R istatistiksel hesaplama ve veri analizi için bir programlama dili ve yazılım ortamıdır. İstatistik, veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarında yaygın olarak kullanılır ve verileri manipüle etmeye, görselleştirmeye ve analiz etmeye yönelik güçlü ve esnek araçlarıyla bilinir.
R Nedir? Ve Veri Bilimi İçin Neden Önemlidir?
R'yi veri bilimi için önemli kılan temel özelliklerinden bazıları şunlardır:
- Veri işleme: R, verileri filtreleme, toplama ve yeniden şekillendirme işlevleri dahil olmak üzere verileri işlemek ve temizlemek için çok çeşitli işlevler ve paketler içerir.
- İstatistiksel analiz: R, regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve daha fazlası için işlevler dahil olmak üzere istatistiksel analiz için zengin bir araç setine sahiptir. Ayrıca hayatta kalma analizi ve çok değişkenli analiz gibi özel istatistiksel analizler için paketler içerir.
- Veri görselleştirme: R, ggplot2, lattice ve diğerleri dahil olmak üzere yüksek kaliteli çizimler ve veri görselleştirmeleri oluşturmak için bir dizi paket içerir. Bu paketler dağılım grafikleri, histogramlar, kutu grafikleri ve daha fazlasını içeren çok çeşitli grafikler ve grafikler oluşturmanıza olanak tanır.
- Makine öğrenimi: R makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve değerlendirmek için araçlar sağlayan caret, randomForest ve xgboost gibi makine öğrenimi için bir dizi paket içerir.
R, verileri manipüle etmeye, görselleştirmeye ve analiz etmeye yönelik güçlü ve esnek araçları nedeniyle veri bilimi için önemli bir dildir. İstatistik, veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarında yaygın olarak kullanılır ve istatistiksel analiz ve makine öğrenimi için zengin paket ve işlevleriyle tanınır.
R Programlama Dilinin Tarihi
1990'ların başında Yeni Zelanda'daki Auckland Üniversitesi'nde Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından S programlama dilinin açık kaynaklı bir uygulaması olarak geliştirilmiştir.R, istatistiksel analiz ve veri manipülasyonu için esnek ve güçlü bir araç olacak şekilde tasarlandı ve S, Scheme ve APL dahil olmak üzere bir dizi başka programlama dilinden etkilendi. İstatistiksel hesaplama ve veri görselleştirmeye güçlü bir şekilde odaklanır ve bu amaçlar için çok çeşitli işlevler ve paketler içerir.İlk sürümünden bu yana R istatistik, veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarında giderek daha popüler hale geldi ve şu anda dünya çapında milyonlarca insan tarafından kullanılıyor. Veri analizi ve istatistiksel araştırma için akademi, endüstri ve devlette yaygın olarak kullanılır ve geniş ve aktif bir kullanıcı ve geliştirici topluluğu tarafından desteklenir.Çok bilinmese de R uzun ve köklü bir geçmişe sahiptir ve küçük, özel bir programlama dilinden istatistiksel analiz ve veri bilimi için güçlü ve yaygın olarak kullanılan bir araca dönüşmüştür. İstatistiksel bilgi işlem ve veri görselleştirmeye güçlü bir şekilde odaklanır ve geniş ve aktif bir kullanıcı ve geliştirici topluluğu tarafından desteklenir.Akademi, endüstri ve devlet dahil olmak üzere çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır ve verileri işlemek, görselleştirmek ve analiz etmek için güçlü ve esnek araçlarıyla bilinir. R'nin en yaygın uygulamalarından bazıları şunlardır:
- İstatistiksel analiz: R, regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve daha fazlası için işlevler dahil olmak üzere istatistiksel analiz için çok çeşitli araçlar içerir. İstatistiksel araştırma ve veri analizi için akademi ve endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır.
- Veri görselleştirme: R, ggplot2, lattice ve diğerleri dahil olmak üzere yüksek kaliteli çizimler ve veri görselleştirmeleri oluşturmak için bir dizi paket içerir. Bu paketler, dağılım grafikleri, histogramlar, kutu grafikleri ve daha fazlasını içeren çok çeşitli grafikler ve grafikler oluşturmanıza olanak tanır.
- Makine öğrenimi: R, makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve değerlendirmek için araçlar sağlayan caret, randomForest ve xgboost gibi makine öğrenimi için bir dizi paket içerir. Tahmine dayalı modelleme, sınıflandırma ve kümeleme gibi görevler için endüstride ve araştırmalarda yaygın olarak kullanılır.
- Veri işleme: R, verileri filtreleme, toplama ve yeniden şekillendirme işlevleri dahil olmak üzere verileri işlemek ve temizlemek için çok çeşitli işlevler ve paketler içerir. Endüstride ve araştırmalarda veri düzenleme ve hazırlama gibi görevler için yaygın olarak kullanılır.
En kısa haliyle R, istatistiksel analiz, veri görselleştirme ve makine öğrenimi için çok yönlü ve yaygın olarak kullanılan bir araçtır ve çeşitli alanlarda ve uygulamalarda kullanılır.
R ile bir veri analizi örneği
İşte kimya ile ilgili bir çalışma için R'nin nasıl kullanılabileceğine dair bir örnek:Bir laboratuvarda çalışan bir kimyager olduğunuzu ve bir numunedeki kimyasal bir bileşiğin konsantrasyonunu zaman içinde ölçtüğünüz bir deneyin sonuçlarını analiz etmek istediğinizi varsayalım. Verileri, her bir zaman noktasındaki süreyi (saat cinsinden) ve bileşiğin konsantrasyonunu (mg/L cinsinden) içeren bir CSV dosyasında topladınız.Verileri analiz etmek ve görselleştirmek için R'yi şu şekilde kullanabilirsiniz:
- Verileri R'ye yükleyin: Verileri bir veri çerçevesi olarak R'ye yüklemek için read.csv() işlevini kullanabilirsiniz.data <- read.csv("data.csv")
- Verileri keşfedin: Verileri anlamak için head() ve Summary() işlevlerini kullanabilirsiniz.head(data)summary(data)
- Verileri görselleştirin: Zaman içindeki konsantrasyonun bir çizgi grafiğini oluşturmak için ggplot2 paketini kullanabilirsiniz.library(ggplot2)ggplot(data, aes(x=time, y=concentration)) + geom_line()
- Verilere model uydurma: Verilere doğrusal bir model uydurmak için lm() işlevini kullanabilirsiniz; bu, gelecekteki zaman noktalarındaki konsantrasyon hakkında tahminler yapmanıza olanak tanır.model <- lm(concentration ~ time, data=data)
- Tahminler yapın: Gelecekteki zaman noktalarında konsantrasyon hakkında tahminler yapmak için tahmin() işlevini kullanabilirsiniz.predictions <- predict(model, newdata=data.frame(time=c(6, 12, 24)))predictions
Yukarıdaki örnek R'nin kimya ile ilgili bir görev için nasıl kullanılabileceğinin basit bir uygulamasıdır. Uygulamada verilerin daha kapsamlı analizini ve görselleştirmesini yapmak ve verileri sığdırmak için daha karmaşık modeller kullanmak isteyebilirsiniz. Bu durumda ihtiyaçlarınıza uygun paketleri bularak kullanabileceğiniz çok çeşitli araçlar keşfedebilirsiniz.
R'yi Nasıl Kullanmaya Başlarsın?
R'yi kullanmaya başlamak için, R yazılımını bilgisayarınıza yüklemeniz gerekecektir. R'nin en son sürümünü Comprehensive R Archive Network (CRAN) web sitesinden aşağıdaki bağlantıdan indirebilirsiniz:https://cran.r-project.org/R'yi indirip yükledikten sonra, onu aşağıdaki yollardan biriyle kullanmaya başlayabilirsiniz:
- R Konsolu: R komutlarını doğrudan yazmak ve yürütmek için R konsolunu kullanabilirsiniz. R konsolunu başlatmak için bilgisayarınızda R uygulamasını açmanız yeterlidir.
- R Komut Dosyası: Bir dizi R komutu içeren bir metin dosyası olan bir R komut dosyası oluşturabilirsiniz. Bir R betiği oluşturmak için Notepad veya TextEdit gibi bir metin düzenleyici kullanabilir ve dosyayı ".R" dosya uzantısıyla kaydedebilirsiniz. Daha sonra betiği R konsolunda açıp komutları çalıştırarak çalıştırabilirsiniz.
- R Studio: R Studio, R ile çalışmak için daha kullanıcı dostu bir arabirim sağlayan, R için popüler bir tümleşik geliştirme ortamıdır (IDE). Bir konsol, komut dosyası düzenleyici ve hata ayıklama ve görselleştirme araçları gibi özellikler içerir. R Studio'yu aşağıdaki bağlantıdan indirebilirsiniz:
https://rstudio.com/R'yi yükledikten ve onunla çalışmak için tercih ettiğiniz yöntemi seçtikten sonra, verileri işlemek, görselleştirmek ve analiz etmek için R'yi kullanmaya başlayabilirsiniz. Öğreticiler, belgeler ve çevrimiçi kullanıcı ve geliştirici toplulukları dahil olmak üzere, R öğrenmenize yardımcı olabilecek birçok çevrimiçi kaynak vardır.Genel olarak, R'yi kullanmaya başlamak nispeten basittir ve yazılımı yükledikten ve temel kavramları öğrendikten sonra, R'nin veri analizi ve istatistiksel hesaplama için sağladığı birçok güçlü ve esnek aracı keşfetmeye başlayabilirsiniz.Ayrıca Veri Bilimi İçin R kitabını kaynak olarak kullanabilirsiniz. Veri Bilimi İçin R kitabı Türkçe'ye de çevrildi ve açık kaynak olarak tüm meraklılarına sunuldu.