На написание данной статьи меня сподвиг следующий топик: В поисках идеального поста, или загадки хабра . Дело в том, что после ознакомления с языком R я крайне искоса смотрю на любые попытки, что-то посчитать в экселе. Но надо признать, что и с R я познакомился лишь неделю назад.

Цель: Собрать средствами языка R данные с любимого HabraHabr"а и провести, собственно то, для чего и был создан язык R, а именно: статистический анализ.

Итак, прочтя этот топик вы узнаете:

• Как можно использовать R для извлечения данных из Web ресурсов
• Как преобразовывать данные для последующего анализа
• Какие ресурсы крайне рекомендуются к прочтению всем желающим познакомиться с R поближе

Ожидается, что читатель достаточно самостоятелен, чтобы самому ознакомиться с основными конструкциями языка. Для этого как никак лучше подойдут ссылки в конце статьи.

Подготовка

Нам понадобятся следующие ресурсы:

После установки вы должны увидеть что-то типа этого:

В правой нижней панели на вкладке Packages вы можете найти список установленных пакетов. Нам понадобится дополнительно установить следующие:

• Rcurl - для работы с сетью. Все кто работал с CURL сразу поймет все открывающиеся возможности.
• XML - пакет для работы с DOM деревом XML документа. Нам понадобится функционал нахождения элементов по xpath

Жмите «Install Packages», выбирайте нужные, а затем выделите их галочкой, чтобы они загрузились в текущее окружение.

Получаем данные

Чтобы получить DOM объект документа полученного из интернета достаточно выполнить следующие строчки:
url<-"http://habrahabr.ru/feed/posts/habred/page10/" cookie<-"Мои сверхсекретные печеньки" html<-getURL(url, cookie=cookie) doc<-htmlParse(html)
Обратите внимание на передаваемые cookie. Если вы захотите повторить эксперемент, то вам надо будет подставить свои cookie, которые получает ваш браузер после авторизации на сайте. Далее нам надо получить интересующие нас данные, а именно:

• Когда запись была опубликована
• Сколько было просмотров
• Сколько человек занесло запись в избранные
• Сколько было нажатий на +1 и -1 (суммарно)
• Сколько было +1 нажатий
• Сколько -1
• Текущий рейтинг
• Количество комментариев

Не в даваясь особо в подробности приведу сразу код:
published<-xpathSApply(doc, "//div[@class="published"]", xmlValue) pageviews<-xpathSApply(doc, "//div[@class="pageviews"]", xmlValue) favs<-xpathSApply(doc, "//div[@class="favs_count"]", xmlValue) scoredetailes<-xpathSApply(doc, "//span[@class="score"]", xmlGetAttr, "title") scores<-xpathSApply(doc, "//span[@class="score"]", xmlValue) comments<-xpathSApply(doc, "//span[@class="all"]", xmlValue) hrefs<-xpathSApply(doc, "//a[@class="post_title"]", xmlGetAttr, "href")
Здесь мы использовали поиск элементов и атрибутов с помощью xpath.
Далее крайне рекомендуется сформировать из полученных данных data.frame - это аналог таблиц базы данных. Можно будет делать запросы разного уровня сложности. Иногда диву даешься, как элегантно можно сделать в R ту или иную вещь.
posts<-data.frame(hrefs, published, scoredetailes, scores, pageviews, favs, comments)
После формирования data.frame необходимо будет подправить полученные данные: преобразовать строчки в числа, получить реальную дату в нормальном формате и т.д. Делаем это таким образом:

Posts$comments<-as.numeric(as.character(posts$comments)) posts$scores<-as.numeric(as.character(posts$scores)) posts$favs<-as.numeric(as.character(posts$favs)) posts$pageviews<-as.numeric(as.character(posts$pageviews)) posts$published<-sub(" декабря в ","/12/2012 ",as.character(posts$published)) posts$published<-sub(" ноября в ","/11/2012 ",posts$published) posts$published<-sub(" октября в ","/10/2012 ",posts$published) posts$published<-sub(" сентября в ","/09/2012 ",posts$published) posts$published<-sub("^ ","",posts$published) posts$publishedDate<-as.Date(posts$published, format="%d/%m/%Y %H:%M")

Так же полезно добавить дополнительные поля, которые вычисляются из уже полученных:
scoressplitted<-sapply(strsplit(as.character(posts$scoredetailes), "\\D+", perl=TRUE),unlist) if(class(scoressplitted)=="matrix" && dim(scoressplitted)==4) { scoressplitted<-t(scoressplitted) posts$actions<-as.numeric(as.character(scoressplitted[,1])) posts$plusactions<-as.numeric(as.character(scoressplitted[,2])) posts$minusactions<-as.numeric(as.character(scoressplitted[,3])) } posts$weekDay<-format(posts$publishedDate, "%A")
Здесь мы всем известные сообщения вида «Всего 35: 29 и ↓6» преобразовали в массив данных по тому, сколько вообще было произведено действий, сколько было плюсов и сколько было минусов.

На этом, можно сказать, что все данные получены и преобразованы к готовому для анализа формату. Код выше я оформил в виде функции готовой к использованию. В конце статьи вы сможете найти ссылку на исходник.

Но внимательный читатель уже заметил, что таким образом, мы получили данные лишь для одной страницы, чтобы получить для целого ряда. Чтобы получить данные для целого списка страниц была написана следующая функция:

GetPostsForPages<-function(pages, cookie, sleep=0) { urls<-paste("http://habrahabr.ru/feed/posts/habred/page", pages, "/", sep="") ret<-data.frame() for(url in urls) { ret<-rbind(ret, getPosts(url, cookie)) Sys.sleep(sleep) } return(ret) }
Здесь мы используем системную функцию Sys.sleep, чтобы не устроить случайно хабраэффект самом хабру:)
Данную функцию предлагается использовать следующим образом:
posts<-getPostsForPages(10:100, cookie,5)
Таким образом мы скачиваем все страницы с 10 по 100 с паузой в 5 секунд. Страницы до 10 нам не интересны, так как оценки там еще не видны. После нескольких минут ожидания все наши данные находятся в переменной posts. Рекомендую их тут же сохранить, чтобы каждый раз не беспокоить хабр! Делается это таким образом:
write.csv(posts, file="posts.csv")
А считываем следующим образом:
posts<-read.csv("posts.csv")

Ура! Мы научились получать статистические данные с хабра и сохранять их локально для следующего анализа!

Анализ данных

Этот раздел я оставлю недосказанным. Предлагаю читателю самому поиграться с данными и получить свои долеко идущие выводы. К примеру, попробуйте проанализировать зависимость настроения плюсующих и минусующих в зависимости от дня недели. Приведу лишь 2 интересных вывода, которые я сделал.

Пользователи хабра значительно охотнее плюсуют, чем минусуют.

Это видно по следующему графику. Заметьте, на сколько «облако» минусов равномернее и шире, чем разброс плюсов. Корреляция плюсов от количества просмотров значительно сильнее, чем для минусов. Другими словами: плюсуем не думая, а минусуем за дело!
(Прошу прощения за надписи на графиках: пока не разобрался, как выводить их правильно на русском языке)

Действительно есть несколько классов постов

Это утверждение в упомянутом посте использовалось как данность, но я хотел убедиться в этом в действительности. Для этого достаточно посчитать среднюю долю плюсов к общему количеству действий, тоже самое для минусов и разделить второе на первое. Если бы все было однородно, то множество локальных пиков на гистограмме мы не должны наблюдать, однако они там есть.


Как вы можете заметить, есть выраженные пики в районе 0.1, 0.2 и 0.25. Предлагаю читателю самому найти и «назвать» эти классы.
Хочу заметить, что R богата алгоритмами для кластеризации данных, для аппроксимации, для проверки гипотез и т.п.

Полезные ресурсы

Если вы действительно хотите погрузиться в мир R, то рекомендую следующие ссылки. Пожалуйста, поделитесь в комментариях вашими интересными блогами и сайтами на тему R. Есть кто-нибудь пишущий об R на русском?

Многие примеры и статьи на этом сайте активно используют язык программирования «R».

R для Linux обычно можно установить используя репозитории вашего дистрибутива. Я пользуюсь Debian-based дистрибутивами, в которых стандартная команда для установки R выглядит так:

Sudo apt install r-base

Набирать это нужно в терминале.

Прелесть R заключается в следующем:

1. Эта программа бесплатна (распространяется под лицензией GPL),
2. Под эту программу написано много пакетов для решения большого спектра задач. Все они так же бесплатны.
3. Программа очень гибкая: размеры любых векторов и матриц могут изменяться по желанию пользователя, данные не имеют жёсткую структуру. Это свойство оказывается крайне полезным в случае с прогнозированием, когда исследователю нужно дать прогноз на произвольный срок.

Последнее свойство особенно актуально, так как другие статистические пакеты (такие как SPSS, Eviews, Stata) предполагают, что нас может интересовать только анализ данных, которые имеют фиксированную структуру (например, все данные в рабочем файле должны быть одинаковой периодичности с одинаковыми датами начала и конца).

Впрочем, R - это не самая дружелюбная программа. На время работы с ней забудьте про мышку - практически все самые важные действия в ней выполняются с использованием командной строки. Однако для того чтобы сделать жизнь чуть легче, а саму программу чуть более приветливой, есть программа-frontend (внешний интерфейс) под названием RStudio. Скачать её можно отсюда . Устанавливается она после того, как уже установлен сам R. В RStudio много удобных инструментов и приятный интерфейс, тем не менее анализ и прогнозирование в нём всё так же осуществляются с использованием командной строки.

Давайте попробуем взглянуть на эту замечательную программу.

Знакомство с RStudio

Интерфейс RStudio выглядит следующим образом:

В правом верхнем углу в RStudio указано имя проекта (которое пока что у нас «None» — то есть отсутствует). Если нажать на эту надпись и выбрать «New Project» (новый проект), то нам предложат создать проект. Для базовых целей прогнозирования достаточно выбрать «New Directory» (новая папка для проекта), «Empty Project» (пустой проект), а затем - ввести название проекта и выбрать директорию, в которой его сохранить. Включите воображение и попробуйте придумать название сами:).

Работая с одним проектом, вы всегда сможете обратиться к сохранённым в нём данным, командам и скриптам.

В левой части окна RStudio располагается консоль. Именно в неё мы и будем вписывать различные команды. Например, напишем следующую:

Эта команда сгенерирует 100 случайных величин из нормального распределения с нулевым математическим ожиданием и единичной дисперсией, после чего создаст вектор под названием «x» и запишет полученные 100 величин в него. Символ «<-» эквивалентен символу «=» и показывает какое значение присвоить нашей переменной, стоящей слева. Иногда вместо него удобней использовать символ «->», правда наша переменная в таком случае должна стоять справа. Например, следующий код создаст объект «y» абсолютно идентичный объекту «x»:

Эти векторы теперь появились в правой верхней части экрана, под закладкой, которая у меня озаглавлена «Environment»:

Изменения в закладке "Environment"

В этой части экрана будут отображаться все объекты, которые мы сохраняем во время сессии. Например, если мы создадим такую вот матрицу:

\(A = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & 1 \end{pmatrix} \)

такой вот командой:

то она появится в закладке «Environment»:

Любая функция, которую мы используем, требует, чтобы мы задали некоторые значения определённым параметрам. В функции matrix() есть следующие параметры:

• data – вектор с данными, который должен быть записан в матрицу,
• nrow – число строк в матрице,
• ncol – число столбцов в матрице,
• byrow - логический параметр. Если «TRUE» (истина), то наполнение матрицы будет осуществляться по строкам (слева направо, строка за строкой). По умолчанию этот параметр имеет значение «FALSE» (ложь),
• dimnames - лист с именами строк и столбцов.

Некоторые из этих параметров имеют значения по умолчанию (например, byrow=FALSE ), в то время как другие могут быть опущены (например, dimnames ).

Одна из фишек «R» заключается в том, что к любой функции (например, к нашей matrix() ) можно обратиться, задавая значения на прямую:

а можно и так, как мы сделали это ранее - соблюдая последовательность и опуская названия параметров.

Для того, чтобы увидеть содержание любого объекта, находящегося в закладке «Environment», достаточно напечатать его название в консоли:

Другой вариант - это нажать на имя объекта в закладке «Environment».

где matrix - это название интересующей нас функции. RStudio специально для вас в таком случае откроет панель «Help» с описанием:

Найти помощь по функции можно так же, набрав название функции в окне «поиск» (иконка с линзой) в закладке «Help».

В случае, если вы не помните точно, как пишется название функции или какие в ней используются параметры, достаточно начать писать её название в консоли и нажать кнопку «Tab»:

Помимо всего этого в RStudio можно писать скрипты. Они могут понадобиться вам в том случае, если вам нужно написать программу либо вызвать последовательность функций. Создаются скрипты используя кнопку с плюсиком в верхнем левом углу (в выпадающем меню нужно выбрать «R Script»). В открывшемся после этого окне вы сможете писать любые функции и комментарии. Например, если мы хотим построить линейный график по ряду x, это можно сделать следующим образом:

Plot(x) lines(x)

Первая функция строит простейший точечный график, а вторая функция добавляет поверх точек линии, соединяющие точки последовательно. Если выделить эти две команды и нажать «Ctrl+Enter», то они будут выполнены, в результате чего RStudio откроет закладку «Plot» в правом нижнем углу и отобразит в ней построенный график.

Если все набранные команды нам ещё понадобятся в будущем, то этот скрипт можно сохранить (дискетка в левом верхнем углу).

В случае, если вам нужно обратиться к команде, которую вы уже набирали когда-то в прошлом, в правой верхней части экрана есть закладка «History». В ней можно найти и выбрать любую интересующую вас команду и двойным нажатием вставить её в консоль. В самой консоли можно обращаться к предыдущим командам, используя кнопки «Up» (вверх) и «Down» (вниз) на клавиатуре. Сочетание клавиш «Ctrl+Up» позволяет в консоли показать список всех последних команд.

Вообще в RStudio много всяких полезных сочетаний клавиш, которые значительно облегчают работу с программой. Подробней о них можно почитать .

Как я уже упомянул ранее для R существует множество пакетов. Все они расположены на сервере CRAN и для установки любого из них нужно знать его название. Установка и обновление пакетов осуществляется с помощью закладки «Packages». Перейдя на неё и нажав на кнопку «Install», мы увидим примерно следующее меню:

Наберём в открывшемся окне: forecast - это пакет, написанный Робом Хайндманом (Rob J. Hyndman), содержащий кучу полезных для нас функций. Нажмём кнопку «Install» (установить), после чего пакет «forecast» будет установлен.

Как вариант мы можем установить любой пакет, зная его название, с помощью команды в консоли:

Install.packages("smooth")

при условии, что он, конечно же, есть в репозитории CRAN. smooth - это пакет , функции в котором разрабатываю и поддерживаю я.

Некоторые пакеты доступны только в исходных кодах на сайтах типа github.com и требуют, чтобы их перед этим собрали. Для сборки пакетов под Windows может понадобиться программа Rtools .

Чтобы использовать какой-либо из установленных пакетов, его нужно подключить. Для этого его надо найти в списке и отметить галочкой либо использовать команду в консоли:

Library(forecast)

В Windows может проявиться одна неприятная проблема: некоторые пакет легко скачиваются и собираются, но ни в какую не устанавливаются. R в этом случае пишет что-то типа: "Warning: unable to move temporary installation...". Всё, что нужно сделать в этом случае - добавить папку с R в исключения в антивирусе (либо выключить его на время установки пакетов).

После загрузки пакета, нам будут доступны все входящие в него функции. Например, функция tsdisplay() , использовать которую можно так:

Tsdisplay(x)

Она построит нам три графика, которые мы обсудим в главе «Инструментарий прогнозиста ».

Помимо пакета forecast я достаточно часто для различных примеров использую пакет Mcomp . Он содержит ряды данных из базы «M-Competition». Поэтому рекомендую вам его тоже установить.

Очень часто нам будут нужны не просто наборы данных, а данные класса «ts» (временной ряд). Для того, чтобы из любой переменной сделать временной ряд, нужно выполнить следующую команду:

Здесь параметр start позволяет указать дату, с которого начинается наш временной ряд, а frequency задать частоту данных. Число 12 в нашем примере указывает на то, что мы имеем дело с месячными данными. В результате выполнения этой команды мы трансформируем наш вектор «x» во временной ряд месячных данных, начинающийся с января 1984-го года.

Это основные элементы R и RStudio, которые нам понадобятся.

P.P.S. Достаточно хорошее руководство по R опубликовано на сайте QSAR4U Павлом Полищуком.

P.P.P.S. Много информации об R представлено на официальном сайте .

Самостоятельная работа

А вот вам задания для самостоятельного выполнения в R. Выполните следующие команды, посмотрите, что получится и попробуйте понять, почему так получилось:

(41/3 + 78/4)*2 2^3+4 1/0 0/0 max(1,min(-2,5),max(2,pi)) sqrt(3^2+4^2) exp(2)+3i log(1024) log(1024, base=2) c(1:3) c(1:5)*2 + 4 x

Статистический анализ является неотъемлемой частью научного исследования. Качественная обработка данных повышает шансы опубликовать статью в солидном журнале, и вывести исследования на международный уровень. Существует много программ, способных обеспечить качественный анализ, однако большинство из них платные, и зачастую лицензия стоит от нескольких сотен долларов и выше. Но сегодня мы поговорим о статистической среде, за которую не надо платить, а ее надежность и популярность конкурируют с лучшими коммерческими стат. пакетами: мы познакомимся с R!

Что такое R?

Прежде чем дать четкое определение, следует отметить, что R - это нечто большее, чем просто программа: это и среда, и язык, и даже движение! Мы рассмотрим R с разных ракурсов.

R - это среда вычислений , разработанная учеными для обработки данных, математического моделирования и работы с графикой. R можно использовать как простой калькулятор, можно , можно проводить простые статистические анализы (например, ANOVA или регрессионный анализ) и более сложные длительные вычисления, проверять гипотезы, строить векторные графики и карты. Это далеко не полный перечень того, что можно делать в этой среде. Стоит отметить, что она распространяется бесплатно и может быть установлена как на Windows, так и на операционные системы класса UNIX (Linux и MacOS X). Другими словами, R - это свободный и кроссплатформенный продукт.

R - это язык программирования , благодаря чему можно писать собственные программы (скрипты ) при помощи , а также использовать и создавать специализированные расширения (пакеты ). Пакет - это набор , файлов со справочной информацией и примерами, собранных вместе в одном архиве. играют важную роль, так как они используются как дополнительные расширения на базе R. Каждый пакет, как правило, посвящен конкретной теме, например: пакет "ggplot2" используется для построения красивых векторных графиков определенного дизайна, а пакет "qtl" идеально подходит для генетического картирования. Таких пакетов в библиотеке R насчитывается на данный момент более 7000! Все они проверены на предмет ошибок и находятся в открытом доступе.

R - это сообщество/движение.
Так как R - это бесплатный продукт с открытым кодом, то его разработкой, тестированием и отладкой занимается не отдельная компания с нанятым персоналом, а сами пользователи. За два десятилетия из ядра разработчиков и энтузиастов сформировалось огромное сообщество. По последним данным, более 2 млн человек так или иначе помогали развивать и продвигать R на добровольной основе, начиная от переводов документации, создания обучающих курсов и заканчивая разработкой новых приложений для науки и промышленности. В интернете существует огромное количество форумов, на которых можно найти ответы на большинство вопросов, связанных с R.

Как выглядит среда R?

Существует много "оболочек" для R, внешний вид и функциональность которых могут сильно отличаться. Но мы коротко рассмотрим лишь три наиболее популярных варианта: Rgui, Rstudio и R, запущенный в терминале Linux/UNIX в виде командной строки.

Язык R в мире статистических программ

На данный момент насчитываются десятки качественных статистических пакетов, среди которых явными лидерами являются SPSS, SAS и MatLab. Однако, в 2013 году, несмотря на высокую конкуренцию, R стал самым используемым программным продуктом для статистического анализа в научных публикациях (http://r4stats.com/articles/popularity/). Кроме того, в последнее десятилетие R становится все более востребованным и в бизнес-секторе: такие компании-гиганты, как Google, Facebook, Ford и New York Times активно используют его для сбора, анализа и визуализации данных (http://www.revolutionanalytics.com/companies-using-r). Для того чтобы понять причины растущей популярности языка R, обратим внимание на его общие черты и отличия от других статистических продуктов.

В целом большинство статистических инструментов можно разделить на три типа:

1. программы с графическим интерфейсом , основанные на принципе "кликни здесь, тут и получи готовый результат";

1. статистические языки программирования , в работе с которыми необходимы базовые навыки программирования;

1. "смешанный" , в которых есть и графический интерфейс (GUI ), и возможность создания скриптовых программ (например: SAS, STATA, Rcmdr).

Особенности программ с GUI

Программы с графическим интерфейсом имеют привычный для обычного пользователя вид и легки в освоении. Но для решения нетривиальных задач они не подходят, так как имеют ограниченный набор стат. методов и в них невозможно писать собственные алгоритмы. Смешанный тип сочетает в себе удобство GUI оболочки и мощь языков программирования. Однако, при детальном сравнении статистических возможностей с языками программирования SAS и STATA проигрывают и R, и MatLab (сравнение статистических методов R, MatLab, STATA, SAS, SPSS). К тому же за лицензию для этих программ придется выложить приличную сумму денег, а единственным бесплатной альтернативой является Rcmdr: оболочка для R с GUI (Rcommander).

Сравнение R с языками программирования MatLab, Python и Julia

Среди языков программирования, используемых в статистических расчетах, лидирующие позиции занимают R и Matlab. Они схожи между собой, как по внешнему виду, так и по функциональности; но имеют разные лобби пользователей, что и определяет их специфику. Исторически MatLab был ориентирован на прикладные науки инженерных специальностей, поэтому его сильными сторонами являются мат. моделирование и расчеты, к тому же он гораздо быстрее R! Но так как R разрабатывался как узкопрофильный язык для статистической обработки данных, то многие экспериментальные стат. методы появлялись и закреплялись именно в нем. Этот факт и нулевая стоимость сделали R идеальной площадкой для разработки и использования новых пакетов, применяемых в фундаментальных науках.

Другими "конкурирующими" языками являются Python и Julia. По моему мнению, Python, являясь универсальный языком программирования, больше подходит для обработки данных и сбора информации с применением веб-технологий, чем для статистического анализа и визуализации (основные отличия R от Python хорошо описаны ). А вот статистический язык Julia - довольно молодой и претенциозный проект. Основной особенностью этого языка является скорость вычислений, в некоторых тестах превышающая R в 100 раз! Пока Julia находится на ранней стадии развития и имеет мало дополнительных пакетов и последователей, но в отдаленный перспективе Julia - это, пожалуй, единственный потенциальный конкурент R.

Заключение

Таким образом, в настоящее время язык R является одним из ведущих статистических инструментов в мире. Он активно применяется в генетике, молекулярной биологии и биоинформатике, науках об окружающей среде (экология, метеорология) и сельскохозяйственных дисциплинах. Также R все больше используется в обработке медицинских данных, вытесняя с рынка такие коммерческие пакеты, как SAS и SPSS.

Достоинства среды R:

• бесплатная и кроссплатформенная;
• богатый арсенал стат. методов;
• качественная векторная графика;
• более 7000 проверенных пакетов;
• гибкая в использовании:
  - позволяет создавать/редактировать скрипты и пакеты,
  - взаимодействует с другими языками, такими: C, Java и Python,
  - может работать с форматами данных для SAS, SPSS и STATA;
• активное сообщество пользователей и разработчиков;
• регулярные обновления, хорошая документация и тех. поддержка.

Недостатки:

• небольшой объем информации на русском языке (хотя за последние пять лет появилось несколько обучающих курсов и интересных книг);
• относительная сложность в использовании для пользователя, незнакомого с языками программирования. Частично это можно сгладить работая в GUI оболочке Rcmdr, о которой я писал выше, но для нестандартных решений все же необходимо использовать командную строку.

Список полезных источников

1. Официальный сайт: http://www.r-project.org/
2. Сайт для начинающих: http://www.statmethods.net/
3. Один из лучших справочников: The R Book, 2nd Edition by Michael J. Crawley, 2012
4. Список доступной литературы на русском + хороший блог

В августе 1993 г. двое молодых новозеландских ученых из университета Окленда анонсировали свою новую разработку, которую они назвали R. По замыслу создателей, Роберта Джентльмена (Robert Gentleman) и Росса Ихака (Ross Ihaka), она должна была стать новой реализацией языка S, отличающейся от S-PLUS некоторыми деталями, например, обращением с глобальными и локальными переменными, а также работой с памятью. Фактически, они создали не полный аналог S-PLUS, а новую «ветку» на «дереве S». Многие вещи, которые отличают R от S-PLUS, связаны с влиянием языка Scheme (функциональный язык программирования, один из наиболее популярных диалектов языка Lisp).

На середину 2016 года R догнал SAS и SPSS (которые являются платными) и вошел в тройку самых распространенных систем для обработки статистической информации. Также следует отметить, что R входит в 10 языков программирования общего назначения.

Возможности

В среде R реализованы многие статистические методы: линейные и нелинейным модели , проверка статистических гипотез , анализ временных рядов , классификация , кластеризация , графическая визуализация . Язык R позволяет определять собственные функции. Многие функции R написаны на самом R. Для вычислительно сложных задач имеется возможность реализации функций на C, C++ и Fortran. Продвинутые пользователи могут непосредственно обращаться с объектами R из кода на языке C. R является более строгим объектно-ориентированным языком, чем большинство языков, предназначенных для статистических вычислений. Графические функции позволяют создавать графики хорошего полиграфического качества, с возможностью включения математических символов. Имеется собственный LaTeX -подобный формат документации.

Хотя R чаще всего применяется для статистических вычислений, он также может использоваться в качестве средства матричных вычислений. Как и MATLAB , R трактует результат любой операции с числами как вектор единичной длины. Скаляров в R, вообще говоря, нет.

Скрипты

Просто открыть сессию R и вводить в окно программы команды, одну за другой - это лишь один из возможных способов работы. Гораздо более продуктивный метод, который является заодно и серьёзнейшим преимуществом R - это создание скриптов (программ), которые потом загружаются в R и интерпретируются им. С самого начала работы следует создавать скрипты, даже для таких задач, которые кажутся пустяковыми - в будущем это значительно сэкономит время. Создание скриптов по любому поводу и даже без особого повода - одна из основ культуры работы в R.

Пакеты

Ещё одно важное преимущество R - наличие для него многочисленных расширений или пакетов. Несколько базовых пакетов присутствуют сразу после установки R на компьютер, без них система просто не работает (скажем, пакет, который так и называется base, или пакет grDevices, который управляет выводом графиков), а также «рекомендованные» пакеты (пакет для специализированного кластерного анализа cluster, пакет для анализа нелинейных моделей nlme и другие). Кроме того, можно поставить любой из почти восьми тысяч (на середину 2016 года) доступных на CRAN пакетов. При наличии доступа в Интернет это можно сделать прямо из R командой install.packages()

Ссылки

• CRAN (Comprehensive R Archive Network) - центральная система хранения и распространения R и его пакетов.

Недавно столкнулся с таким феноменом - про язык программирования R слышали многие. Но знают что это такое очень мало людей.

Поскольку являюсь носителем этого языка и заинтересован в его популяризации, попытаюсь немного раскрыть тему в этом посте. Будет интересно!

План простой:

1) Что такое язык R

2) Популярность в России

Что такое язык R

R (вики) - язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU.

По нашему: Язык идеально подходящий для поиска рыночных закономерностей. Бесплатный, быстрый и свободный.

Он позволяет вести статистические исследования всего до чего могут дотянуться руки. За годы его существования появились десятки и сотни расширений для решения практически любых прикладных задач.

Это САМЫЙ популярный язык программирования алготрейдеров на западе. Это передовая того что сейчас доступно в области машинного обучения и статистики.

Для того чтобы писать программы на R, достаточно скачать R-Studio и всё

Некоторое время назад, в рамках популяризации языка, записал мини-курс «R для каждого». Бесплатный. Посмотрите как просто всё это работает и как быстро на нём писать скрипты. Это просто великолепно!

Популярность в России

Оставляет желать лучшего.

Если на западе 90% всех исследований проводиться с помощью этого языка, то в России редкая неделя проходит на СмартЛабе, в которой можно найти хоть одно упоминание о нём. Т.е. число людей знающих R - критически мало.

В числе причин такой ситуации: отсутствие пособий на русском до недавнего времени, отсутствие обучающий курсов, низкая грамотность трейдеров и ещё много чего. Не будем об этом.

Важно лишь то, что популярность этого языка в России и СНГ неуклонно растёт.

Российские пользователи устали от неработающих АПИ и дорогих торговых систем. Бесплатный язык R, в контексте трейденга, очень скоро займёт достойное место в их инструментарии. Присоединяйся!

На этом сегодня всё. Надеюсь было интересно.

Смотрите мой бесплатный курс, чтобы понять, как просто писать код. Пишите роботов!