R Project 3.3.3

Projet R : un système complet de calcul statistique et graphique

Si vous recherchez un puissant système de calcul statistique et graphique, R Project est la solution parfaite pour vous. Développé par Ross Ihaka et Robert Gentleman à l'Université d'Auckland, en Nouvelle-Zélande, R est un logiciel open source qui a acquis une immense popularité parmi les statisticiens, les analystes de données, les chercheurs et les développeurs du monde entier.

R fournit un langage plus un environnement d'exécution avec des graphiques, un débogueur, l'accès à certaines fonctions système et la possibilité d'exécuter des programmes stockés dans des fichiers de script. La conception du logiciel a été fortement influencée par deux langages existants : Becker, Chambers & Wilks' S (voir Qu'est-ce que S ?) et Sussman's Scheme. Alors que le langage résultant est très similaire en apparence à S, l'implémentation et la sémantique sous-jacentes sont dérivées de Scheme.

Le cœur de R est un langage informatique interprété qui permet la création de branches et de boucles ainsi que la programmation modulaire à l'aide de fonctions. La plupart des fonctions visibles par l'utilisateur dans R sont écrites dans R lui-même. Il est possible pour les utilisateurs de s'interfacer avec des procédures écrites en langages C/C++ ou FORTRAN pour plus d'efficacité.

R offre une large gamme de procédures statistiques pouvant être utilisées pour l'analyse de données telles que les modèles de régression linéaire (LM), les modèles linéaires généralisés (GLM), les modèles à effets mixtes (MEM), l'analyse de séries chronologiques (TSA), l'analyse de survie (SA ) entre autres. En outre, il fournit également des fonctionnalités graphiques telles que des diagrammes de dispersion, des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des histogrammes, etc.

L'un des avantages les plus importants de l'utilisation de R Project par rapport à d'autres progiciels statistiques tels que SAS ou SPSS est sa flexibilité. Les utilisateurs peuvent facilement personnaliser leurs analyses en fonction de leurs besoins spécifiques en écrivant leur propre code ou en installant des packages supplémentaires du CRAN - Comprehensive R Archive Network - qui contient des milliers de packages fournis par les utilisateurs couvrant divers domaines tels que la finance, la biologie, les sciences sociales, etc.

Un autre avantage de l'utilisation de R Project par rapport à d'autres progiciels commerciaux tels que SAS ou SPSS est sa rentabilité. Comme il s'agit d'un logiciel open source, tout le monde peut le télécharger gratuitement sans aucun frais de licence, contrairement aux logiciels commerciaux où il faut payer des sommes importantes juste pour les utiliser.

De plus, comme il est open source, il y a toujours place à l'amélioration grâce aux contributions de la communauté. Cela signifie que les utilisateurs peuvent apporter des améliorations au code ou des corrections de bogues dans le projet, ce qui l'améliore au fil du temps.

En plus d'être rentable, flexible, personnalisable et de s'améliorer constamment grâce aux contributions de la communauté ; un autre avantage offert par cet outil réside dans sa capacité à gérer efficacement de grands ensembles de données. Avec des quantités croissantes de données générées chaque jour dans divers secteurs allant de la santé à la finance ; la gestion efficace de grands ensembles de données devient cruciale. Et c'est là que des outils comme Hadoop entrent en jeu mais même dans ce cas, ils nécessitent des connaissances spécialisées alors qu'avec des outils comme R, on n'a pas besoin de connaissances spécialisées, ce qui le rend accessible même aux débutants.

De plus, étant donné que la plupart des organisations ont déjà investi massivement dans des bases de données telles que Oracle SQL Server MySQL, etc. l'intégration de ces bases de données avec des outils comme Hadoop devient difficile alors que leur intégration avec des outils comme R devient plus facile en raison de sa compatibilité avec ces bases de données rendant ainsi l'extraction de données plus facile que jamais.

En conclusion, si vous recherchez un outil de calcul statistique complet qui offre une flexibilité de personnalisation un rapport coût-efficacité une amélioration constante grâce aux contributions de la communauté une gestion efficace de grands ensembles de données une compatibilité avec des bases de données populaires, ne cherchez pas plus loin que "R Project" !