Программа r что это такое

Содержание

R-технология

При разработке ПП стараются выбрать такой язык программирования, который наиболее оптимально подходит к программированию данного класса задач. Так, на ряду с универсальными ЯПВУ существуют специализированные языки. Например, FORTRAN предназначен для программирования математических и научных задач, а GOBOL – для программирования экономических задач. Кроме того, имеются ЯП, позволяющие проще и качественней создавать программы по обработке БД.

Например, в задачу бригады входит ввод-вывод программ в компьютер, исправление ошибок, создание проверочных тестов, переписывание, редактирование и выпуск документации, подбор и подготовка кадров и т.д. Если программный проект большой, то состав бригады расширяется: в нее включают 1-3 ассистентов (заместителей) главного программиста, которые вместе с ним обсуждают, разрабатывают и оценивают продукт и по многим вопросам взаимодействуют с остальными членами бригады, осуществляется проведение в жизнь линии главного программиста.

R Studio как пользоваться

Ассистент ищет альтернативные стратегии проектирования, всегда может заменить главного программиста, но не отвечает ни за одну часть программы, т.е. за главного программиста всегда остается единоличное право принимать окончательное решение.

Анализируя рисование этапов совершенствования методов программирования можно сделать важный вывод: все рассмотренные способы повышения производительности труда программистов основываются на модификации надстройки, тогда как базис, т.е. принцип обработки информации в самой ЭВМ остается неизменным.

Смысл работ по созданию R-технологии заключается в модификации базиса так, чтобы упростить процесс программирования, приблизить его к производственному процессу. Для этого программисту предоставляется некоторая условная реализованная для него (пока только программно) вычислительная машина, называемая R-машиной или RBM, затем для этой машины строится соответствующая надстройка: язык программирования (R-язык) и технология программирования (R-технология).

Рассмотрим пример: пусть требуется подсчитать число букв А в тексте, ограниченном справа символом #. Запись соответствующего алгоритма на Pascal имеет следующий вид:

Процесс проектирования соответствующей R-программы начинается с формального определения структуры исходного текста, в котором надо подсчитывать число букв А. определение производится независимо от какого-либо алгоритма выполнения этого подсчета. Для определения используется загруженный ориентированный граф:

Где дуга без стрелки соответствует отождествлено соединяемых его вершин. «Все» — это интерм или символ внутреннего алфавита RBM, означающих (и в данном случае), что на дуге «все» может быть любой символ из тех, которые используются для записи исходного текста. Приведенный граф является программой R-машины или R-программы. Эта программа задает пока только логическую структуру исходного текста (ЛСД). В данном случае она задает ЛСД как произвольную последовательность любых символов, выделяя в ней два символа А и #.

Что такое R — язык программирования и статистическая среда вычислений / What is R language

Символ А, согласно заданной структуре может встречаться любое число раз в любом месте последовательности. Символ # всегда последний в последовательности.

Построением таких графов заканчивается первый этап проектирования R-программы. На 2-м заключительном этапе полученная R-программа доопределяется (уточняется) до алгоритма подсчета букв А. для этого в приведенный граф добавляется дуга начальных установок (нач.уст.), а две других дуги уточняются следующими очевидными линейными операторами:

Такой граф является окончательной R-программой. Запись этой программы для ввода-вывода в компьютер имеет следующий вид

нач.уст	*	с=0	счет
счет	А	с=с+1	Счет
#	Печать с	Выход
все	*	Счет
конец

Первые две строки этой программы – вспомогательные и задают соответственно имена программы и используемый счетчиковой памяти RBM.

Запись R-программы и каждой команды RBM производится в четыре колонки. В первой и последней записываются метки (нач.уст, счет, выход), задающие последовательность шагов по реализации алгоритма. Во 2-й колонке записывается информация по структуре исходного текста. Эта информация является некоторым условием выполнения линейных операторов алгоритма, которые записываются в 3-й колонке.

Работа R-программы начинается анализом 1-й команды RBM в 1-м комплексе команд, обозначенным именем «нач.уст.». В нашем случае этот комплекс содержит одну команду, которая всегда выполнима, т.к. содержит во 2-й колонке после условий метасимвол *. Поэтому счетчику «с» присваивается 0 и управление передается следующему комплексу команд RBM с именем «счет».

Этот комплекс состоит из трех команд RBM. 1-ая из них выполнима, если 1-й символ (в общем случае – текущий) исходного текста является буквой А. В этом случае счетчик увеличивается на 1, управление передается тому же комплексу команд «счет», а текущим символом исходного текста объявляется следующий.

Если 1-ая команда этого комплекса невыполнима (т.е. текущий символ не А), то анализируется следующая команда этого комплекса и т.д. Если невыполнимы все команды комплекса, то R-машина остановится, что соответствует ошибке в исходном тексте, либо в самой R-программе.

В этом случае ошибка исправляется либо программистом вручную либо автоматически с помощью соответствующего алгоритма нейтрализации ошибки. При отсутствии ошибок работа R-программы заканчивается при переходе на фиксированную метку «выход», во 2-й команде комплекса – «счет». Условием выполнения этой команды является # в качестве текущего в исходном тексте.

В этом случае по оператору «печать с» осуществляется печать содержимого счетчика С и останов R-машины на метке «выход». Если анализируется 3-я команда комплекса «счет», то текущий символ исходного текста сравнивается с любым символом синтерма «все». При сравнении никаких действий не производится, т.к. в 3-ей колонке команды записан метасимвол *. Управление передается тому же комплексу команд «счет», а текущим объявляется следующий символ исходного текста и т.д.

Известно, что для лучшего понимания нового, целесообразно подобрать такой контрпример, который был бы для него нетипичным или невыгодным. Таким контрпримером для R-технологий является класс вычислительных задач. Для вычислительных задач хороша существующая ЭВМ с традиционной технологией программирования. Рассматриваемый ниже пример в некотором смысле ставит R-технологию в невыгодные для нее условия.

Анализ приведенных примеров позволяет сделать выводы общего характера:

1. R-программа – это наиболее наглядный способ в записи алгоритма. Это высказывание относится к графической и к линейной форме записи программы. Традиционная форма записи программ на языках программирования менее технологична, чем форма записи R-программы. Поэтому R-программы эффективнее в отладке, изучении и эксплуатации, чем программы, написанные на традиционных ЯП.

Позиционный способ записи R-программы обладает еще одним преимуществом по сравнению с традиционным. В R-программах отсутствуют ключевые слова If, case, for, while.

В самих R-программах также имеется элемент, которого не было в традиционных программах – это метки, задающие порядок выполнения R-программ. Поэтому может показаться, что метки утяжеляют текст R-программы. Но это не так, т.к. метки R-программ активно участвуют в документировании программ, обозначая отдельные участки алгоритмов.

Кроме того, метки R-программ вынесены из основного поля программы на края и записываются строго в первой и последней колонках, поэтому при чтении R-программ метки могут игнорироваться. В отличие от блок-схем графическая запись R-программ намного технологичнее. Она не содержит сложных профилей (¸, * и т.п.). Графическая R-программа

Графическая R-программа и R-программа в машине всегда соответствуют друг другу с точность до простейших перекодировок, которые всегда могут быть выполнены малоквалифицированным персоналом или автоматически на ЭВМ с выдачей на принтер или графопостроителем.

Язык программирования R – обзор

Те, кто хоть раз занимался обработкой данных, знают, как порой катастрофически не хватает стандартных инструментов формата Microsoft Excel. Поэтому для анализа большого количества данных используют языки программирования (ЯП), одним из которых является R. Это главный конкурент Python в сфере статистики, сбора и анализа данных.

Язык программирования R
Что можно сделать с помощью R
Сравнения R с другими языками программирования
Преимущества и недостатки
Подводим итоги

Язык программирования R

ЯП R разработали ученые факультета статистики Оклендского университета. Первоначально это был внутренний инструмент, который впоследствии стал доступен широкой общественности.

Важный момент, который нельзя упускать из внимания: R был разработан статистиками для статистики. Соответственно, в нем есть популярные тексты, методы анализа данных и практичные в использовании инструменты для построения графиков.

Специализированный ЯП уверенно отвоевывает лидирующие позиции в рейтингах. Если в 2016 R занимал 18-ую строчку, то уже в 2021 году он перебрался в десятку лидеров, заняв 8-ое место.

Что можно сделать с помощью R

Поскольку язык программирования был разработан статистиками для соответствующей дисциплины, то сфера использования будет несколько ограниченной:

Большинство из обозначенных функций подключается с помощью библиотек. Стандартный пакет состоит из 20 штук.

Сравнения R с другими языками программирования

Чаще всего R сравнивают с «питоном», еще одним языком программирования, который также используется для сбора статистики и анализа данных. Главное отличие, несмотря на парадоксальность, кроется в предназначении обоих языков.

Да, Python часто используется статистиками и аналитиками. Популярен он и среди математиков, биологов и специалистов других отраслей. При этом «питон» является языком общего назначения. Он в состоянии поддерживать больше форматов данных, писать привычные функции и т.п.

В свою очередь, R направлен на решение конкретных задач. Этот язык менее функционален и не позволяет создавать полноценные программы. В то же время он более производителен и эффективен именно в отношении статистики и анализа данных.

R нужен тем, кто занимается конкретной работой в области обработки больших массивов данных. Python больше подойдет тем, кто хочет стать мультипрофильным разработчиком.

Язык R и готовые программные пакеты

Ключевое достоинство R и других языков программирования — их гибкость. У программ типа Excel и Tableau есть ограничения – если пользователю не хватает функций, придётся ждать милости разработчиков.

Ещё один плюс — язык программирования R позволяет полноценно работать с Big Data и строить модели машинного обучения.

Преимущества и недостатки

Сила R в его гибкости. Язык существенно облегчает жизнь программисту, позволяя навсегда забыть об Excel.

Главными достоинствами R являются:

Интуитивно понятный и удобный инструмент. Особенно для новичков. Чтобы писать программы, не обязательно соблюдать четкую структуру – можно просто последовательно вводить данные.
Язык создавался специально для анализа большого объема данных, поэтому его структура и синтаксис понятны аналитикам и статистикам по умолчанию.
Наличие нескольких пакетов для визуализации. Можно построить двумерную графику и трехмерные модели.
Удобные и понятные языковые конструкции. Это очень важный параметр для начинающих программистов.
Базовые статистические инструменты реализованы в виде стандартного функционала. Это существенно упрощает и ускоряет процесс разработки.
Хороший ассортимент дополнительных пакетов на любой вкус. Разработчики R стараются как можно чаще выпускать библиотеки и пакеты для оптимизации работы ЯП.
Достаточно использования консоли. Но лучше пользоваться специальными средами разработки. Одной из самых практичных в использовании является Rstudio (можно скачать с официального сайта).

Несмотря на внушительное количество плюсов, недостатков у R немало. Основные из них:

Низкая производительность. В этом плане R заметно проигрывает Java и Python Однако в системе имеются пакеты, которые позволяют значительно увеличить производительность некоторых программ.
Есть некая специфичность. С этим могут возникнуть трудности у программистов, которые до этого работали на других языках. Например, индексация вектора в R начинается не с «0», как в других ЯП, а с «1». Но если приходится часто пользоваться именно R, проблем с адаптацией не будет.
Синтаксис не всегда очевиден. По этой причине многие действия можно выполнить несколькими способами. С одной стороны, плохого в этом ничего и нет, поскольку данная опция позволяет увеличивает шансы на реализацию потребности. Но есть и обратная сторона медали – на этапе обучения этот критерий может существенно замедлить процесс, поскольку новичок легко запутается.
Нетривиальный процесс обучения. Язык программирования R изучают по Learning Curve (кривая обучения). В отличие от прямолинейного «питона», программа обучения R кажется немного сложной и запутанной.
Мало русскоязычной документации. Пожалуй, это самый главный минус, поскольку из всех имеющихся проблем этой никто никогда и не занимался. Это значит лишь то, что R-программисту придется для начала подучить иностранный.

Еще один нюанс, который можно отнести к минусам – это назначение R. Поскольку он разрабатывался для статистиков и аналитиков, человеку, далекому от этих дисциплин, будет сложно разобраться с синтаксисом и функционалом инструмента.

Характеризуется R и узкой средой использования. Он подходит для анализа данных, но для разработки программ – нет.

FAQ

Где найти курсы по R-программированию?

С этим могут возникнуть сложности, поскольку они чаще всего являются частью дисциплины Data Science. Поэтому нужно искать профессию «Аналитик данных», выбирать понравившуюся школу и записываться на курсы. Среди хорошо себя зарекомендовавших школ можно отметить Неотологию, Хекслет, Яндекс.Практикум. Неплохие курсы предлагают Coursera (бесплатно) и Udemy (часто с большими скидками).

Что по деньгам и перспективе?

Зная в совершенстве R-программирование, можно рассчитывать на трудоустройство в солидной организации и высокую зарплату. Кроме того, R – это отличный фундамент для изучения дальнейших основ веб-разработки. Хороший специалист может рассчитывать на зарплату в 200-300 тысяч рублей. Начинающие разработчики получают в два раза меньше.

Подводим итоги

Язык программирования R можно и нужно рассматривать в качестве рабочего и эффективного инструмента.

Это целая инфраструктура для работы с данными и их обработки.

Да, R отличается узкой сферой использования, но для статистиков и аналитиков это незаменимый рабочий инструмент.

Источник: www.sravni.ru

Введение в R

Это введение в R («GNU S»), язык и среду для статистических вычислений и графики. R похож на отмеченную наградами систему 1 S, которая была разработана в Bell Laboratories Джоном Чемберсом и др. Он предоставляет широкий спектр статистических и графических методов (линейное и нелинейное моделирование, статистические тесты, анализ временных рядов, классификацию, кластеризацию и т. д.).

В этом руководстве содержится информация о типах данных,элементах программирования,статистическом моделировании и графике.

Данное руководство предназначено для R,версия 4.1.0 (2021-05-18).

Разрешение на изготовление и распространение стенографических копий данного руководства предоставляется при условии,что на всех копиях сохраняется уведомление об авторских правах и это уведомление о разрешении.

Разрешение на копирование и распространение модифицированных версий данного руководства предоставляется на условиях дословного копирования,при условии,что вся полученная в результате работа будет распространяться в соответствии с условиями уведомления о разрешении,идентичного данному.

Разрешается копировать и распространять переводы данного руководства на другой язык на условиях,описанных выше для измененных версий,за исключением того,что данное уведомление о разрешении может быть указано в переводе,одобренном R Core Team.

Preface

Это введение в R основано на оригинальном наборе заметок, описывающих среды S и S-PLUS , написанных в 1990–1992 годах Биллом Венейблсом и Дэвидом М. Смитом, когда они работали в Университете Аделаиды. Мы внесли ряд небольших изменений, чтобы отразить различия между программами R и S, и расширили часть материала.

Мы хотели бы выразить сердечную благодарность Биллу Венейблсу (и Дэвиду Смиту)за разрешение распространять эту модифицированную версию заметок таким образом,а также за то,что он является сторонником R с давних времен.

Предложения читателю

Большинство новичков в R начнут с вводной сессии в Приложении А.Это должно дать некоторое знакомство со стилем сессий R и,что более важно,мгновенную обратную связь о том,что происходит на самом деле.

Многие пользователи придут к R в основном из-за его графических возможностей. См. Графику , которую можно прочитать практически в любое время и не нужно ждать, пока будут проанализированы все предыдущие разделы.

1 Введение и прелиминарии

1.1 Среда R

R-это интегрированный набор программных средств для манипулирования данными,расчетов и графического отображения.Среди прочего,в нем есть

эффективное средство обработки и хранения данных,
набор операторов для вычислений над массивами,в частности над матрицами,
большая,согласованная,интегрированная коллекция промежуточных инструментов для анализа данных,
графические средства для анализа и отображения данных непосредственно на компьютере или на бумажном носителе,и
хорошо разработанный,простой и эффективный язык программирования (называемый «S»),который включает в себя условия,циклы,определяемые пользователем рекурсивные функции и средства ввода и вывода.(Действительно,большинство функций,поставляемых системой,сами написаны на языке S).

Термин «среда» призван охарактеризовать ее как полностью спланированную и целостную систему,а не как постепенное наращивание очень специфических и негибких инструментов,как это часто бывает с другим программным обеспечением для анализа данных.

R — это в значительной степени средство для новых методов интерактивного анализа данных. Он быстро развивался и был расширен за счет большой коллекции пакетов . Однако большинство программ, написанных на R, по сути эфемерны, написаны для единственного фрагмента анализа данных.

1.2 Сопутствующее программное обеспечение и документация

R можно рассматривать как реализацию языка S, который был разработан в Bell Laboratories Риком Беккером, Джоном Чемберсом и Алланом Уилксом, а также составляет основу систем S-PLUS .

Эволюция языка S описана четырьмя книгами Джона Чемберса и соавторов. Для R основным справочником является «Новый язык S: среда программирования для анализа данных и графики » Ричарда А. Беккера, Джона М. Чемберса и Аллана Р. Уилкса. Новые возможности версии S 1991 г. описаны в « Статистических моделях в S» под редакцией Джона М. Чемберса и Тревора Дж. Хасти.

Формальные методы и классы пакета методов основаны на описанных в книге «Программирование с данными » Джона М. Чемберса. См. Ссылки , чтобы получить точные ссылки.

В настоящее время существует ряд книг, в которых описывается, как использовать R для анализа данных и статистики, а документация для S / S-PLUS обычно может использоваться с R, учитывая различия между реализациями S. См. Какая документация существует для R? в FAQ по статистической системе R .

1.3 R и статистика

В нашем введении в среду R статистика не упоминалась , однако многие люди используют R как систему статистики. Мы предпочитаем думать об этом как о среде, в которой были реализованы многие классические и современные статистические методы. Некоторые из них встроены в базовую среду R, но многие поставляются в виде пакетов . Вместе с R поставляется около 25 пакетов (называемых «стандартными» и «рекомендуемыми»), и многие другие доступны через CRAN семейство интернет-сайтов (через https://CRAN.R-project.org ) и в других местах. Более подробная информация о пакетах будет дана позже (см. Пакеты ).

Большинство классических статистических данных и большая часть новейшей методологии доступны для использования в R,но пользователям,возможно,придется немного потрудиться,чтобы найти их.

Существует важное различие в философии между S (и,следовательно,R)и другими основными статистическими системами.В S статистический анализ обычно выполняется как серия шагов,а промежуточные результаты хранятся в объектах.Таким образом,в то время как SAS и SPSS выдают обильные результаты регрессионного или дискриминантного анализа,R выдает минимальный результат и сохраняет результаты в подходящем объекте для последующего обращения к ним с помощью других функций R.

1.4 R и оконная система

Наиболее удобным способом использования R является работа на графической рабочей станции под управлением оконной системы.Данное руководство предназначено для пользователей,имеющих такую возможность.В частности,мы будем иногда ссылаться на использование R в оконной системе X,хотя большая часть сказанного относится к любой реализации среды R.

Большинство пользователей время от времени сталкиваются с необходимостью напрямую взаимодействовать с операционной системой на своем компьютере.В этом руководстве мы в основном рассматриваем взаимодействие с операционной системой на машинах UNIX.Если вы используете R под Windows или macOS,вам придется внести некоторые небольшие изменения.

Настройка рабочей станции для использования всех преимуществ настраиваемых возможностей R-простая,хотя и несколько утомительная процедура,и здесь она не рассматривается.Пользователям,испытывающим затруднения,следует обратиться за помощью к местным специалистам.

1.5 Использование R в интерактивном режиме

Когда вы используете программу R,она выдает подсказку,когда ожидает команды ввода.По умолчанию используется подсказка ‘ > ‘,что в UNIX может совпадать с приглашением оболочки,и поэтому может показаться,что ничего не происходит.Однако,как мы увидим,при желании можно легко перейти к другому интерпретатору R.Мы будем считать,что приглашение оболочки UNIX-это ‘ $ ’.

При использовании R под UNIX предлагаемая процедура для первого раза выглядит следующим образом:

Создайте отдельный подкаталог,скажем work , для хранения файлов данных, для которых вы будете использовать R. Это будет рабочий каталог всякий раз, когда вы используете R.

$ mkdir work $ cd work

Дальнейшие сеансы R просты.

Make work рабочий каталог и запустите программу как раньше:

$ cd work $ R

Для использования R под Windows процедура в основном такая же.Создайте папку в качестве рабочего каталога и задайте ее в параметре Start In поле в ярлыке R.Затем запустите R,дважды щелкнув по значку.

1.6 Вводное занятие

Читателям, желающим получить представление о R на компьютере, прежде чем продолжить, настоятельно рекомендуется пройти вводное занятие, приведенное в разделе Пример занятия .

1.7 Получение помощи по функциям и возможностям

R имеет встроенный справочный объект , похожий на man объект UNIX. Чтобы получить дополнительную информацию о любой конкретной именованной функции, например о solve , используйте команду

> help(solve)
> ?solve

Для функции, определяемой специальными символами, аргумент должен быть заключен в двойные или одинарные кавычки, что делает его «символьной строкой»: это также необходимо для нескольких слов с синтаксическим значением, включая if , for и function .

> help(«[[«)

Любая форма кавычек может использоваться для экранирования другой, как в строке «It’s important» . Наше соглашение заключается в использовании двойных кавычек для предпочтения.

На большинстве установок R справка доступна в HTML формат,выполнив

> help.start()

который запустит веб-браузер,позволяющий просматривать страницы справки с помощью гиперссылок.В UNIX последующие запросы справки отправляются на адрес HTML на основе справочной системы. Ссылка «Поисковая система и ключевые слова» на странице, загружаемой help.start() , особенно полезна, поскольку она содержит высокоуровневый список понятий, который выполняет поиск по доступным функциям. Это может быть отличным способом быстро сориентироваться и понять широту возможностей R.

Команда help.search (альтернативно ?? ) позволяет искать справку различными способами. Например,

> ??solve

Попробуйте ?help.search для получения подробностей и других примеров.

Примеры,приведенные в справочной теме,обычно можно запустить с помощью

> example(topic)

Версии R для Windows имеют другие дополнительные справочные системы:используйте

> ?help

для более подробной информации.

Источник: runebook.dev

Набор инструментов, чтобы сделать аналитику на R максимально комфортной

Обложка: Набор инструментов, чтобы сделать аналитику на R максимально комфортной

Аналитика — процесс достаточно трудоемкий и творческий, в каком-то плане. В реальных задачах ответ не всегда лежит на поверхности, а чтобы его разглядеть, порой приходится сильно прищуриться. Для этого у аналитика должны быть удобные инструменты на любой случай жизни. Только тогда он сможет абстрагироваться от внешних раздражителей и увидеть нечто важное.

Мы с ребятами из IT Resume любим использовать язык R для аналитики. Конечно, Python тоже активно используем, но есть в R что-то притягивающее, из-за чего хочется использовать его снова и снова. Сегодня мы вам расскажем, какие инструменты мы используем, чтобы сделать весь процесс работы с языком R максимально комфортным.

IDE — всему голова

Первое, что необходимо любому разработчику и аналитику — IDE или среда для разработки. И здесь абсолютным лидером является RStudio.

Это очень удобная (и визуально приятная, кстати) программа, в которой Вы можете:

писать код;
следить за его выполнением;
исследовать все объекты и переменные;
строить графики;
многое другое.

Кстати говоря, совсем недавно вышла новая версия и туда завезли много классных штук. Например:

улучшенная поддержка Python (так что можно не только с R работать) ;
выпадающая командная строка;
радужные скобки (чтобы удобней было работать с циклами и функциями).

Облачный RStudio Cloud

Еще одна классная вещь (хотя, по сути, то же самое) — RStudio Cloud.

Это облачная версия уже известной Вам RStudio, у которой есть ряд очевидных преимуществ:

одновременно может работать целая команда;
не надо устанавливать софт и библиотеки на свой компьютер;
все проекты хранятся в облаке, что безопасно.

А бывает еще такая ситуация: Вам нужно показать что-то срочно с чужого компьютера, где нет ни языка R, ни RStudio. Тогда Вы просто открываете свой аккаунт RStudio Cloud, заходите в нужный проект и дело сделано.

R Markdown для текстов и не только

R Markdown — это фреймворк для создания публикаций, отчетов и исследований для специалистов в области аналитики и Data Science.

Мы специально выделили R Markdown в отдельный пункт, потому что Вы его реально будете использовать как абсолютно отдельный инструмент. Вот примерный список того, что Вы можете делать:

Вы можете писать код, строить графики, делать вычисления и сразу смотреть за результатом. Все как Jupyter в Python. Только здесь все это сразу попадет в Ваш итоговый отчет — вам не нужно будет делать двойную работу.
Вы можете писать и форматировать текст с помощью markdown разметки, а также добавлять инлайновый код (строку кода на языке R, которая сразу будет вычислена).
Вы можете писать формулы, поддерживается весь основной синтаксис (по сути, стандартные формулы Latex).
В конце Вы можете экспортировать свои результаты в разных форматах (html, pdf, docx), а также сделать из них полноценные сайты и книги!

Т.е. вам нет необходимости проводить какой-то анализ или строить модель, а только потом приступать к написанию ответа. Вы можете выполнять и редактировать свой код прямо в документах R Markdown.

Кстати говоря, в последнем обновлении в R Markdown завезли визуальный редактор (WYSIWYG — what you see is what you get), т.е. вы можете видеть отформатированный код прямо во время его набора.

Еще из интересного: вы можете не только писать отчеты для руководства и научные статьи, но и делать презентации или строить дашборды. Да, R Markdown умеет переводить ваши труды и в эти форматы! Вот так это будет выглядеть:

R Shiny для веб-приложений

Еще один фреймворк, о котором стоит упомянуть отдельно — R Shiny.

Это библиотека, которая позволяет создавать интерактивные веб-приложения с помощью языка R. Но по факту это реально цельный инструмент, поэтому мы его вынесли отдельным пунктом.

Порой бывает очень удобно: вот вы написали какой-то обработчик данных, а затем опубликовали (задеплоили) его в интернет, чтобы Ваши коллеги могли им пользоваться. Ну или вообще написали какой-то сервис для широкой аудитории — например, чтобы все могли быстренько делать регрессионный анализ. Чем не pet project Вот для таких вещей и нужен R Shiny.

С помощью этого фреймворка у аналитиков и разработчиков есть возможность отдельно настроить всю серверную часть: какие модели должны быть, как они должны работать, какие ошибки возвращать, в каком виде результат отдавать и так далее. По аналогии настраиваем интерфейс: кнопочки, переключатели, ползунки, внешний вид и так далее. На выходе получаем красоту, которая еще и работает!

Устрой деплой!

Так, веб-приложения создавать мы можем, а куда их деплоить? Спокойно, все продумано.

Shinyapps.io — коммьюнити языка R сами предлагают нам решение. Это облачные сервера, на которые мы бесплатно можем разместить несколько своих веб-приложений. Там нам доступен мониторинг и управление из простого и удобного интерфейса.

Существуют также платные версии — на них вы можете перейти, и тогда вам будут доступны премиальные возможности: большее количество приложений, увеличенная мощность, подключение собственного домена и так далее.

Однако, если это проект для внутреннего пользования или даже для небольшой компании — подойдет и бесплатный тариф.

Эпилог

Мы с вами рассмотрели 5 инструментов, которые вам наверняка пригодятся, если вы будете заниматься Data Science и аналитикой на языке R.

Вы могли заметить, что в этом перечне все достаточно компактно — нет огромного количества сайтов, программ и специальных утилит. Да, это действительно так: разработчики языка и софта постарались сделать все максимально удобно и нам просто нет потребности скакать между программами, все и так под рукой. Нужно писать код — R Studio. Нужно писать научную диссертацию на основании исследования — R Markdown в R Studio. И это касается всего — им удалось создать цельную экосистему, в которой очень комфортно чувствует себя любой специалист.

Источник: tproger.ru

КО	b<>0	Выход
КН	c<>0	*	Выход
КБН	*	*	Выход
ДРВК	d>0	d= sqrt(d) x2=x1-d x1=x1-d	Выход
ДКК	d	х2= sqrt(-d)	Выход
ДРК	d=0	*	Выход
Конец