Az adatelemzés „lingua franca”-ja az R nyelv – ezt tartja a New York Times, ami a frappáns megfogalmazásával azt igyekezett szemléltetni, hogy az R egy olyan nyílt forráskódú professzionális nyelv és környezet, amit kifejezetten statisztikai számításokhoz és vizualizációhoz hoztak létre. Összegyűjtöttük, mit kell tudni az R nyelvről!

Mit jelent az R nyelv?

Az R fejlesztése 1993-ban indult meg az Aucklandi Egyetemen Ross Ihaka és Robert Gentleman vezetésével. A GNU projekt tervezése során a SCHEME és az S nyelvek elemeire építettek. Népszerűségét annak köszönheti, hogy ingyenes, szabadon használható és CRAN (Comprehensive R Archive Network) néven elérhető szoftvertárjában könnyen megtaláljuk az összes R verziót illetve a csomagok archívumát, és ezen keresztül a programkódokat a felhasználók is megoszthatják egymással.

Az R igen gazdag statisztikai és grafikai tárházat kínál, megoldásokat ad például a lineáris és nemlineáris modellezésre, az idősoros elemzésre, a klasszikus statisztikai tesztekre, a klaszterezésre és az osztályozásra is.

Az R környezet magába foglalja a nagy hatékonyságú adatkezelési és adattárolási lehetőségeket, operátorokat mátrixműveletekhez, illetve adottak a grafikus lehetőségek az eredmények megjelenítéséhez. Ez egy olyan programozási nyelv, ami ciklusokat, rekurzív függvényeket, feltételes operátorokat, illetve bemeneti és kimeneti lehetőségeket is tartalmaz. Kifejezetten népszerű adatbányászok és statisztikusok körében.

Akárcsak az S, az R is egy valódi számítógépes nyelv köré csoportosul, és lehetővé teszi, hogy további funkciókat adjanak hozzá. Vannak olyan feladatok, amik meglehetősen számításigényesek, ilyen esetekben a Fortran, a C és a C++ összekapcsolható és meghívható, de a rutinosak az R objektumok közvetlen manipulálásához akár C kódot is írhatnak.

Az R tehát egy olyan környezet, ami statisztikai módszerek használatára van optimalizálva. Lényeges tudni, hogy saját LaTeX-hez hasonló dokumentációs formátuma is van: az Rd (”R documentation”).

A R programozási nyelv előnyei

Az R használata mellett számos érv felsorakoztatható. Ezeket mutatjuk be a következőkben.

• Nyílt forráskódú és ingyenes: a hozzáférések, jogosultságok díja igen borsos lehet, a magas ár pedig meglehetősen leszűkítheti a felhasználók körét. Az R nyelv a magánfelhasználók, a cégek és az oktatásban résztvevők számára is ingyenes.
• Nem kapcsolódik egyetlen platformhoz: előnye, hogy platformfüggetlen, vagyis telepíthető Linux, Mac OS és Windows rendszerek esetén is. Aki pedig a mobil megoldásokat kedveli, az ma már tableten is használhatja a R-t.
• Támogató közösség: az R nyelv meglehetősen elterjedt. Több ezer fejlesztő használja nap mint nap, arról nem is beszélve, hogy több millió szervezet is alkalmazza. Mi sem igazolja jobban a közösség aktivitását, mint az, hogy az R-help levelezőlistán eddig több mint 350 ezer üzenetet váltottak már a csoporttagok.
• User contributed csomagok: széles kínálat érhető el a felhasználók által létrehozott és rendelkezésre bocsátott csomagokból, amelyek lehetővé teszik, hogy egyszerűen hozzá lehessen férni bonyolultabb, ritkábban használt statisztikai eljárásokat tartalmazó kódokhoz is. A CRAN mellett további lehetőségeket találhatunk a GitHubon, az R-forge-on és a Bioconductoron.

Az R integráció előnyei

Az R remekül támogatja az IBM SPSS meglévő adatelemzési és predikciós képességeit. Az R kiegészítő szoftvercsomag elemei révén az SPSS Modelerben nem létező algoritmusok is használhatók. Összességében az adatvizualizáció sokkal hatékonyabbá válhat a segítségével, az algoritmusok paraméterezhetősége pedig egyszerűbbé.

A Custom Node Dialog Builder használatával a Modelerben R nyelven írt node-okat is létrehozhatunk, sőt, Extension node-ok használatával Modeleren belül közvetlenül is írhatunk R kódokat. A létrejött R node-ok illetve a beágyazható R kódok könnyedén megoszthatók másokkal, így olyanok is hozzáférhetnek, akik az elemzéseiket nem programozzák.

A Modeler lehetőséget kínál az R felhasználóknak arra, hogy az R adatvizualizációs eszközeit is alkalmazhassák a Modeler lehetőségei mellett, illetve, hogy R kódjaikkal tetszés szerint kiegészítsék a Modeler funkcióit. Lényeges azonban tisztában lenni azzal, hogy az R esetén minőségbiztosítási kérdések merülhetnek fel a nyílt forráskód miatt, és egyes funkciók is akadozhatnak a folyamatos csomagfrissítések eredményeképpen. Ilyen probléma az IBM SPSS Modeler esetében sokkal kevésbé fordulhat elő.

Ezek ellenére az R nyelv igen hasznos és értékes. A R felhasználók az SPSS szoftverek alkalmazásával könnyű adatkezeléshez, remek minőségű outputokhoz és skálázhatósághoz férhetnek hozzá. Az interaktív elemző szoftverkörnyezet révén magas szintű eredményeket lehet elérni a technológia és a közösség támogatásával.

További információ az R integrációról itt olvasható.