R -Tutorial
R lernen
R ist eine Programmiersprache.
R wird häufig für statistische Berechnungen und grafische Darstellungen verwendet, um Daten zu analysieren und zu visualisieren.
Beginnen Sie jetzt mit dem Erlernen von R »Beispiele in jedem Kapitel
Mit unserem "Try it Yourself" („Probieren Sie es selbst“)-Editor können Sie R-Code bearbeiten und das Ergebnis anzeigen.
Beispiel
So geben Sie Text aus und führen eine einfache Berechnung in R durch:
"Hello World!"
5 + 5
Ergebnis:
[1] "Hello World!"
[1] 10
Beispiel
Wie Sie mit R ganz einfach ein Diagramm mit Zahlen von 1 bis 10 auf der x- und y-Achse erstellen können:
plot(1:10)
Ergebnis:
Wir empfehlen, dieses Tutorial in der im linken Menü angegebenen Reihenfolge durchzulesen.
R Übungen
R Quiz
Lernen Sie mit einem Quiz! Dieses Quiz zeigt Ihnen, wie viel Sie über R wissen.
R Beispiele
Lernen Sie anhand von Beispielen! Dieses Tutorial ergänzt alle Erklärungen mit verdeutlichenden Beispielen.
Über R
Was ist R?
R ist eine Programmiersprache und Umgebung für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Visualisierung. Sie ist besonders bei Statistikern, Analysten, Forschern und Datenwissenschaftlern beliebt.
- Unterstützt zahlreiche statistische Methoden: Regressionen, Clustering, Zeitreihen usw.
- Verfügt über eine große Anzahl von Paketen (über 22.000), die die Funktionalität erweitern.
- Offen und kostenlos: Vertrieb unter der GNU GPL-Lizenz.
Geschichte von R und seinen Autoren
- Die Programmiersprache R wurde 1991 von Robert Gentleman und Ross Ihaka am Department of Statistics der Universität Auckland in Neuseeland entwickelt.
- Der Name „R“ ist ein Wortspiel: Nachfolger der Sprache „S“ und die Anfangsbuchstaben der Autorennamen.
- Die Sprache wurde 1993 veröffentlicht und ist seit 2000 ein vollwertiges GNU-Projekt.
Was ist das für eine Sprache?
R ist eine interpretierte, objektorientierte Sprache mit leistungsstarken Funktionen zur Datenmanipulation, Berechnung und grafischen Darstellung. Sie basiert auf der in den Bell Labs entwickelten Sprache S. R ist Teil des GNU-Projekts und wird unter der GNU General Public License veröffentlicht.
Hauptfunktionen von R:
- Statistische Funktionalität: R bietet eine Vielzahl integrierter Funktionen für statistische Analysen, darunter lineare und nichtlineare Modelle, klassische statistische Tests, Zeitreihenanalysen, Klassifizierung, Clustering und vieles mehr.
- Grafiken: R bietet außergewöhnliche Möglichkeiten zur Erstellung hochwertiger Grafiken und Datenvisualisierungen. Sie können verschiedene Diagrammtypen (Streu-, Säulen-, Box-, Histogrammdiagramme usw.) mit einem hohen Maß an Anpassungsmöglichkeiten erstellen.
- Erweiterbarkeit: Eine der größten Stärken von R ist seine Erweiterbarkeit. Es gibt zahlreiche Pakete (Bibliotheken), die die Funktionalität von R um neue Algorithmen, Modelle und Tools zur Lösung spezifischer Probleme erweitern. Diese Pakete sind über das CRAN-Repository (Comprehensive R Archive Network) verfügbar.
- Community: R verfügt über eine sehr aktive und große Community von Nutzern und Entwicklern, die neue Pakete erstellen, Support leisten und Wissen austauschen.
- Open Source: Als Open-Source-Software kann R kostenlos verwendet, geändert und verbreitet werden.
Wo wird R verwendet?
R wird in vielen Branchen aktiv eingesetzt:
- 📈 Finanzen: Risikomodellierung, Marktanalyse, Portfoliooptimierung.
- 🧬 Bioinformatik: Analyse genetischer Daten, Krankheitsforschung.
- 🏥 Medizin: Klinische Forschung, Epidemiologie, personalisierte Medizin.
- 🛍️ Marketing: Kundenverhaltensanalyse, Segmentierung, Umsatzprognose.
- 🌱 Ökologie: Klimamodellierung, Umweltverträglichkeitsprüfung.
- 🧪 Akademische Forschung: Statistische Berechnungen, Visualisierung von Ergebnissen, maschinelles Lernen.
Entwicklungsperspektiven
Die Aussichten für die R-Entwicklung sind sehr vielversprechend:
- Wachsende Popularität: R erfreut sich in der Welt der Datenanalyse und Datenwissenschaft zunehmender Beliebtheit und konkurriert mit Sprachen wie Python.
- Aktive Community: Eine große und aktive Community entwickelt ständig neue Pakete und verbessert bestehende, was eine schnelle Entwicklung und Anpassung von R an neue Herausforderungen gewährleistet.
- Integration mit anderen Technologien: R wird zunehmend mit anderen Tools und Technologien wie Python, Spark, Hadoop und SQL-Datenbanken integriert, was seine Anwendungsmöglichkeiten in komplexen Big-Data-Umgebungen erweitert.
- Leistungsoptimierung: Es wird ständig an der Leistungsoptimierung von R gearbeitet, insbesondere für die Arbeit mit großen Datenmengen.
- Entwicklung interaktiver Webanwendungen: Mit dem Aufkommen von Paketen wie Shiny wird R immer beliebter für die Erstellung interaktiver Webanwendungen zur Datenvisualisierung und -analyse, wodurch Analysen einem breiten Anwenderkreis zugänglich gemacht werden.
- Vertiefung der Fähigkeiten des maschinellen Lernens: Neue Pakete werden Es werden neue Algorithmen entwickelt und bestehende verbessert, um fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning in R zu implementieren.
Offizielle Website und Downloads
Offizielle Website der Programmiersprache R: https://www.r-project.org/.
Sie können R von der offiziellen Website unter folgendem Link herunterladen: https://cran.r-project.org/. Wählen Sie Ihr Betriebssystem (Windows, macOS, Linux) und folgen Sie den Anweisungen.
Für eine bequeme Bedienung empfiehlt es sich außerdem IDE RStudio — eine kostenlose R-Programmierumgebung.
📚 Ressourcen zum Erlernen von R
Hier sind einige großartige kostenlose Ressourcen:
- R for Data Science — Online-Buch für Anfänger.
- Das Buch "Advanced R" von Hadley Wickham. Für alle, die fortgeschrittenere Konzepte der R-Programmierung beherrschen möchten. Online verfügbar.
- Swirl — interaktives Lernen direkt in der R-Konsole.
- Codecademy: Learn R — Kurs für Anfänger.
- R-bloggers — Blog-Aggregator mit Tausenden von Artikeln über R.
- Awesome R Learning Resources on GitHub — eine Auswahl an Lehrmaterialien.
Beginnen Sie mit „R für Data Science“ und RStudio. Damit legen Sie eine solide Grundlage für das weitere Erlernen und Anwenden von R. Viel Erfolg!
