문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 R(프로그래밍 언어) (문단 편집) == 장점 == * [[GPL]]로 배포되고 있어 '''무료'''로 사용할 수 있다. [[SPSS]], [[MATLAB]]과 같은 상용 프로그램을 구입하지 않아도 된다. * R에서 사용할 수 있는 수많은 통계 관련 패키지[* 추가 기능이라고 볼 수 있다. R의 내장함수를 사용하는게 아니라 자신이 직접 함수를 만들어야한다거나, 외부 언어나 자료를 끌어온다거나, 복잡한 프로그래밍을 해야할 때가 있다. 이런 작업을 사전에 마친 사람이 자신이 만든 소스를 공개하는 것이라고 보면 된다. 평범한 R 사용자들은 이러한 소스를 받아서 쓴다.]가 개발되어 있어서 [[인터넷]]을 통해 이 패키지들을 설치하는 식으로 무수한 기능 확장이 가능하다. 애초에 [[통계학]]자들이 만들어 낸 언어이며 통계 전문 언어 중 가장 보편적이기 때문에 내가 사용하고 싶은 '''모든 통계 기법이 이미 어딘가에 패키지 형태로 구현되어 있다'''고 봐도 된다. [[https://cran.r-project.org/web/packages/|여기]]서 찾아볼 수 있다.[* [[2018년]] [[4월 22일]] 현재 12,500여개의 패키지가 있다.] * 그래픽 관련 패키지를 설치하면 간단하게 다양한 그래프를 활용할 수 있으며[* 대표적으로 [[https://ggplot2.tidyverse.org|ggplot2]] 패키지가 있다. 사용이 쉽고 굉장히 미려하다.] [[구글]]이나 [[네이버]] 지도를 불러오거나 이를 활용해 GIS 용도로 쓰는 것도 가능하다. * 데이터 클리닝관련 패키지도 다양하게 지원하기 때문에 데이터를 상황에 맞게 자유자재로 다루기가 수월하다. * [[https://rstudio.github.io/reticulate/|reticulate]] 패키지를 이용하여 Python 의 라이브러리들을 쉽게 활용할 수 있다. * 웹 어플리케이션 개발 프레임워크인 Shiny의 고도화로 통계 또는 머신러닝 모델을 웹과 연동할 수 있다. * [[데이터 마이닝]], '''[[빅 데이터 프로세싱]]''', [[기계학습]] 등에 유용하다. * [[리스크]], [[재무]], [[마케팅]] 담당자 채용 시 R 능통자를 우대하기도 한다. * 밑의 단점 단락에 멀티코어 프로세싱을 지원하지 않는다고 쓰여 있지만, [[https://mran.microsoft.com/open/|Microsoft R Open]]을 사용하면 인텔 MKL 라이브러리를 이용해 멀티코어 프로세싱을 사용할 수 있다. 심지어 작업을 자동으로 서로 다른 코어에 할당하기 때문에 따로 코드를 작성할 필요도 없다! 하지만 R 유저들은 CRAN 대신 MRAN을 사용하는 것을 꺼리는 듯. 인텔 CPU가 아닌 경우에는 시스템 환경변수에 MKL_DEBUG_CPU_TYPE을 넣고 값을 5로 설정하면 된다[* [[https://kornfrost.wordpress.com/2020/01/16/r-%EC%86%8D%EB%8F%84-%EC%83%81%EC%8A%B9-in-windows-10/|출처]]]고 한다. * 기본적으로 함수를 통해 외부의 값을 바꾸는 것이 힘들기 때문에 부작용이 없는 코드를 작성하기에 유용하며 [* 물론 assign함수를 이용하면 외부의 값을 자유자재로 바꿀 수 있기는 하다.] 함수도 값처럼 쓸 수 있어 함수형 프로그래밍을 하기에도 좋다. * reticulate 패키지를 이용해 파이썬 패키지를 불러와, R과 함께 병행하여 이용할 수 있다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기