R Programlama: İstatistiksel Analiz ve Veri Görselleştirme
R, özellikle veri analizi, istatistiksel modelleme ve grafik çizimi için kullanılan ücretsiz ve açık kaynaklı bir programlama dilidir. İstatistikçiler, veri bilimcileri ve araştırmacılar arasında yaygın olarak kullanılan R, geniş bir kütüphane ve paket ekosistemi ile bilinir. Bu makalede, R programlama dilinin temellerine ve yaygın kullanım alanlarına odaklanacağız.
R’ye Giriş
R, S programlama dilinin bir türevidir ve 1990’lı yılların ortalarında Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından geliştirilmiştir. İstatistiksel hesaplamalar, veri analizi ve grafik çizimi için tasarlanmıştır.
R’yi kullanabilmek için R resmi web sitesinden R’yi indirip yükleyebilirsiniz. Ayrıca, R Studio gibi entegre geliştirme ortamları (IDE’ler) kullanarak R üzerinde daha etkili bir şekilde çalışabilirsiniz.
Temel R Özellikleri
- Değişkenler ve Veri Türleri
R’de değişkenler atanabilir ve çeşitli veri tiplerini içerebilir. Örneğin:
# Bir sayı değişkeni oluşturma sayi <- 42 # Bir karakter dizisi (string) değişkeni oluşturma metin <- “Merhaba, R!”
- Veri Çerçeveleri
Veri çerçeveleri, R’deki veri yapılarından biridir ve tablo formatındaki verileri depolamak için kullanılır. Pandas kütüphanesine benzer şekilde, veri çerçeveleri veri manipülasyonunu kolaylaştırır.
# Veri çerçevesi oluşturma veri <- data.frame( isim = c(“Ahmet”, “Ayşe”, “Mehmet”), yaş = c(25, 30, 22), puan = c(80, 95, 75) )
R’de İstatistiksel Analiz ve Görselleştirme
R’nin güçlü tarafı, istatistiksel analiz ve veri görselleştirmesi için bir dizi kütüphaneye sahip olmasıdır. İşte temel bir analiz ve görselleştirme örneği:
# Örnek veri seti yükleme veri <- iris # Veri setinin başını görüntüleme head(veri) # Temel istatistiksel özet summary(veri) # Görselleştirme (örneğin, kutu grafiği) boxplot(veri$Sepal.Length, col = “lightblue”, main = “Sepal Length Boxplot”)
R Kütüphaneleri ve Paketleri
R, geniş bir kütüphane ve paket ekosistemine sahiptir. Bu paketler, özellikle belirli analiz veya görselleştirmeler için özel fonksiyonlar içerir. Örneğin, ggplot2 paketi, güçlü ve esnek grafik çizimi imkanı sağlar.
# ggplot2 paketini yükleme install.packages(“ggplot2”) # ggplot2 paketini kullanma library(ggplot2) # Örnek bir scatter plot ggplot(veri, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) + geom_point() + labs(title = “Sepal Length vs. Sepal Width”, x = “Sepal Length”, y = “Sepal Width”)
Sonuç
R, veri analizi ve istatistiksel modelleme alanında güçlü bir araçtır. İstatistikçiler, veri bilimcileri ve araştırmacılar genellikle R’yi tercih ederler çünkü açık kaynaklı olması, geniş bir topluluk tarafından desteklenmesi ve çeşitli paketlere erişim sağlaması gibi avantajlara sahiptir. Başlangıçta biraz öğrenme eğrisi olabilir, ancak R öğrendikçe veri analizi yeteneklerinizi hızla geliştirebilirsiniz.