АНАЛИЗ ДАННЫХ В СРЕДЕ R

Экспериментальные данные, представленные в компьютерном формате, нуждаются в таких процедурах анализа и обработки, которые, делают очевидными закономерности и связи между отдельными компонентами и дают возможность предсказать новые факты.

В настоящее время программное обеспечение позволяет реализовать полный цикл технологического процесса, состоящего из следующих шагов:

• доступ к обрабатываемым данным;
• редактирование загруженных показателей;
• аннотирование данных;
• получение общих сведений о структуре данных;
• графическое представление данных и результатов вычислений в понятной информативной форме;
• моделирование данных;
• оформление результатов.

Альтернативой существующим коммерческим вычислительным системам стала бесплатная программная среда R, являющаяся современной и постоянно развивающейся статистической платформой общего назначения [1].

Система статистического анализа и визуализации данных R состоит из следующих основных частей:

• языка программирования высокого уровня R;
• большого набора функций обработки данных, собранных в отдельные пакеты;
• развитой системой поддержки.

Язык R – это мощный высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования и среда для статистических вычислений и визуализации исходных и расчётных данных, который позволяет решить множество задач в области обработки данных. В настоящее время язык R является одним из ведущих статистических инструментов в мире. Он активно применяется в различных сферах деятельности, например, в генетике, молекулярной биологии и биоинформатике, науках об окружающей среде (экология, метеорология и др.), экономических и сельскохозяйственных дисциплинах [2].

R – это бесплатная программа с открытым кодом, предназначенная для работы под управлением наиболее часто используемых операционных систем (Microsoft Windows, Mac OS, Linux и Unix) и поддерживающая тысячи специализированных модулей и утилит. Для удобства работы пользователя с R разработан ряд графических интерфейсов, в том числе RStudio, Rgui, JGR и др. Для среды разработки Eclipse существует специализированный R-плагин; доступ к функциям и среде выполнения R возможен из Python с использованием пакета RPy; работать с R можно из эконометрического пакета Gretl.

В качестве основных достоинств среды R можно отметить:

• бесплатность и кроссплатформенность;
• богатый арсенал используемых статистических методов и инструментов;
• качественная векторная графика;
• более 12 000 пакетов;
• гибкость в использовании:
• позволяет создавать / редактировать скрипты и пакеты;
• взаимодействует с другими языками программирования, такими как C/C++, Java и Python;
• может работать с форматами данных для SAS, SPSS и STATA;
• импортирует данные в формат TeX (LaTeX);
• активное сообщество пользователей и разработчиков;
• регулярные обновления, хорошая документация и техническая поддержка.

В качестве недостатков следует отметить:

• недостаточный объём информации на русском языке;
• относительная сложность в использовании для пользователя, незнакомого или малознакомого с программированием. Частично это можно сгладить, работая в GUIRcmdr, но для нестандартных решений всё же необходимо использовать консоль и командную строку.

Список литературы:

1. Мастицкий С.Э., Шитиков В.К. (2014) Статистический анализ и визуализация данных с помощью R [Электронный ресурс]. – Режим доступа:http://r-analytics.blogspot.com.
2. Ивин В.В. Применение языка R и среды RStudio для статистического анализа данных // Педагогический опыт: от теории к практике: материалы VI Междунар. науч.–практ. конф. (Чебоксары, 6 авг. 2018 г.) / редкол.: О.Н. Широков [и др.] – Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2018. – С. 47-53.