Miksi R?
Kun aloitat matkaasi data-analyysin parissa, oikean työkalun valinta on olennaista. R erottuu yhtenä tehokkaimmista ja laajimmin käytetyistä kielistä tilastotieteessä ja visualisoinnissa, tehden siitä arvokkaan taidon jokaiselle tulevalle data-alan ammattilaiselle.
R on ohjelmointikieli ja ympäristö tilastolliseen laskentaan ja grafiikkaan, jota käytetään laajasti data-analytiikassa analyysiin ja visualisointiin. Se yhdistää tilastollisen syvyyden käytännöllisiin työkaluihin, tehden siitä yhden suosituimmista valinnoista analyytikoille ja tutkijoille.
R:n pääominaisuudet
- Tilastollinen teho: suunniteltu tilastotieteilijöille, R sisältää menetelmiä mallintamiseen, hypoteesien testaukseen, luokitteluun, klusterointiin, aikasarja-analyyseihin ja muuhun;
- Ilmainen ja avoimen lähdekoodin: R on ilmainen käyttää, sitä tukee globaali yhteisö ja sitä laajentavat tuhannet lisäosat;
- Erittäin laajennettavissa: yli 20 000 pakettia CRAN:ssa, R voidaan räätälöidä monipuolisiin tilastollisiin, graafisiin ja koneoppimistehtäviin;
- Datan käsittely ja puhdistus: R tarjoaa intuitiiviset työkalut aineistojen muunteluun, järjestämiseen ja valmisteluun analyysiä varten;
- Datan visualisointi: R tunnetaan rikkaiden, muokattavien ja ammattitasoisten visualisointien luomisesta vähällä koodilla.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
What are some common use cases for R in data analysis?
How does R compare to other data analysis tools like Python?
Can you recommend resources for learning R as a beginner?
Awesome!
Completion rate improved to 2.27Miksi R?
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Kun aloitat matkaasi data-analyysin parissa, oikean työkalun valinta on olennaista. R erottuu yhtenä tehokkaimmista ja laajimmin käytetyistä kielistä tilastotieteessä ja visualisoinnissa, tehden siitä arvokkaan taidon jokaiselle tulevalle data-alan ammattilaiselle.
R on ohjelmointikieli ja ympäristö tilastolliseen laskentaan ja grafiikkaan, jota käytetään laajasti data-analytiikassa analyysiin ja visualisointiin. Se yhdistää tilastollisen syvyyden käytännöllisiin työkaluihin, tehden siitä yhden suosituimmista valinnoista analyytikoille ja tutkijoille.
R:n pääominaisuudet
- Tilastollinen teho: suunniteltu tilastotieteilijöille, R sisältää menetelmiä mallintamiseen, hypoteesien testaukseen, luokitteluun, klusterointiin, aikasarja-analyyseihin ja muuhun;
- Ilmainen ja avoimen lähdekoodin: R on ilmainen käyttää, sitä tukee globaali yhteisö ja sitä laajentavat tuhannet lisäosat;
- Erittäin laajennettavissa: yli 20 000 pakettia CRAN:ssa, R voidaan räätälöidä monipuolisiin tilastollisiin, graafisiin ja koneoppimistehtäviin;
- Datan käsittely ja puhdistus: R tarjoaa intuitiiviset työkalut aineistojen muunteluun, järjestämiseen ja valmisteluun analyysiä varten;
- Datan visualisointi: R tunnetaan rikkaiden, muokattavien ja ammattitasoisten visualisointien luomisesta vähällä koodilla.
Kiitos palautteestasi!
