زبان برنامه نویسی R

زبان برنامه نویسی R بهترین ابزار برای پیکربندی مجدد داده‌ها و تحلیل آماری است. زبان R ، مخصوص رشته آمار تهیه شده است و برای دانشمندان داده که به دنبال تحلیل رفتاری با استفاده از داده‌های کاربران هستند، گزینه‌ای ایده آل محسوب می‌شود.

R زبان برنامه نویسی منتخب آمارشناسان و متخصصان کلان داده (Big Data) است و به گونه‌ای طراحی شده است که ایجاد مدل‌های پیچیده با حداقل کد را برای کاربر آسان می کند. این برنامه به صورت متن باز (open-source) است که به سیستم عامل‌های خاصی محدود نمی‌شود. از آنجا که متن‌باز است، کاملاً تحت لیسانس GNU (General Public License Agreement) قرار دارد. این‌ها یکی از هزاران دلیلی است که باعث شده است این برنامه و زمان برنامه‌نویسی، برای پروژه‌هایی با ابعاد کوچک یا بزرگ، مقرون به صرفه باشد.

با توجه به اینکه تحلیل کلان داده تقریباً برای همه سازمان‌ها به یک اولویت تبدیل شده است، بدیهی است که آنها به متخصصان بیشتری در زمینه برنامه نویسی R نیاز دارند. نتایج حاصل از یک نظرسنجی با موضوع " تحلیل نیاز ما به تحلیل داده در هر ساعت " نشان داد که بیش از 60 درصد افراد شرکت کننده بر این باورند که در واقع تقویت استراتژی‌های بازاریابی سازمان، به ویژه بازاریابی در شبکه های اجتماعی به تحلیل داده‌ها بستگی دارد.

چرا R برای تحلیل کلان داده انتخاب می شود؟

نمی دانید برای تحلیل داده باید چه چیزی انتخاب کنید؟ نگران نباشید، ما در ادامه این مطلب به طور خلاصه در مورد اینکه چرا R یک گزینه ایده آل برای متخصصان داده است، صحبت خواهیم کرد.

· آماده‌سازی‌ داده‌ها (Data Wrangling):

آماده‌سازی داده‌ هنر تبدیل داده‌ از قالب یک داده خام به ساختار دیگر، با هدف ایجاد داده مناسب‌تر و با ارزش‌تر است. سه قسمت در آن وجود دارد، وارد کردن ، مرتب کردن و تبدیل.

· تصویرسازی داده (Data Visualization):

R حاوی دستورات رسم است و برای توسعه نمودار استفاده می شود. برای کسی که هیچ علمی در مورد داده‌ها ندارد، توضیح نتایج حاصل از داده‌ها چالش برانگیز است. بنابراین، با استفاده از ابزارهای تصویر سازی داده، می‌توان به راحتی داده‌ها را در قالب نمودار، عکس یا چارت درآورد. مصورسازی به ارائه نتایج حاصل از داده‌ها برای مخاطبان به شکل واضح و قابل فهم، کمک شایانی می‌کند. برخی از ابزارهای تصویر سازی داده شامل ggplot2 ، Tableau، FusionCharts و D3.js است.

· تحلیل داده (Data Analysis):

زبان برنامه نویسی R یک زبان قدرتمند در تحلیل داده است و اصطلاح استفاده شده در تحلیل کاوشگرانه داده (EDA) است. این فرآیند شامل چندین تکنیک مانند به حداکثر رساندن عملکرد در مجموعه داده، استخراج متغیرهای معنی دار و ازمون فرض‌ها است.

· RHadoop:

Rhadoop یک چارچوب نرم‌افزاری متن‌باز است که توانایی تحلیل و مدیریت داده‌ها را با استفاده ازHadoopاز محیط R به کاربران ارائه می دهد. شما به عنوان یک دانشمند داده یا یک متخصص کلان داده، باید با نحوه استفاده از R برای استفاده از قابلیت های توزیع MapR Hadoop در سطح سازمانی آشنا شوید. در لیست زیر پکیج‌های RHadoop که عملکردهای مختلفی را به کاربران ارائه می‌دهد، آمده است:

rhbase: از اتصال به پایگاه داده توزیع شده HBase با کمک سرور Thrift مراقبت می کند.

ravro: یک قابلیت افزودنی‌ست که به کاربر در خواندن یا نوشتن فایل‌های Avro کمک می کند. این فایل‌ها از سیستم فایل محلی و HDFS استخراج می شوند. ورودی Avro برای rmr2 نیز اضافه می شود.

rhdfs: امکان اتصال به HDFS (سیستم فایل توزیع شده Hadoop) را فراهم می‌کند.

plyrmr: کاربر R این امتیاز را دارد که عملیات معمول ایجاد تغییرات در داده‌ را در دیتاست‌های بزرگ ذخیره شده در Hadoop انجام دهد.

rmr2: متخصص با استفاده از قابلیت Hadoop MapReduce موجود در دسته Hadoop، به راحتی می تواند تحلیل آماری را در R با استفاده از این بسته انجام دهد.

· RHIPE:

RHIPE به طور کلی به عنوان محیط برنامه نویسی یکپارچه R و Hadoop تعریف می شود. این پکیج نرم افزاری به توسعه دهنده این امکان را می دهد تا وظایفMapReduce را که از طریق R expression به خوبی در محیط R کار می کنند، توسعه یا طراحی کند.

تکنیک به کار رفته در پکیج شاملRecombine و Divide است که تحلیل داده‌ها را امکان پذیر می کند. ادغام R در MapReduce یک تغییر قابل تبدیل است و به تحلیلگر اجازه می دهد با انعطاف پذیری و توان کامل، Maps و Reduces را مشخص کند.

· ORCH:

ORCHبه معنای اتصال Oracle R برای Hadoop است. این بسته‌های R برای ارائه روش‌های تحلیل پیش بینی کننده که به زبان برنامه نویسی جاوا یا R نوشته شده‌اند، ایده آل هستند. می‌تواند به عنوان Hadoop MapReduce jobs شناخته شود که برای داده‌های موجود در فایل‌های HDFS اعمال می‌شود.

علاوه بر این روش‌ها، ORCH همچنین به کاربران این امکان را می‌دهد که با محیط R لوکال، جداول Hive و زیرساخت Apache Hadoop و غیره کار کنند. همچنین ORCH چندین الگوریتم را در بر می گیرد، شبکه های عصبی برای پیش بینی، فاکتور‌گیری ماتریس غیر منفی، دسته بندی (clustering) و غیره. به دنبال زبان دیگری نباشید، R همیشه گزینه مورد نظر برای تحلیل داده خواهد بود.