R语言是S语言的一种开源实现,一种用于数据分析和图形化的编程环境。资深分析师Catherine最近撰文结合自己的实践经验详细介绍了R语言的优点和缺点。
Catherine指出,R主要用于做统计工作。你可以把它看成是像SAS Analytics分析系统的竞争者之一,R如此强大,诸如StatSoft STATISTICA 或者 Minitab与R相比,就不值一提了。
许多专业的政府部门、商业和制药行业的统计人员和方法论者把他们的事业都倾注在了IBM 的SPSS或者是SAS上,但是他们并不用写一条R代码就能用。所以,从某种程度上来说,决定去学习R是一个事关企业文化和你如何去工作的问题。我在我的统计咨询实践中使用好几种工具,但是我所用的大部分都是R。
关于R语言的优点,Catherine列举了若干条:
Catherine进一步指出,R是在S-Plus开发的附加模型的基础上对S的一种实现。有时候,同样的人也参与进对R的开发中。R是在GNU许可证下的一个开源项目,在此基础上,R通过不断的添加大量的包而持续增长。R把那些能被当做同一组安装,并且可以被R在会话期访问的数据集合、R函数、文档和动态加载项用C或者Fortran打包到一起。R的包添加新的功能到R,并通过这些软件包,研究人员可以很容易地分享他们的同龄人之间的计算方法。某些软件包是范围有限的,其他代表统计学的整个领域,含有其他一些包含了前沿的发展。事实上,许多统计学方面的开发包在变成商业软件之前最开始都是以R的包的形式出现的。
对于InfoSphere Streams和R语言的关系,Catherine表示,InfoSphere Streams的是一种先进的计算平台,允许用户开发的应用程序,以快速的采集、分析和关联信息,因为它会接收到数以千计的实时数据源,处理非常高的数据传输率:高达每秒数以百万计的事件或消息。它包括一个R-项目工具包。
InfoSphere Streams是一个计算平台,集成了对数以千计的数据源高流速的数据进行分析的开发环境。这些数据流的内容通常是非结构化或半结构化的。分析的目标是检查对那些基于实时事件的数据和直接决策的模式变化。SPL是InfoSphere Streams的编程语言的简写,它通过一个反映了数据的动态本质和快速分析和响应的必要范式来组织数据。
我们从经典统计分析的电子表格和通常的平面文件还是有很长的路要走的,但R都能适应。至于3.1版,SPL应用程序可以将数据传递到R,从而使用R的丰富的包库。InfoSphere Streams支持通过创建相似的R对象来接收包含着SPL元组(SPL中基本的数据结构)中的信息来支持R分析。InfoSphere Streams的数据可以传递到R作进一步的分析并把结果传回给SPL。
当然,R语言不是完美无缺的,Catherine也列举了R语言的缺点:
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