Язык программирования R: что делает его таким важным для анализа данных

R — язык программирования, созданный специально для статистического анализа данных. Его разработали на факультете статистики Оклендского университета для внутреннего использования под влиянием другого подобного языка — S, который был платным и недоступным для широкого круга разработчиков. Поэтому в Окленде решили создать бесплатную альтернативу.

На другие популярные языки R абсолютно не похож. У него свой уникальный синтаксис, функции и принципы работы. У языка R чёткая сфера применения — статистические вычисления, анализ данных и машинное обучение. Его создавали специально для этих задач, и для других он не подходит.

R — не только язык для анализа данных, но и целая рабочая среда, куда уже встроены готовые методы статистического анализа и инструменты для визуализации.

Язык R — один из самых распространённых в научной среде. Им пользуются математики, биологи, генетики и другие учёные, которым нужно проводить статистические исследования и строить модели. Поэтому язык R нужно изучать тем, кто планирует заниматься научными исследованиями.

Вне научной среды язык программирования R очень востребован. Статистические исследования важны для двух коммерческих специальностей — аналитиков данных и специалистов по Data Science. Им регулярно нужно проводить математические расчёты на основе выборок данных, и язык R для этого подходит идеально. В сфере анализа данных и машинного обучения без R — никуда.

Кроме того, язык разработки R хорошо интегрируется с другими языками программирования. Например, благодаря библиотеке Shiny он позволяет встраивать в веб-страницы интерактивные дашборды, графики и таблицы — то есть добавлять элементы сложного статистического анализа в интерфейс сайтов и приложений. Поэтому его полезно будет изучить и тем, кто знает другие языки программирования, чтобы использовать в своей работе.

Может работать с разными парадигмами программирования, но лучше всего справляется с объектно-ориентированной. Функции и таблицы для него — объекты, которые взаимодействуют между собой. Это позволяет писать сложные распределённые программы, в которых удобно по несколько раз использовать одни и те же функции и объекты.

Интерпретируемый. Программа на языке R сразу готова к исполнению — её не нужно собирать в исполняемый файл с помощью компилятора. Можно ещё в процессе написания кода проверять его работу по частям.

Простой по синтаксису. R в своей основе не содержит сложных конструкций и запутанных функций. Даже типов данных у него всего четыре: символьные, числовые, логические и комплексные. Но эти простые типы и функции языка R можно собирать в сложные конструкции и структуры данных. Это как лего — детальки сами по себе простые, а создать из них можно как игрушечную машинку, так и боевой вертолёт.

Есть удобные интерактивные инструменты. Для R есть среда разработки RStudio с подсветкой синтаксиса, навигацией по тексту программы, сортировкой таблиц и отображением графиков в отдельном окне. Есть приложение-блокнот Jupyter Notebook для создания и обмена программами на R прямо в браузере. И дистрибутив Anaconda с коллекцией популярных библиотек.

Доступны тысячи библиотек и расширений. Готовые функции для визуализации данных, быстрых статистических операций, распознавания текстов, A/B-тестирования и отдельных научных отраслей.

Обычно на R не пишут классические сервисы с интерфейсом, кнопками и текстом, к которым все привыкли. Чаще всего программы на R представляют собой код, выполнение которого выводит какой-то определённый результат или графики. С помощью языка R можно:

● Очистить и обработать данные. Например, для обработки массива информации о популярности разных товаров на R можно написать программу, которая сгруппирует данные о покупках по товарам, удалит дубли и подготовит таблицу для дальнейшей аналитики.

● Провести статистический тест. Посчитать среднюю продолжительность и увидеть, есть ли статистически значимая разница между несколькими показателями.

● Объединять данные из разных таблиц. Взять таблицы разных форматов, собрать из них данные и обрабатывать все как единый файл.

● Отрисовать интерактивный график. Распределить данные, отрегулировать параметры.

● Анализировать регрессионные модели. Выявить отношения между переменными — например, как доход магазина зависит от разных факторов.

● Провести другую математическую операцию. Объединить многомерные массивы, спрогнозировать величину, распознать текст. Для большинства задач есть готовые библиотеки, либо можно написать собственный код, используя широкий математический инструментарий.

Аналитика — не единственное применение языка R. На нём можно писать интерактивные веб-приложения. Для этого есть отдельная библиотека — Shiny. С её помощью можно быстро создать страницу, на которой будут выводиться результаты работы программы, написанной на языке R. Пример такой программы — статистика заболеваемости коронавирусом.

У языка программирования R есть два типа «конкурентов»:

● Инструменты для анализа данных без кода: Power BI, Excel, Google Sheets, Tableau.

● Языки программирования, ориентированные на работу с данными: Python и Julia.

От каждого из этих типов у R свои отличия.

Эти инструменты гораздо проще в освоении, особенно на базовом уровне — даже в школах детей учат работать с Excel. Они имеют графический интерфейс и позволяют быстро проводить простые операции. Например, для подсчёта среднего значения в Excel достаточно пары кликов.

Однако из простоты вытекает ограниченность. Если какой-то функции в инструменте нет, с этим ничего не поделать — придётся ждать, пока разработчик её добавит. Самостоятельно написать инструмент, нужный для конкретной задачи, не получится. Кроме того, не все инструменты подходят для анализа слишком больших массивов данных, например таблиц величиной в миллионы строк.

Python, Julia и другие языки, которые используют для анализа данных, считаются более универсальными. На них можно писать полноценные приложения, создавать графические интерфейсы и разрабатывать программы, напрямую не связанные с математикой и статистикой.

При этом из-за своей универсальности они несколько проигрывают R, который создавали специально для статистического анализа. В других языках меньше готовых аналитических инструментов, и сложные математические операции проводить в них менее удобно. Рассмотрим основные плюсы и минусы языка программирования R.

Если специалист хочет заниматься наукой, то изучать язык R лучше в вузе. Когда интересно развитие в другой области знаний, то, как и в случае с другими языками программирования, его можно выучить на курсах. Существуют как отдельные программы по языку R, так и курсы анализа данных или Data Science, где R изучают как рабочий инструмент для этих специальностей.

Чтобы язык R действительно приносил пользу, вместе с ним нужно изучить математику: алгоритмы, функции, статистический анализ. На курсах по анализу данных это обычно преподают, а осваивать самостоятельно можно, например, по вузовским учебникам.