R Language(R 프로그래밍 언어란)

R 프로그래밍 언어란? 

1. 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경

2. S 프로그래밍 언어의 구현체로 GPL 하에 개발되는 GNU S라고도 한다.

3. 통계 소프트웨어의 개발과 자료 분석에 널리 사용

4. 패키지 개발에 용이 (패키지란 어떤 일을 하기 위해 필요한 소프트웨어)

R = 어떤 형태의 데이터든 자유롭게 분석할 수 있는 범용 분석 툴

즉 통계 계산과 관련된 부분에서 R프로그래밍은 많이 사용된다!

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R의 주요 용도들

1. 통계 분석

- 기초 통계 분석부터 고급 통계 분석 기법까지 활용.

- 최근 빅데이터의 추세에 따라 새로 개발되는 다양한 분석 기법들을 빠르게 적용 가능

2. 머신러닝 모델링

- 다양한 데이터를 이용, 특정 변수를 예측할 수 있는 모형을 만드는 기법

3. 텍스트 마이닝

- 문자로 이루어진 데이터를 분석

- 비정형 데이터의 분류와 감성 분석등을 통해 유용한 정보와 지식, 패턴이나 트렌드를 찾아낼 수 있음

- 불필요한 데이터를 걸러내고 그안에서 인사이트를 찾아내는데 도움

4. 시각화(Visualization)

- 데이터를 직관적으로 한눈에 알아볼 수 있도록 풍부한 시각화 기능 제공

5. 소셜 네트워크 분석

- 소셜 네트워크 사용자 관계 분석, 관심도 분석, 메시지 전파 경로 분석 등

6. 비정형 데이터 분석

- 이미지, 사운드 등 그동안 데이터 분석에서 다루어지지 않았던 다양한 형태의 데이터를 분석, 처리

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R의 장점

1. 오픈 소스 & free

- R은 무료이며 상용툴이 제공하는 기능을 대부분 갖추고 있다.

- 다양한 패키지와 최신 분석 기법을 활용

- 새로운 분석 기법이 나오면 빠른 시간 내에 패키지가 업로드

- 최근의 추세는 비정형 데이터가 늘어남에 따라 새로운 분석기법들이 다수 등장

2. Data Visualization

- 데이터 분석 결과를 이해하기 쉽도록 그래프로 작성할 수 있다.

- 고품질의 그래프와 데이터 시각화를 손쉽게 작성할 수 있다.

- 데이터 분석부터 시각화 작업까지 하나의 도구로 완성할 수 있어 효율적이다.

3. 프로그래밍 방식

- 재현성의 확보 : 분석의 전 과정을 코드로 남길 수 있다.

- 오류를 쉽게 파악, 수정할 수 있다 : 분석결과에 이상이 발견되어도 오류를 쉽게 파악하여 수정할 수 있다.

- 공동 작업을 할 수 있다 : 모든 분석 과정이 코드로 남기 때문에 코드를 공유하면서 공동으로 작업을 할 수 있다.