als anderswo. Es gibt eingebaute R-Bibliotheken, die Anzeigen erstellen und die Daten grafisch darstellen, was das Verständnis erleichtert.

3. Einfach zu erstellende Pakete: Sie können ganz einfach ein Paket auf R erstellen. Pakete sind Add-Ons zur Software, mit denen Sie mehr als nur die Grundlagen tun können.

4. Dynamische Community: Es gibt Millionen von Menschen auf der ganzen Welt, die R verwenden. Sie haben Online-Communities in Form von Blogs und Foren, die die Interaktion erleichtern.

Warum sollte ich R lernen?

Inmitten der vielen anderen Datenanalyse-Tools fragen Sie sich vielleicht: „Warum sollte ich R lernen?“ Sie sollten R lernen, weil es so lohnend ist. Darüber hinaus wird es für viele Aktivitäten von großen Unternehmen weltweit und auch von Universitäten verwendet. Es wird für verschiedene Zwecke verwendet, z. B. zur Optimierung des Finanzportfolios, zur Finanzanalyse und zur Analyse von Ergebnisstudien. Es hat an Popularität gewonnen und ist weltweit für Datenanalyse und Datenwissenschaft anerkannt.

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Wie installiere ich R?

R ist einfach herunterzuladen und online zu verwenden. Idealerweise sollten Sie R installieren, bevor Sie RStudio herunterladen. RStudio ist eine für R entwickelte Umgebung.

Werde ich bei der Verwendung von R mit Herausforderungen konfrontiert?

Das Erlernen von R für Anfänger kann schwierig sein, insbesondere wenn Sie keine Erfahrung im Programmieren haben. Es besteht die allgemeine Überzeugung, dass R für Anfänger schwer zu meistern ist. Ein Grund dafür könnte die Tatsache sein, dass sich R von anderen Data-Science-Tools unterscheidet. Ein weiterer Grund könnte sein, dass für einen einzelnen Ausgang mehrere Befehle auszuführen sind. R wird jedoch weltweit verwendet und anerkannt. Es kann eher lohnend als herausfordernd sein, sobald die Benutzer den Dreh zum Data-Science-Tool herausbekommen haben.

Was sind die verschiedenen Datentypen in R?

Um Programme effizient auf R schreiben zu können, müssen Sie die verschiedenen Datentypen kennen. Sie werden diesen Begriffen häufig begegnen, wenn Sie R verwenden und mit der Community interagieren, die R verwendet. Die verschiedenen Datentypen in R sind:

Zeichen : Ein Zeichen ist ein beliebiger Buchstabe innerhalb von „ “ oder „ “, wie „a“ oder „total“.

Numerisch: Ein Dezimalwert auf R wird als numerisch bezeichnet. Eine Zahl kann keine Ganzzahl sein.

Integer: Eine ganze Zahl ist eine ganze Zahl auf R. Eine ganze Zahl ist eine ganze Zahl, aber das Gegenteil ist nicht immer der Fall. „L“ wird im Allgemeinen nach einer Zahl hinzugefügt, um anzuzeigen, dass es sich um eine ganze Zahl handelt.

Logisch: Dies impliziert einen booleschen Wert, dh nur True oder False. Diese werden oft mit einem T oder F gekennzeichnet.

Komplex: Dies impliziert eine komplexe Zahl, die nicht mit ganzen Zahlen oder numerisch allein dargestellt werden kann. Beispielsweise ist 2+5i ein komplexer Datentyp.

Andere Datenrahmenfunktionen sind komplexer und können erstellt werden.

Was sind die verschiedenen Programmierfunktionen?

Wenn Sie ein Anfänger sind, müssen Sie als Erstes die verschiedenen Programmierfunktionen über R wissen.

R-Konsole: Dies ist ein Teil des Fensters, in dem Sie die Befehle eingeben können. Die Ergebnisse können Sie auch hier einsehen. Wenn Sie hier beispielsweise 1+2 eingeben, können Sie das Ergebnis anzeigen. Sie können die Konsole zum Experimentieren verwenden und die Ausgabe anzeigen.

Variable: Variablen werden verwendet, um Zahlen und Werte in R zu speichern. Hier können Sie Daten für die zukünftige Verwendung speichern. Wenn Sie beispielsweise die Abmessungen eines Rechtecks ​​speichern möchten, können Sie Breite = 4 und Höhe = 3 eingeben. Dies wird für Ihre zukünftige Verwendung in R gespeichert. Diese Werte können auch später geändert werden.

Arbeitsbereich: Dies ist der Bereich auf Ihrem R, der Ihre Variablen speichert. Wenn Sie hier also Breite und Höhe eingeben, werden die Werte angezeigt. Es ist Ihre Arbeitsumgebung auf dem Data-Science-Tool.

R-Skript: Dies ist eine Textdatei mit den Befehlen, die Sie eingegeben haben. Sie können Ihre Variablenwerte jederzeit ändern.

Vektor: Dies ist die einfachste Datenstruktur, die Sie in R haben können. Es ist lediglich eine Folge von Datenelementen des primären Typs. Es ist ein 1-D-Array von Datenelementen.

Matrix: Dies ist nur eine Erweiterung von Vektoren. Es ist ein 2-D-Array von Datenelementen. Hier können Sie Ihre Daten also in Form von Zeilen und Spalten haben.

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Einpacken

Kurz gesagt, das Erlernen von R für Anfänger kann sehr interessant sein. Sie können es für die Datenanalyse nutzen und die zunehmende Abhängigkeit von Daten und die Verfügbarkeit von Datensätzen nutzen. Andere Datenanalyse-Tools haben ihre Grenzen, genau wie R. Diese statistische Berechnungssoftware wird mittlerweile weltweit eingesetzt.