บทช่วยสอน R สำหรับผู้เริ่มต้น: เป็นผู้เชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรม R

โลกทุกวันนี้พึ่งพาข้อมูลอย่างมากสำหรับทุกสิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตัดสินใจเกี่ยวกับกิจกรรมในอนาคต กระบวนการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีการทางวิทยาศาสตร์เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึก เรียกว่า Data Science Data Science เป็นทักษะที่เป็นที่ต้องการอย่างมาก ซึ่งมีประโยชน์ต่อมหาวิทยาลัย บุคคล และบริษัททั่วโลก วิธีหนึ่งที่คุณสามารถเริ่มการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการเรียนรู้ R การเรียนรู้ R สำหรับผู้เริ่มต้นนั้นคุ้มค่ากว่าการท้าทาย องค์ประกอบสำคัญของ R นั้นตรงไปตรงมามาก

ทำไม R ถึงได้รับความนิยม?

คุณอาจพบซอฟต์แวร์ต่างๆ ที่ให้คุณสมบัติเหมือนกับ R แต่ R นั้นโดดเด่น คุณอาจถามว่าทำไม? R เรียกอีกอย่างว่าภาษาสำหรับการคำนวณทางสถิติและเป็นที่นิยมอย่างมากด้วยเหตุผลหลายประการ

1. ราคาไม่แพง: R นั้นง่ายต่อการดาวน์โหลดและฟรีอย่างสมบูรณ์ สามารถติดตั้งออนไลน์ได้ทุกที่ทุกเวลา

2. ความสามารถในการแสดงภาพ: การสร้างภาพข้อมูลบน R นั้นน่าประทับใจกว่าที่อื่น มีไลบรารี R ในตัวที่สร้างการแสดงผลและนำเสนอข้อมูลแบบกราฟิก ทำให้เข้าใจง่ายขึ้น

3. สร้างแพ็คเกจได้ง่าย : คุณสามารถสร้างแพ็คเกจบน R ได้อย่างง่ายดาย แพ็คเกจเป็นส่วนเสริมของซอฟต์แวร์ ซึ่งช่วยให้คุณทำมากกว่าพื้นฐาน

4. ชุมชนแบบไดนามิก: มีผู้คนนับล้านทั่วโลกที่ใช้ R พวกเขามีชุมชนออนไลน์ในรูปแบบของบล็อกและฟอรัม ซึ่งทำให้การโต้ตอบง่ายขึ้น

ทำไมฉันจึงควรเรียนรู้ R?

ท่ามกลางเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ คุณอาจถามว่า "ทำไมฉันจึงควรเรียนรู้ R" คุณควรเรียนรู้ R เพราะมันคุ้มค่ามาก นอกจากนี้ยังใช้สำหรับกิจกรรมมากมายโดยบริษัทขนาดใหญ่ทั่วโลกและมหาวิทยาลัยด้วย มันถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอทางการเงิน การวิเคราะห์ทางการเงิน และการทดลองวิเคราะห์ผลลัพธ์ ได้รับความนิยมและเป็นที่ยอมรับทั่วโลกในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูล

อ่าน : Python v R

ฉันจะติดตั้ง R ได้อย่างไร

R เป็นพื้นฐานในการดาวน์โหลดและใช้งานออนไลน์ คุณควรติดตั้ง R ก่อนดาวน์โหลด RStudio RStudio เป็นสภาพแวดล้อมที่พัฒนาขึ้นสำหรับ R.

ฉันจะเผชิญกับความท้าทายในขณะที่ใช้ R หรือไม่

การเรียนรู้ R สำหรับผู้เริ่มต้นอาจเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณไม่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรม มีความเชื่อทั่วไปว่า R สำหรับผู้เริ่มต้นนั้นท้าทายที่จะเชี่ยวชาญ เหตุผลหนึ่งอาจเป็นเพราะ R แตกต่างจากเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่นๆ อีกสาเหตุหนึ่งอาจเป็นเพราะมีหลายคำสั่งที่ต้องทำสำหรับเอาต์พุตเดียว อย่างไรก็ตาม R ถูกใช้และเป็นที่ยอมรับทั่วโลก มันสามารถให้รางวัลมากกว่าความท้าทายเมื่อผู้ใช้คุ้นเคยกับเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ประเภทข้อมูลที่แตกต่างกันใน R คืออะไร?

ในการเขียนโปรแกรมบน R อย่างมีประสิทธิภาพ คุณจำเป็นต้องรู้ประเภทข้อมูลต่างๆ คุณจะเจอคำศัพท์เหล่านี้บ่อยครั้งในขณะที่ใช้กับ R และโต้ตอบกับชุมชนที่ใช้ R ประเภทข้อมูลต่างๆ บน R คือ:

อักขระ : อักขระคือตัวอักษรใดๆ ภายใน “ ” หรือ ' ' เช่น “a” หรือ “ผลรวม”

ตัวเลข: ค่าทศนิยมของ R เรียกว่าตัวเลข ตัวเลขไม่สามารถเป็นจำนวนเต็มได้

จำนวนเต็ม: จำนวนเต็มคือจำนวนเต็มใดๆ บน R จำนวนเต็มเป็นจำนวนเต็ม แต่สิ่งที่ตรงกันข้ามไม่เป็นความจริงเสมอไป โดยทั่วไปจะมีการเติม “L” หลังตัวเลขเพื่อระบุว่าเป็นจำนวนเต็ม

ตรรกะ: นี่แสดงถึงค่าบูลีน กล่าวคือ จริงหรือเท็จเท่านั้น สิ่งเหล่านี้มักระบุด้วย T หรือ F

คอมเพล็กซ์: หมายถึงจำนวนเชิงซ้อน ซึ่งไม่สามารถแสดงด้วยจำนวนเต็มหรือตัวเลขเพียงอย่างเดียวได้ ตัวอย่างเช่น 2+5i เป็นประเภทข้อมูลที่ซับซ้อน

ฟังก์ชั่น data frame อื่น ๆ นั้นซับซ้อนกว่าและสามารถสร้างได้

คุณสมบัติการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกันคืออะไร?

หากคุณเป็นมือใหม่ สิ่งแรกที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับ R คือคุณลักษณะการเขียนโปรแกรมต่างๆ

R Console: เป็นส่วนหนึ่งของหน้าต่างที่คุณสามารถพิมพ์คำสั่งได้ คุณยังสามารถดูผลลัพธ์ได้ที่นี่ ตัวอย่างเช่น หากคุณพิมพ์ 1+2 ที่นี่ คุณสามารถดูผลลัพธ์ได้ คุณสามารถใช้คอนโซลเพื่อทดลองและดูผลลัพธ์ได้

ตัวแปร: ตัวแปรใช้เพื่อบันทึกตัวเลขและค่าใน R คุณสามารถบันทึกข้อมูลเพื่อใช้ในอนาคตได้ที่นี่ ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการจัดเก็บขนาดของสี่เหลี่ยมผืนผ้า คุณสามารถป้อน width = 4 และ height = 3 ค่านี้จะถูกเก็บไว้ใน R สำหรับการใช้งานในอนาคตของคุณ นอกจากนี้ ค่าเหล่านี้สามารถเปลี่ยนแปลงได้ในภายหลัง

พื้นที่ทำงาน: นี่คือพื้นที่บน R ของคุณที่เก็บตัวแปรของคุณ ดังนั้น หากคุณป้อนความกว้างและความสูงที่นี่ตอนนี้ ค่าจะแสดงขึ้น เป็นสภาพแวดล้อมการทำงานของคุณเกี่ยวกับเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สคริปต์ R: นี่คือไฟล์ข้อความที่มีคำสั่งที่คุณป้อน คุณสามารถเปลี่ยนค่าตัวแปรของคุณได้ตลอดเวลา

เวกเตอร์: นี่คือโครงสร้างข้อมูลที่ง่ายที่สุดที่คุณมีบน R ได้ มันเป็นเพียงลำดับขององค์ประกอบข้อมูลของประเภทหลัก เป็นอาร์เรย์ 1 มิติขององค์ประกอบข้อมูล

เมทริกซ์: นี่เป็นเพียงส่วนขยายของเวกเตอร์เท่านั้น เป็นอาร์เรย์ 2 มิติขององค์ประกอบข้อมูล ดังนั้นที่นี่ คุณสามารถมีข้อมูลของคุณในรูปแบบของแถวและคอลัมน์ได้

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ห่อ

โดยสรุปแล้ว การเรียนรู้ R สำหรับผู้เริ่มต้นนั้นน่าสนใจมาก คุณสามารถใช้มันสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและใช้ประโยชน์จากการพึ่งพาข้อมูลและความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูลที่เพิ่มขึ้น เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ มีข้อจำกัด เช่นเดียวกับ R ซอฟต์แวร์คำนวณทางสถิตินี้กำลังใช้กันอย่างแพร่หลายทั่วโลก