أصبحت لغة البرمجة R أداة البرمجة التحليلية المفضلة لعلماء البيانات في كل صناعة، وفي حالة وجود تقنية إحصائية فمن المحتمل أن يكون لدى (R) حزمة تنفذها.
ما هي مزايا استخدام لغة R في تحليل البيانات
1- لغة R هي الأداة الصحيحة عندما تكون الوظيفة هي تحليل البيانات
- تعمل أجهزة الكمبيوتر بالأرقام وفي جوهرها كل لغة برمجة تقوم فقط بتبديل الأرقام في تسلسلات صعبة بشكل متزايد حتى يحدث شيء مفيد، ولكن تم تصميم لغات معينة لاستخدامها بسهولة مع مهام معينة، ولغة (R) هي كل شيء عن معالجة البيانات والتصور.
- تم تصميم (S) التي تعتمد عليها (R) في (Bell Labs) في منتصف السبعينيات كبديل أكثر تفاعلية لأداء معالجة البيانات باستخدام (Fortran)، ولكن مثل معظم لغات تلك الحقبة وكان للغة (S) بنية غير دقيقة ولم تنفذ الأشياء بسهولة.
- (R) هي إدراك للغة (S) مع العديد من ميزات (Scheme) وهي لغة أخرى من السبعينيات مع أصل متجذر في الفرع الرئيسي الآخر من لغات البرمجة الرقمية (Lisp)، ومن المخطط أن تتبنى (R) النطاق المعجمي وبناء جملة أكثر ملاءمة للكائنات.
- لغات البرمجة الأخرى عالية المستوى قادرة تمامًا على تنفيذ ميزات ووظائف (R) لكن جميعها تتطلب ترميزًا إضافيًا للقيام بذلك، وباستخدام (R) يتم تضمين كل أداة تقريبًا قد يحتاجها عالم البيانات لمعالجة البيانات المنظمة وتقييمها وغالبًا ما يتم إنشاء ما هو غير موجود في الحزمة الأساسية ومشاركته بواسطة مبرمجين آخرين.
2- ميزات لغة R في التحليل الإحصائي لمجموعات البيانات الكبيرة
- النمذجة الخطية وغير الخطية.
- التجمع.
- سهولة التوسعة والواجهات إلى لغات البرمجة الأخرى.
- مستودع حزمة التعليمات البرمجية المشتركة كبير.
3- السرعة في التطور
في حالة (R) تمثل شبكة أرشيف (R) الشاملة (CRAN) أكبر مجموعة من الحزم المتاحة للغة برمجة إحصائية مخصصة اليوم، حيث تغطي ما يقرب من (8000) حزمة يساهم بها المستخدم قطاعات تحليلية أساسية مثل:
- التمويل.
- علم الوراثة.
- الحوسبة عالية الأداء.
- التصوير الطبي.
- العلوم الاجتماعية.
