1. R이란 무엇인가?
- R은 통계 계산과 데이터 시각화를 위해 설계된 프로그래밍 언어입니다.
- MATLAB과 유사한 기능을 제공하며, 수치 해석보다는 통계 분석에 초점을 맞춤.
- 개발 배경:
- S 언어와 함수형 언어인 Scheme의 영향을 받아 개발.
- XLispStat에서 제공한 통계 과학 패키지 기능도 포함.
2. R의 특징
- 다중 프로그래밍 패러다임:
- 절차적 프로그래밍, 객체 지향 프로그래밍, 함수형 프로그래밍을 지원.
- 고차 함수(Higher-order Function)와 같은 함수형 언어의 특성을 제공.
- 데이터 프레임(Data Frame):
- R의 대표적인 자료형으로, 다양한 데이터 타입(정수, 실수, 문자열 등)을 하나의 구조로 처리.
- 엑셀과 유사한 표 형식의 데이터를 다루기 쉽게 설계.
- 패키지 지원:
- 다양한 분야에서 활용 가능한 수천 개의 패키지 제공.
- 예: ggplot2(시각화), dplyr(데이터 조작), caret(기계 학습).
- 무료와 오픈소스:
- 무료로 제공되며, 자유롭게 배포 및 커스터마이징 가능.
3. R의 장점
- 높은 생산성:
- 단순한 문법과 강력한 기능으로 복잡한 데이터 분석 작업을 간단히 수행.
- 예: 데이터 정리, 통계 분석, 그래프 생성 등이 단 몇 줄로 가능.
R코드 복사data <- data.frame( Year = c(2021, 2022), Admin = c("John", "Doe"), Salary = c(50000, 55000) ) print(data) - 함수형 언어의 유연성:
- 함수를 인자로 전달하거나 반환값으로 사용할 수 있는 기능.
- 반복 작업을 줄이고 코드의 간결성을 극대화.
- 광범위한 커뮤니티와 리소스:
- 전 세계적으로 많은 사용자와 방대한 자료.
- 다양한 서적과 튜토리얼, 포럼에서 문제 해결 가능.
- 플랫폼 독립성:
- Windows, macOS, Linux 등 다양한 환경에서 실행 가능.
4. R의 활용 분야
- 데이터 분석 및 통계:
- 다양한 통계 기법과 데이터 마이닝을 간단히 구현 가능.
- 데이터 시각화:
- ggplot2와 같은 강력한 패키지를 사용해 고품질 그래프 생성.
- 바이오인포매틱스:
- 유전자 데이터 분석, 생물학적 데이터 처리에 활용.
- 금융:
- 투자 분석, 위험 평가 및 모델링.
- 기계 학습:
- caret, mlr 등의 패키지를 활용한 예측 모델 구축.
5. R과 다른 툴 비교
툴특징
| R | 통계 분석과 시각화에 최적화, 무료 제공. |
| MATLAB | 수치 해석과 엔지니어링 응용에 강점. |
| Python | 범용성, 데이터 과학 및 AI/ML에 널리 사용. |
| Weka | GUI 기반 데이터 마이닝 도구로 사용 간편. |
| SAS | 대규모 데이터 분석에 적합하나 비용이 비싸다. |
6. R의 IDE: RStudio
- RStudio:
- R 전용 통합 개발 환경(IDE).
- 코드 작성, 데이터 시각화, 디버깅 등을 쉽게 수행 가능.
- 주요 기능:
- 스크립트 작성 및 실행.
- 데이터 뷰어와 그래프 창 제공.
- 다양한 플러그인을 통한 확장 가능.
7. 왜 R을 배워야 하는가?
- 통계와 데이터 분석에 최적화된 언어.
- 데이터 프레임과 같은 강력한 자료형으로 복잡한 데이터 처리 가능.
- 다양한 분야에서의 활용성:
- 통계 분석, 데이터 과학, 생물 정보학, 금융 등.
- 무료 및 오픈소스: 비용 부담 없이 고품질 분석 가능.