Introduction à la technologie des outils R

L'outil d'analyse R est le langage de programmation le plus puissant et le plus utilisé pour les statistiques informatiques, la visualisation et la science des données. De nombreux scientifiques et statisticiens des données utilisent R pour résoudre leurs problèmes dans le domaine de l'analyse des données dans toutes les sections, de la biologie computationnelle au marketing quantitatif. R est un projet GNU qui ressemble plus au langage S. Il est considéré comme un dialecte de la langue S.

L'outil R pour l'analyse des données fournit un large éventail de techniques statistiques et graphiques. R est hautement extensible et offre beaucoup de choix aux chercheurs.

R est un logiciel gratuit et il fonctionne sur une grande variété de plates-formes comme MacOS, Windows, UNIX et Linux.

La technologie R tools est également le langage le plus populaire et le plus performant avec quelques fonctionnalités puissantes. Il est utilisé par les entreprises les mieux notées comme Google, Facebook, Shell, Merck, Bank of America, Pfizer et LinkedIn.

Installation de la technologie R tools

Voici un tutoriel détaillé avec des captures d'écran pour installer la technologie R tools

  1. Accédez au site Web de R et cliquez sur Télécharger R sous la rubrique «Mise en route»

  1. Sélectionnez une destination pour télécharger R

  1. Choisissez le package R à télécharger en fonction de votre système d'exploitation

  1. Sélectionnez «Installer R pour la première fois» et téléchargez le fichier avec la plus grande police en haut

  1. Cliquez sur "Exécuter" puis choisissez votre langue

  2. Cliquez sur «Suivant» pour démarrer l'installation et accepter toutes leurs conditions générales

  1. Sélectionnez les fichiers Core et sélectionnez les fichiers 32 bits ou 64 bits en fonction de votre système informatique

  1. Vous avez le choix pour les options de démarrage. Vous pouvez afficher le programme dans plusieurs fenêtres afin d'avoir également un navigateur Internet ou un programme bloc-notes ouvert. L'écran apparaît comme ci-dessous

  1. Si vous souhaitez obtenir cette vue, vous devez cliquer sur Oui pour l'option de démarrage personnalisé dans l'option Démarrage

  1. Si vous avez cliqué sur Oui, vous serez dirigé vers la boîte de dialogue ci-dessous et sélectionnez l'option "SDI" (fenêtre séparée)

  1. Dans cette étape, vous choisissez entre du texte brut ou HTML

  1. L'étape suivante consiste à sélectionner entre standard ou Internet2 pour l'accès à Internet

  1. Créez un raccourci de programme et une icône de bureau en cliquant sur Suivant

  1. L'installation commencera à fonctionner comme indiqué dans la figure ci-dessous

  1. Une fois l'installation terminée, vous obtiendrez la fenêtre suivante. Cliquez sur "Terminer"

R Tools Technology Environment

L'outil R est une suite intégrée de logiciels développés pour l'analyse des données, la modélisation statistique, la simulation et les graphiques. R est un langage simple et efficace qui comprend des conditions, des boucles, des fonctions récursives définies par l'utilisateur, des fonctionnalités d'entrée et de sortie. R comprend les éléments suivants

  • installation efficace de traitement et de stockage des données
  • ensemble d'opérateurs pour le calcul des tableaux
  • énorme collection intégrée d'outils R intermédiaires pour l'analyse des données
  • installations graphiques à afficher à l'écran ou sur copie papier
  • permet aux utilisateurs d'ajouter des fonctionnalités supplémentaires
  • Le code C, C ++ et Fortran peut être lié à la technologie des outils R et appelé au moment de l'exécution
  • R peut être étendu facilement via des packages
  • R a son propre format de documentation de type Latex qui fournit une documentation complète

Mise à jour de la technologie R Tools

Suivez ces étapes simples pour mettre à jour R

  1. Charger l'installr

  1. Sélectionnez "Update R" dans le nouveau menu "Installr"

  1. Installr vérifiera s'il existe une nouvelle version à mettre à jour et cliquez sur OK

  1. Si vous souhaitez consulter les News de la nouvelle version, cliquez sur Oui

  1. Cliquez sur Oui si vous souhaitez télécharger et installer la dernière version R

  1. Le téléchargement va commencer

  1. Appuyez sur 'Suivant' dans l'assistant d'installation de R

  1. Attendez que le R termine son installation

  1. Appuyez sur Oui pour copier vos packages dans la nouvelle installation R

  1. Cliquez sur Oui pour conserver votre package dans votre dossier Old R

  1. Attendez que les paquets soient copiés

  1. Vous pouvez également obtenir la copie automatique de Rprofile .site vers le nouvel emplacement

  1. Cliquez sur Oui pour obtenir les packages mis à jour dans la nouvelle installation R

  1. R a besoin de votre autorisation pour accéder à Internet

  1. Attendez que les packages soient mis à jour et que le processus soit exécuté en arrière-plan

  1. La dernière étape consiste à quitter R

Pourquoi utiliser la technologie R tools?

Il existe de nombreux logiciels disponibles pour l'analyse des données aujourd'hui, mais néanmoins, l'outil R est en avance sur tous les autres outils. Il y a beaucoup de raisons pour lesquelles les scientifiques des données choisissent R. Peu de raisons sont énumérées ci-dessous

  • La technologie R Tools est gratuite

R est un projet open source que vous pouvez télécharger et utiliser gratuitement. Vous n'avez pas à vous soucier des frais d'abonnement, des frais de licence, des renouvellements de licence ou des limites d'utilisation. Comme R est un logiciel open source, vous pouvez inspecter et modifier le code comme vous le souhaitez. Beaucoup d'experts ont contribué à R de cette manière et maintenant cela profite à des millions de personnes qui utilisent R aujourd'hui.

  • R n'est pas seulement un progiciel statistique, c'est un langage

R est une langue facile à apprendre. Dans R, l'analyse des données se fait en écrivant des fonctions et des scripts, pas seulement en de simples clics. Il offre un moyen naturel et expressif pour l'analyse des données. Il y a de nombreux avantages à apprendre cette langue. C'est le langage le plus interactif par rapport aux autres langages de programmation. R fournit une méthode innovante d'analyse des données et conduit à de meilleurs résultats qui, autrement, n'auraient pas été obtenus. Un script enregistre tout votre travail qui peut être réexécuté à tout moment. Ces scripts vous permettent également d'automatiser facilement une séquence de tâches pouvant être intégrées à d'autres processus.

  • Outil R pour les techniques d'analyse à portée de main

R contient toutes les techniques de manipulation de données traditionnelles et récemment développées. Il vous propose également différents modèles statistiques et graphiques que toutes les données que les scientifiques estiment essentiels pour eux. Vous pouvez facilement télécharger gratuitement n'importe quelle méthode.

  • Graphiques puissants et visualisation des données

L'une des principales caractéristiques de la technologie R tools est la visualisation des données à travers des tableaux et des graphiques. La technologie R tools offre des outils spéciaux pour produire des graphiques à partir d'informations fournies sous forme de graphiques à barres et de diagrammes de dispersion à des graphiques en treillis à plusieurs panneaux. Des experts en visualisation de données comme Bill Cleveland et Edward Tufte croient également au système graphique de R. En raison de ses excellentes propriétés graphiques, la technologie R tools est utilisée dans des endroits réputés comme le New York Times, The Economist et le FlowingData Blog.

  • Des résultats plus rapides et meilleurs

R est en avance sur les procédures habituelles de la boîte noire des autres outils d'analyse de données. R est spécialement conçu pour l'analyse des données afin de produire des résultats plus rapides que les autres logiciels statistiques. Il vous propose également de mélanger et assortir les modèles pour de meilleurs résultats. Les scripts de R sont automatisés ce qui vous aide à fournir des recherches reproductibles.

  • Statistiques de pointe avec la technologie R tools

Des scientifiques et des chercheurs de premier plan du monde entier utilisent R pour les statistiques, l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive. R a beaucoup de packages qui ne sont disponibles dans aucun autre outil statistique sur le marché de l'analyse de données. Il existe plus de 2000 packages disponibles en langue R dans chaque domaine en téléchargement gratuit. Et plus de packages sont ajoutés fréquemment. En raison de ces packages, la technologie des outils R est largement utilisée dans des domaines tels que la finance, la génomique et de nombreux autres domaines. Un exemple d'un tel paquet est "glmnet". Il s'agit d'un package de modélisation exclusif qui gère efficacement la prédiction des variables dépendantes des intervalles et des catégories.

  • Outil R flexible pour l'analyse des données

La technologie R tools dispose d'un outil d'analyse de données standard intégré qui comprend l'accès aux données dans différents formats, la manipulation des données et les modèles statistiques traditionnels et modernes. Les modèles statistiques incluent la régression, l'ANOVA, le GLM, les modèles d'arbre et autres. Tous les outils statistiques sont disponibles dans un cadre orienté objet qui vous aidera à extraire uniquement les informations dont vous avez besoin des résultats. Cela réduira ainsi les statistiques indésirables et vous n'aurez pas à produire un rapport statique de copier-coller.

  • Communauté robuste

Si vous avez des questions concernant R, il y a certainement une réponse pour vous sur le Web. Il existe de nombreuses ressources communautaires disponibles sur Internet pour R. R a des milliers de contributeurs et plus de deux millions d'utilisateurs du monde entier. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles vous pouvez trouver des réponses à toutes vos questions liées à R sur le Web.

  • Possibilités illimitées

R est une communauté open source et beaucoup de gens contribuent directement au langage R. Il n'a pas de jeu de codes prédéfini. Vous pouvez utiliser des codes fournis par d'autres à la communauté R. Vous pouvez également étendre les fonctions R. R se mélange facilement avec d'autres applications comme la base de données MySQL, le serveur Web Apache, Google maps et autres.

  • Large acceptation de R

R est largement utilisé par la plupart des industries en Inde et à l'étranger. R devient un leader dans le domaine de l'analyse commerciale. Récemment, SAS est également intégré à R et est inclus dans la version SAS / ML Studio 3.2. La technologie des outils R est également principalement utilisée dans les recherches cliniques par le gouvernement.

Particularités de la technologie des outils R

  • R est disponible pour les plates-formes Windows, Linux et MacOS
  • R vous permet de saisir des données à partir de SAS, Excel, SPSS, STATA et autres
  • R est un excellent outil pour créer des tracés et des graphiques compliqués qui seront de grande qualité
  • R vous permet d'afficher des concepts statistiques au moyen d'animations
  • R peut être intégré dans Excel. Cela vous fournira une toute nouvelle gamme de statistiques et de propriétés graphiques
  • R dispose d'un très bon support communautaire qui répond à toutes vos questions. La plupart des réponses proviennent d'experts dans le domaine de l'analyse des données. La communauté vous donne un aperçu détaillé du langage R pour les débutants
  • R fournit une solution d'analyse de données sur le Web en intégrant R sur un serveur via le serveur Apache
  • R a beaucoup de packages écrits dans un but spécifique. Tous les packages sont contenus dans CRAN et les packages sont divisés en fonction de leur domaine cible
  • R contient des codes pour effectuer toutes les statistiques de base et avancées
  • R a Revolution Computing qui est un fournisseur d'entreprise R
  • R a un blog pour eux qui discute des derniers développements, des utilisations de R dans divers domaines et de diverses autres questions liées à R

Pourquoi la technologie des outils R retient autant l'attention?

Il existe de nombreuses langues utilisées pour l'analyse des données, mais la plupart des gens préfèrent utiliser R pour leur entreprise. Les raisons pour lesquelles R est préféré à d'autres langues sont répertoriées ci-dessous.

  • Langage plus interactif - Pour l'analyse des données, deux choses sont plus importantes - l'interactivité et le langage. En d'autres termes, R est un langage interactif qui le rend plus spécial que les autres langues.
  • Structures de données - La technologie R tools vous offre également un excellent moyen de créer des structures de données. Vous n'avez pas besoin de mettre toutes vos données dans un ensemble d'une structure prédéfinie. Vous pouvez créer votre propre structure et mettre vos données sous une forme naturelle.
  • Excellentes propriétés graphiques - Le cerveau humain est plus attiré par les images que par les chiffres ou le texte. R vous donne une représentation graphique de haute qualité des données.
  • Valeurs manquantes - Les données réelles ont toujours des valeurs manquantes. R a plusieurs fonctions qui vous aideront à gérer les valeurs manquantes. Les valeurs manquantes font partie intégrante de R.
  • Beaucoup de packages - R a beaucoup de packages qui vous permettent d'ajouter vos propres fonctionnalités pour les rendre uniques. Ces packages vous aident à faire des choses extraordinaires avec R.
  • Support et communauté - R a une communauté très favorable qui aide à améliorer l'analyse des données effectuée via le langage R
  • Objets de première classe - Objets signifie ici des fonctions comme la moyenne et la médiane. Vous pouvez basculer entre les fonctions plus facilement en langage R.
  • Orienté vecteur - Les objets dans R sont considérés comme un tout plutôt que de le traiter comme une collection de nombres individuels. Par exemple, si vous souhaitez modifier le volume de litres en millilitres, un simple changement de code doit être effectué.
  • Flexibilité - R ne vous oblige pas à travailler uniquement dans son langage. Vous pouvez mélanger différents outils et sélectionner le meilleur outil pour chaque tâche. Vous pouvez également appeler les fonctionnalités C et C ++
  • Changements simplifiés - Les codes écrits en langage R sont accessibles aux utilisateurs. Si une modification mineure doit être apportée à la tâche, vous pouvez apporter une modification au code dans un délai plus court.

Connexion à MySQL depuis R

Il existe deux façons de se connecter à MySQL à partir de R

  1. Utilisation de la bibliothèque RODBC

  2. Utilisation de la bibliothèque MySQL

Voici quelques étapes pour vous expliquer comment MySQL est connecté à R via la bibliothèque ODBC.

  • Téléchargez le pilote ODBC à partir du site

  • Vers la configuration ODBC Accédez au Panneau de configuration à Outils d'administration à ODBC

  • Cliquez sur Ajouter pour ajouter une nouvelle configuration ODBC pour MySQL

  • Cliquez sur Terminer. Maintenant, vous obtiendrez un écran où vous devez entrer l'adresse IP du serveur MySQL

  • Une fois la connexion MySQL ODBS établie, passez à R pour appeler cette source de données et accéder à l'une des tables de R

  • Maintenant, chargez la bibliothèque RODBC à l'aide de la commande suivante

  • Une fois RODBC installé, connectez-vous à la base de données des modèles classiques dans MySQL et testez la bibliothèque RODBC

Un exemple de création d'un nuage de points avec la technologie R tools

Le tableau suivant vous fournit les données. Une colonne a des années et l'autre est Total des téléphones vendus qui est en millions.

AnnéeNombre total de téléphones vendus
200476, 53
200598, 37
2006142.09
2007205, 87
2008300, 49
2009429, 73
2010621, 28
2011846, 32
2012951, 35
2013898.02

Étape 1: chargez ces données dans R à l'aide de la méthode load.csv

Étape 2: Maintenant, vous avez les données dans ma section de données comme indiqué ci-dessous

Étape 3: Tracez maintenant le graphique à l'aide de la commande

Étape 4: Votre résultat sera affiché comme suit

Applications de la technologie R Tools

Les applications technologiques des outils R sont utilisées dans un large éventail de domaines allant de l'astronomie, la finance et la chimie à la médecine et bien plus encore. Les packages de R sont dédiés à des applications spécifiques. Vous pouvez également créer votre propre application R et vous n'avez pas besoin d'être un génie pour le faire. Certains des packages R pour les applications sont répertoriés ci-dessous.

  • Essais cliniques
  • L'analyse par grappes
  • Physique computationnelle
  • Équations différentielles
  • Études environnementales
  • La finance
  • La génétique
  • Modèles graphiques
  • Graphisme et visualisation
  • Apprentissage automatique
  • L'imagerie médicale
  • Traitement du langage naturel
  • Statistiques officielles

Communauté R

R est une communauté mondiale où beaucoup de gens passent leur temps et leurs efforts pour maintenir et développer le langage R et son environnement. Cette communauté joue un rôle important pour faire de R un logiciel transparent et de haute qualité. La communauté R fait les activités suivantes

  • Prend en charge et améliore le langage R
  • Élargissez la portée et la puissance du langage R
  • Créez de nouvelles applications dans différents domaines à l'aide de R
  • Parlez des avantages et des avantages de R
  • Fournir de l'aide aux débutants pour commencer avec R

Contributeurs à R tools Technology

R compte des milliers de contributeurs de différentes parties du monde. Les poids lourds de R sont les membres du groupe R. Ils apportent des modifications, corrigent des bugs, testent le code, maintiennent le CRAN et le font fonctionner sur toutes les plateformes prises en charge.

Quelle technologie R tools choisir?

Il existe différentes versions de R disponibles pour chaque type d'utilisateur et différents types de budget. Sélectionnez celui qui correspond à votre besoin pour obtenir de meilleurs résultats de R.

Conclusion

À partir de cet article, vous pouvez avoir une idée claire de la technologie des outils R. Il est également prouvé que la technologie des outils R est la plateforme la plus importante pour le développement de nouvelles méthodes statistiques. Il devance les autres outils d'analyse de données. Si vous êtes un scientifique des données, vous devez absolument apprendre R comme n'importe quelle autre langue. Si vous aimez la programmation, vous adorerez certainement travailler avec la technologie R Tools. Si vous voulez devenir un maître de la langue R, vous devez souvent pratiquer la langue et l'utiliser pour effectuer des tâches importantes.

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Catégorie:

Big Data