R đang trở nên rất thịnh hành. Không thể phủ nhận sự quan tâm đối với ngôn ngữ thống kê R, đặc biệt là trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, dựa trên hơn 10.000 gói mở rộng, hơn 95.000 thành viên của nhóm R trên LinkedIn và hơn 400 nhóm R Meetup hiện đang tồn tại trên khắp thế giới.
Tại sao lại là R? Nó miễn phí, nguồn mở, mạnh mẽ và rất dễ mở rộng. “Bạn có rất nhiều gói đã được đóng gói sẵn, vì vậy bạn đang đứng trên vai những người lớn,” nhà kinh tế trưởng của Google đã nói với The New York Times từ năm 2009.
Học sử dụng R: Hướng dẫn thực tế
- Phần 1: Giới thiệu
- Phần 2: Nhập dữ liệu vào R
- Phần 3: Cách làm phân tích dữ liệu cơ bản một cách dễ dàng
- Phần 4: Trực quan hóa dữ liệu một cách dễ dàng
- Phần 5: Các điểm lưu ý về cú pháp mà bạn cần biết
- Phần 6: Tài nguyên hữu ích
- Tải bản hướng dẫn đầy đủ dưới dạng PDF (phiên bản 2013; yêu cầu đăng ký miễn phí)
Vì R là môi trường có thể lập trình sử dụng các lệnh, bạn có thể lưu trữ chuỗi các bước phân tích dữ liệu phức tạp trong R. Điều này giúp bạn dễ dàng tái sử dụng công việc phân tích trên các tập dữ liệu tương tự hơn là sử dụng giao diện click chuột. Đồng thời, điều này cũng giúp người khác xác minh kết quả nghiên cứu và kiểm tra công việc của bạn để tìm lỗi. Lỗi này đã xuất hiện gần đây khi một lỗi mã hóa trên Excel đã dẫn đến nhiều sai sót trong một báo cáo phân tích kinh tế quan trọng được biết đến với tên gọi Reinhart/Rogoff.
Lỗi đó không gây ngạc nhiên cho Christopher Gandrud, người có bằng tiến sĩ về phương pháp nghiên cứu định lượng từ Trường Kinh tế Luân Đôn. Anh viết trên blog của mình rằng: “Dù chúng ta đã cố gắng hết sức nhưng chúng ta luôn sẽ mắc lỗi. Vấn đề là chúng ta thường sử dụng các công cụ và phương pháp làm cho việc tìm và sửa lỗi trở nên khó khăn.”
Đúng vậy, bạn có thể dễ dàng xem xét các công thức phức tạp trên một bảng tính. Nhưng việc chạy nhiều tập dữ liệu thông qua các công thức bảng tính để kiểm tra kết quả không dễ dàng như chạy nhiều tập dữ liệu qua một đoạn mã. Điều này đã được giải thích bởi John D. Cook, một tác giả và tư vấn chuyên về lập trình, trong một bài viết trên trang web về lập trình R cho những người mới đến từ các ngôn ngữ khác. Anh viết: “Ngôn ngữ thực sự khá đơn giản, nhưng nó khác thường.”
Và chính vì vậy, hướng dẫn này ra đời. Mục tiêu của chúng tôi không phải là chinh phục R mà là cung cấp cho bạn một con đường để bắt đầu sử dụng R cho công việc phân tích dữ liệu cơ bản: Trích xuất các thống kê chính từ tập dữ liệu, khám phá tập dữ liệu thông qua đồ hoạ cơ bản và tái cấu trúc dữ liệu để dễ dàng phân tích.
Truy cập Trường Trung Cấp Việt Hàn (VKI) để biết thêm thông tin.
