Was ist R? Die Programmiersprache für Daten und Statistik

Was ist R?

R ist eine Programmiersprache, die für genau eine Aufgabe gebaut wurde: die Arbeit mit Daten. Statistik, Datenanalyse und Datenvisualisierung sind nichts, was man R über Bibliotheken anschraubt - sie sind die Sprache. Mittelwerte, Modelle, Plots und Wahrscheinlichkeitsverteilungen sind ab Werk dabei, und die Syntax ist um die Frage herum geformt, die Datenmenschen tatsächlich stellen: "Hier ist eine Spalte mit Zahlen, sag mir etwas darüber."

Dieser Fokus ist Rs ganze Persönlichkeit. Eine Allzwecksprache wie Java verlangt, alles aus Grundbausteinen aufzubauen. R liefert einen t-Test als Einzeiler.

Hier tut R, wofür es geboren wurde - einfach ausführen:

scores <- c(88, 92, 79, 95, 85, 90, 73, 98)

cat("Mean:", mean(scores), "\n")
cat("Standard deviation:", round(sd(scores), 2), "\n")
cat("Highest score:", max(scores), "\n")

Drei Statistiken, drei Zeilen, keine Imports. c() baut einen Vektor aus Werten, und mean(), sd() und max() sind in die Sprache eingebaut. Das ist das R-Erlebnis im Miniaturformat.

Eine kurze Geschichte

R entstand aus S, einer Statistiksprache, die in den 1970er-Jahren in den Bell Labs entwickelt wurde. Mitte der 1990er bauten zwei Statistiker an der Universität Auckland - Ross Ihaka und Robert Gentleman - eine freie, quelloffene Umsetzung der S-Ideen und nannten sie R, ein Wortspiel mit ihren Vornamensinitialen und dem S, von dem sie abstammt.

R 1.0 erschien im Jahr 2000, und seitdem wird die Sprache vom R Core Team gepflegt. Weil R kostenlos war, während seine kommerziellen Vorfahren es nicht waren, verbreitete es sich zuerst an Universitäten und in Forschungslaboren - und diese akademische DNA zeigt sich bis heute: Wenn Statistiker eine neue Methode erfinden, erscheint ein R-Paket, das sie implementiert, meist vor allem anderen.

Wofür R verwendet wird

• Statistik und Datenanalyse. Der zentrale Anwendungsfall. Deskriptive Statistik, Hypothesentests, Regression, Zeitreihen - alles Bürger erster Klasse.
• Datenvisualisierung. Basis-R-Plots mit einem Funktionsaufruf, und das Paket ggplot2 gilt weithin als die beste Diagrammbibliothek in irgendeiner Sprache.
• Data Science. Die "tidyverse"-Sammlung von Paketen (dplyr, tidyr, readr) macht das Bereinigen und Umformen unordentlicher Daten ungewöhnlich angenehm.
• Bioinformatik. Das Bioconductor-Projekt - Tausende R-Pakete für die Genomik - macht R zur Standardsprache in weiten Teilen der Biologie.
• Wissenschaft und Forschung. Ökonomie, Psychologie, Epidemiologie, Ökologie: Wenn ein Fachgebiet Paper mit p-Werten veröffentlicht, schreiben seine Doktoranden wahrscheinlich R.
• Berichtswesen. R Markdown und Quarto verwandeln Analysecode in ausgefeilte Berichte, Folien und Dashboards.

Warum R beliebt ist

Alles ist ein Vektor. R-Operationen wirken von Natur aus auf ganze Wertesammlungen auf einmal - prices * 1.2 erhöht jeden Preis um 20 %, ganz ohne Schleife. Sobald das Klick macht, wird Datencode dramatisch kürzer. Das begegnet einem überall, spätestens bei den Vektoren.

prices <- c(10, 25, 40)
with_tax <- prices * 1.08

print(with_tax)

Statistik ist eingebaut. Zufallszahlenerzeugung, Verteilungen, statistische Tests und lineare Modelle stecken im Basis-R. In den meisten Sprachen sind das Drittanbieter-Abhängigkeiten; in R sind sie einfach da.

CRAN. Das Comprehensive R Archive Network beherbergt über 20.000 kuratierte Pakete, und jedes einzelne besteht vor der Veröffentlichung automatisierte Prüfungen. Welche Nischenmethode das eigene Fachgebiet auch nutzt - jemand hat sie bereits als Paket verpackt.

Plotten, das die eigene Zeit respektiert. hist(scores) liefert ein Histogramm. Ein Aufruf. Explorative Analyse - Daten anschauen, anpassen, wieder anschauen - ist genau das, wofür R optimiert ist.

R vs. Python: die ehrliche Version

Diese Frage stellt jeder Anfänger, hier also die Antwort ohne Lagerdenken.

Python ist eine Allzwecksprache, die sehr gut mit Daten umgehen kann. Sie gewinnt, wenn die Datenarbeit ein Teil eines größeren Systems ist - eine Web-App, eine produktive ML-Pipeline, Automatisierungs-Kleber. An Python hängen mehr Jobs, und eine Sprache deckt mehr Terrain ab.

R ist eine Datensprache, die exzellent in Statistik ist. Sie gewinnt, wenn die Arbeit die Analyse selbst ist: Datensätze erkunden, statistische Modelle anpassen, publikationsreife Grafiken und Berichte erzeugen. Ihr Statistik-Ökosystem ist tiefer, und neueste Methoden landen zuerst in R.

Keine der beiden ist "besser" - sie zielen auf unterschiedliche Schwerpunkte. Wer in der Forschung, Biostatistik oder in analytiklastigen Rollen arbeitet, startet mit R. Wer Softwareentwicklung mit Datenanteil anstrebt, startet mit Python. Und das Geheimnis, das die Online-Debatten auslassen: Die zweite Sprache kostet nur einen Bruchteil des Aufwands, sobald die erste sitzt, und viele Profis nutzen beide in derselben Woche.

Gleich ausprobieren

Zum Loslegen muss nichts installiert werden - die Codeblöcke auf diesen Seiten sind live. Hier ein etwas größerer Vorgeschmack: Würfelwürfe simulieren und zusammenfassen.

set.seed(42)
rolls <- sample(1:6, size = 100, replace = TRUE)

cat("First ten rolls:", rolls[1:10], "\n")
cat("Average roll:", mean(rolls), "\n")
print(table(rolls))

sample() simuliert 100 Würfe eines Würfels, und table() zählt, wie oft jede Seite gefallen ist - eine Häufigkeitstabelle mit einem Aufruf. Einfach die 100 in 10000 ändern und erneut ausführen; der Durchschnitt nähert sich 3,5, genau wie es die Wahrscheinlichkeitsrechnung vorhersagt. Diese Schleife - Frage, Code, Antwort, Anpassung - ist das Gefühl, mit R zu arbeiten.

Wer bereit ist, R auf dem eigenen Rechner auszuführen, macht als Nächstes weiter mit der Installation von R und RStudio.

Was bleibt hängen

• R ist eine freie, quelloffene Sprache, die gezielt für Statistik, Datenanalyse und Visualisierung gebaut wurde.
• Sie stammt von S ab, geschaffen von Ross Ihaka und Robert Gentleman Mitte der 1990er; R 1.0 erschien 2000.
• Ihre Stärken: vektorisierte Operationen, eingebaute Statistik, über 20.000 CRAN-Pakete und erstklassiges Plotten.
• R vs. Python ist kein Krieg - R ist tiefer bei Statistik, Python breiter fürs Engineering, und viele nutzen beide.

Als Nächstes: R (und RStudio) auf dem eigenen Rechner installieren.