Les avantages de l'utilisation r

Parmi les nombreux avantages attrayants de langage de programmation R, quelques-uns sont faciles à reconnaître. Il est activement maintenu, il a une bonne connectivité à divers types de données et d'autres systèmes, et il est suffisamment polyvalent pour résoudre des problèmes dans de nombreux domaines. Peut-être le meilleur de tous, il est disponible gratuitement.

Sommaire

R est libre, le code open-source

R est disponible sous une licence open-source, ce qui signifie que tout le monde peut télécharger et modifier le code. Cette liberté est souvent appelée "libre comme dans la parole." R est également disponible gratuitement - une seconde sorte de liberté, parfois appelé "libres comme l'air." En termes pratiques, cela signifie que vous pouvez télécharger et utiliser R gratuitement.

Un autre avantage, bien que légèrement plus indirecte, est que tout le monde peut accéder au code source, le modifier et l'améliorer. En conséquence, beaucoup d'excellents programmeurs ont contribué améliorations et corrections apportées au code de R. Pour cette raison, R est très stable et fiable.

Toute liberté a également associé obligations. Dans le cas de R, ces obligations sont décrites dans les conditions de la licence sous laquelle il est libéré: GNU General Public License (GPL) version 2.

Il est important de souligner que la GPL ne se rapportent pas à votre utilisation de R. Il n'y a aucune obligation pour l'utilisation du logiciel - les obligations appliquent juste redistribution. En bref, si vous changez ou redistribuer le code source de R, vous avez à faire ces changements disponibles pour quiconque d'utiliser.

R fonctionne partout

Le R Development Core Team a mis beaucoup d'efforts à faire R disponible pour différents types de matériel et de logiciels. Cela signifie que R est disponible pour Windows, les systèmes Unix (comme Linux), et le Mac.

R supporte les extensions

R effectue une grande variété de fonctions, telles que la manipulation de données, modélisation statistique et graphiques. Un très gros avantage de R, cependant, est son extensibilité. Les développeurs peuvent facilement écrire leur propre logiciel et de le distribuer sous la forme de packages add-on.

En raison de la facilité relative de la création de ces paquets, littéralement des milliers d'entre eux existent. En fait, beaucoup de nouvelles méthodes statistiques sont publiées avec un package R attaché.

R fournit une communauté engagée

Beaucoup de gens qui utilisent R éventuellement commencer à aider les nouveaux utilisateurs et préconisant l'utilisation de R dans leurs lieux de travail et les milieux professionnels. Ils deviennent également actif sur les listes de diffusion R ou de questions-réponses (AQ) des sites tels que le débordement de pile, un site Web de QA de programmation et CrossValidated, un site de statistiques de l'AQ. En plus de ces listes de diffusion et des sites Web d'AQ, les utilisateurs R participent à des réseaux sociaux tels que Twitter et conférences régionales de R.

R se connecte avec d'autres langues


Comme de plus en plus de gens déplacés vers R pour leurs analyses, ils ont commencé à essayer de combiner R avec leurs flux de travail précédents, qui ont abouti à un ensemble de paquets pour lier R aux systèmes de fichiers, bases de données et d'autres applications. Beaucoup de ces paquets ont depuis été incorporé dans l'installation de base de R.

Il existe plusieurs add-on pour connecter des paquets à R systèmes de base de données, tels que la Rodbc paquet, à lire à partir de bases de données utilisant le protocole Open Database Connectivity (ODBC) et le paquet de ROracle, de lire des bases de données Oracle.

Initialement, la plupart des R a été basée sur Fortran et C. Code de ces deux langues pourrait facilement être appelées depuis R. Comme la communauté grandissait, C ++, Java, Python et d'autres langages de programmation populaire devenait de plus en plus connecté avec R.

Parce que de nombreux statisticiens ont également travaillé avec des programmes commerciaux, le R Development Core Team a écrit des outils pour lire les données à partir de ces programmes, y compris SAS SAS Institute et SPSS d'IBM.

Beaucoup de gros paquets commerciaux ont add-ons de se connecter avec R. Notamment, SPSS a incorporé un lien vers R pour ses utilisateurs, et SAS a de nombreux protocoles qui vous montrent comment déplacer des données et des graphiques entre les deux paquets.


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