R프로그래밍 언어의 주요기능과 응용

1. R 프로그래밍 언어란?

R은 1993년 뉴질랜드 오클랜드 오클랜드 대학교의 Robert Gentleman과 Ross Ihaka가 개발한 프로그래밍 언어이자 분석 도구입니다. 소프트웨어 프로그래머, 통계학자, 데이터 과학자 및 데이터 마이너가 광범위하게 사용합니다. 데이터 분석 및 비즈니스 분석에서 사용되는 가장 인기 있는 데이터 분석 도구 중 하나입니다. 

 

의료, 학술, 컨설팅, 금융, 미디어 등과 같은 영역에서 수많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 통계, 데이터 시각화 및 기계 학습에 대한 광범위한 적용 가능성으로 인해 R에서 인증된 교육을 받은 전문가에 대한 수요가 발생했습니다.

 

 

 

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2. R 프로그래밍 언어의 특징

R의 몇 가지 중요한 기능은 다음과 같습니다.

항목	설명
무료 및 오픈 소스	R은 GNU General Public License에 따라 배포되는 무료 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다.
플랫폼 간 상호 운용성	R에는 Windows, Linux 및 Mac에서 실행되는 배포판이 있으므로 다양한 플랫폼 간에 R 코드를 쉽게 이식할 수 있습니다.
인터프리터 기반 개발	R은 즉각적인 실행 및 테스트를 허용하여 코드 개발을 용이하게 하는 인터프리터를 사용합니다.
데이터베이스 통합	R은 다양한 데이터베이스에 효과적으로 연결되며 Microsoft Excel, Access, MySQL, SQLite, Oracle 등과 같은 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
소프트웨어 개발과 데이터 분석의 가교	R은 소프트웨어 개발과 데이터 분석 작업 간의 격차를 해소하는 유연한 언어 역할을 합니다.
풍부한 패키지 에코시스템	R은 데이터 분석 및 모델링 작업에 적합한 다양한 코드, 기능 및 기능을 갖춘 방대한 패키지 컬렉션을 제공합니다.
통계적 모델링 기능	통계 모델링을 위한 다양한 도구를 제공하여 고급 데이터 분석 및 모델 생성을 가능하게 합니다.
데이터 시각화	R에는 데이터 탐색 및 해석을 지원하기 위해 다양한 시각화를 만들 수 있는 강력한 도구가 포함되어 있습니다.
기계 학습 기능	R은 다양한 라이브러리 및 패키지로 기계 학습을 지원하므로 ML 모델을 빌드하고 평가하는 데 적합합니다.
데이터 가져오기 및 조작	R은 데이터 가져오기, 정리 및 조작을 위한 강력한 기능을 제공하므로 데이터 전처리 작업에 적합합니다.
보고서 생성	CSV, XML, HTML 및 PDF와 같은 형식으로 보고서를 생성하기 위한 도구를 통합하고 대화형 웹 기반 보고서를 만들 수도 있습니다.

 

 

 

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3. R 프로그래밍 언어의 데이터분석 단계

• 가져오기: 첫 번째 단계는 R 환경으로 데이터를 가져오는 것입니다. 즉, 파일, 데이터베이스, HTML 테이블 등에 저장된 데이터를 R 데이터 프레임에로드하여 데이터 분석을 수행합니다.
• 변환: 이 단계에서는 먼저 각 열을 변수로 만들고 각 행을 관측치로 만들어 데이터를 깔끔하게 만듭니다. 깔끔한 데이터가 있으면 관심 있는 관측치를 찾기 위해 데이터를 좁히고, 기존 변수의 함수인 새 변수를 만들고, 관측치의 요약 통계를 찾습니다.
• 시각화: 데이터를 그래픽 형식으로 표현하여 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있도록 하는 데 사용됩니다. 시각화를 사용하면 데이터를 쉽게 인식하고 추세 및 예외를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 정보와 결과를 빠르고 시각적으로 전달할 수 있습니다.
• 모델: 모델은 시각화를 위한 보완 도구입니다. 이것들은 우리의 관찰과 관련된 질문에 답하는 데 사용되는 근본적으로 수학적 또는 계산 도구입니다.
• 통신: 데이터 분석의 마지막 단계에서는 시각화 및 모델링의 결과를 다른 사람들과 전달하는 데 중점을 둡니다. R은 전 세계에 공유할 수 있도록 잘 설계된 인쇄 품질의 플롯을 쉽게 생성할 수 있습니다.

 

 

 

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4. R 프로그래밍 언어의 특징

R 프로그래밍의 장점은 다음과 같습니다.

• R은 플랫폼 독립적인 프로그래밍 언어입니다. 즉, 어떤 운영 체제를 사용하든 R 프로그램이 제대로 작동합니다.
• R은 배우고 이해하기 매우 쉽습니다. 통계에 대한 이해가 충분하다면 R 프로그래밍을 사용하면 작업이 더 쉬워집니다.
• R 라이브러리는 가장 우수하고 통찰력 있는 데이터 시각화 중 하나를 제공합니다.
• R 프로그래밍은 데이터 과학 및 기계 학습에 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.
• R은 C 및 C++와 같은 다양한 다른 프로그래밍 언어와 쉽게 통합될 수 있습니다.
• R은 자유 언어입니다. 누구나 라이선스를 구매하지 않고도 다운로드하여 사용할 수 있습니다. 또한 오픈 소스입니다.
• R에 대한 수요는 매우 빠른 속도로 증가하고 있으며 현재 업계의 추세입니다.
• R에는 학습 과정을 돕기 위해 거대한 사용자 커뮤니티와 광범위한 커뮤니티 지원이 있습니다.

 

 

 

Python에 비해 R이 가진 특징은 다음과 같습니다.

• 초보자도 통계학자를 염두에 두고 특별히 설계된 R에서 데이터 분석을 빠르게 시작할 수 있습니다.
• R은 통계적 학습과 관련하여 Python에 비해 더 적합합니다. R 프로그래밍에는 데이터를 탐색하고 실험하기 위한 뛰어난 라이브러리가 있습니다.
• 놀라운 그래픽을 갖춘 R은 데이터 시각화에 적합합니다.

 

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5. R 프로그래밍 언어의 응용

R은 데이터 과학에 매우 널리 사용됩니다. R 프로그래밍은 통계 설계를 위한 환경을 제공하는 것 외에도 데이터 과학을 위한 많은 라이브러리를 제공합니다. 

• Dplyr
• Ggplot2
• Shiny
• Lubridate
• Knitr
• Quanteda.dictionaries
• RCrawler
• Caret
• RMarkdown
• Leaflet
• Janitor

 

R은 또한 데이터 가져오기 및 정리 및 정량 분석에 도움이 됩니다. R은 학술, 의료, 정부, 보험, 에너지, 금융, 소매, 미디어, 제조, 기술 및 전자와 같은 광범위한 산업 분야에서 응용 프로그램을 가지고 있습니다.

 

 

 

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6. R 프로그래밍 언어 다운로드

R을 다운로드하려면 아래 웹사이트에 접속해서 다운로드 할 수 있습니다. 

• R 다운로드

 

 

 

• Windows의 경우 베이스를 클릭합니다.

 

 

 

• 시스템에 최신 버전의 R을 다운로드합니다.
• 시스템에 R을 설치하려면 다운로드한 파일을 실행합니다
• 설치 지침을 따르고 설치 옵션의 모든 기본 설정을 그대로 둡니다

 

 

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7. RStudio 란?

RStudio는 R 프로그래밍을 위한 무료 오픈 소스 IDE(통합 개발 환경)입니다. 이를 통해 스크립트를 작성하고, R 환경에서 개체와 상호 작용하고, 파일에 액세스하고, 일반 사용자가 그래픽에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 두 가지 버전으로 제공됩니다.

• RStudio Desktop edition: 프로그램이 일반 데스크톱 응용 프로그램으로 로컬로 실행됩니다.
• RStudio Server Edition - 사용자가 원격 서버에서 실행되는 동안 웹 브라우저를 사용하여 RStudio에 액세스할 수 있습니다.

RStudio Desktop의 사전 패키지된 배포는 Windows, macOS 및 Linux에서 사용할 수 있습니다.

• RStudio 다운로드 

 

• Download RStudio(RStudio 다운로드)를 클릭합니다.

 

 

• 시스템에 RStudio Desktop을 다운로드하여 설치합니다.

 

 

 

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