Bu maqolada sizlar bilan ma'lumotlar tahlillashda eng kuchli bo'lib kelayotgan R va Python tillari haqida so'z boradi. Ularning qaysi biri ma'lumotlarni tahlillash qulay?! savoliga javob topamiz.

Agar siz ma'lumotshunoslik sohasida boshlovchi bo'lsangiz va uni o'rganishni xohlasangiz, R va Python tanlay olmashingiz mumkin, chunki har ikkala til ma'lumotshunoslik uchun keng qo'llaniladi.

R vs python
R vs python

R va Python - bu jamoatchilik tomonidan katta qo'llab-quvvatlanadigan ikkita ochiq manbali dasturlash tillari. O'zlarining bo'sh joylariga doimiy ravishda yangi kutubxonalar yoki vositalar qo'shiladi. R asosan statistik tahlil uchun ishlatiladi, Python esa ma'lumotshunoslikka kengroq yondashishni ta'minlaydi.

R dasturlash tili
R dasturlash tili

R

R - statistika va ma'lumotshunos dasturchilar tomonidan qo'llaniladigan ommabop statistik modellashtirish tili. Bu ma'lumotlarni tahlil qilish va ma'lumotlarni modellashtirish uchun eng ko'p ishlatiladigan turli xil statistik paketlarni qo'llab-quvvatlaydi. Rose Ihaka va Robert Gentleman birgalikda 1995 yilda Oklend Universitetida R ni ishlab chiqdilar.

 

R-ning CRAN omborida 10 000 dan ortiq to'plam mavjud, bu to'plamlar turli xil statistik dasturlar uchun moslashtirilgan. R juda qiyin statistik til bo'lishi mumkin bo'lsa-da , sog'liqni saqlashdan astronomiya va genomikaga qadar turli sohalarda keng qo'llanilib kelmoqda.

 

 

R-ning mashhur kutubxonalari

 

  • Ma'lumotlar manipulyatsiyasi uchun dplyr, plyr va ma'lumotlar jadvali.
  • Satrlar uchun stringr.
  • Muntazam va tartibsiz vaqt seriyalari bilan ishlash uchun ZOO.
  • ggvis, lattice va ggplot2 ma'lumotlarini vizualizatsiyasi.

 

Python dasturlash tili
Python dasturlash tili

Python

Python - bu veb-ilovalarni ishlab chiqish va shuningdek ma'lumotshunoslik operatsiyalari uchun ishlatiladigan mashhur dasturlash tili.

Pythonni shu qadar mashhur qiladigan narsa - bu o'rganish osonligi. Bu Pythonni kompyuter dasturlari to'g'risida chuqur ma'lumotga ega bo'lishni istagan yangi boshlovchilar orasida juda mashhur tilga aylantiradi. Python juda oson tushuniladi...

Pythonning mashhur kutubxonalari:

  • Ma'lumotlar manipulyatsiyasi uchun pandas.
  • Ilmiy hisoblash uchun SciPy / NumPy.
  • Grafiklar uchun matplotlib.
  • Ma'lumotlarni o'rganish, statistik modellarni baholash va statistik testlar va birlik testlarini o'tkazish uchun statsmodels.

 

Ma'lumotlarni o'rganish uchun R va Python

R va Python ma'lumotlar ilmiga yo'naltirilgan dasturlash tili jihatidan eng zamonaviy tillardir. Ularning ikkalasini o'rganish, shubhasiz qiyindir.

 

Dasturiy ta'minot sohasida Big Data va Data Science-ning ahamiyatining o'sishi bilan ikkala til R va Python bo'lgan ishlab chiqaruvchilar uchun eng qulay til sifatida paydo bo'ldi. Ushbu ikki til ma'lumotlar tahlilchilarining birinchi tanloviga aylandi. Ularning ikkalasi ham bir-biriga o'xshash, ammo farqli o'laroq, bu ishlab chiqaruvchiga ulardan birini tanlashni qiyinlashtiradi.

R statistik modellashtirish va ma'lumotlarni tahlil qilish uchun eng keng qo'llanilgan bo'lsada, Python ma'lumotlar tahlili hamda veb-dasturlarni ishlab chiqish uchun ko'p ishlatiladi.

 

O'zingizga qulay bo'lgan va tashkilotingiz ehtiyojlariga mos keladigan tildan foydalanish tavsiya etilsa-da, ushbu maqola uchun biz ikkita tilni baholaymiz. Bu yerda biz R va Python-ni to'rtta asosiy toifada taqqoslaymiz: Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish, Modellashtirish kutubxonalari, Osonligi va Ommabopligi.

 

Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish

Ma'lumotlarni o'rganish uchun har qanday til yoki dasturiy ta'minot to'plamida ma'lumotlarni yaxshi ko'rish vositalari bo'lishi kerak. Ma'lumotlarning yaxshi vizualizatsiyasi aniqlikni o'z ichiga oladi. Sizning modelingiz qanchalik murakkab bo'lmasin, natijalaringizni oddiy odam ham tushunadigan darajada sodda va aniq ko'rsatib beradi.

Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish R: - R da ma'lumotni vizualizatsiya qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan ko'plab kutubxonalar mavjud, ammo ggplot2 ulardan foydalanish va mashhurlik jihatidan aniq g'olib. Kutubxonada grafika falsafasi grammatikasi qo'llaniladi, qatlamlar ob'ektlarni bo'laklarga ajratib chizish uchun ishlatiladi. Qatlamlar ko'pincha bir-biri bilan bog'liq bo'lib, ko'plab umumiy xususiyatlarga ega bo'lishi mumkin. Ushbu qatlamlar juda oz miqdordagi kod satrlari bilan murakkab bo'laklarni yaratishga imkon beradi. Kutubxona xulosa(yakuniy) funktsiyalarini tuzishga imkon beradi.

Shunga qaramay, shuni ta'kidlash kerakki, python R- ggplotdagi asl nusxadagi o'xshash funktsiyalarga asoslangan kutubxonani o'z ichiga oladi, ggplot2 shuning uchun R va Python ikkalasi ham ushbu bo'limda bir-biriga tenglashadi.

 

Python-da ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish: - Python juda ko'p kutubxonalar bilan mashhur. Tasvirlash va tasvirlash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan juda ko'p kutubxonalar mavjud. Eng mashhur kutubxonalar matplotlib va ​​Seaborn. Matplotlib kutubxonasi moslashtirilgan MATLAB, u o'xshash xususiyatlarga va uslublarga ega. Kutubxona har qanday funktsional imkoniyatlarga ega bo'lgan juda kuchli vizualizatsiya vositasidir. Pandas va Numpy ham kerak bo'ladi.

Garchi matplotlib bir qator grafikalar va chizmalar tuzishi mumkin bo'lsa-da , unga yetishmayotgan narsa soddaligi. Seaborn, matplotlib ning ustiga qurilgan kutubxonadir, shu jumladan ko'proq estetik grafikalar va chizmalar hosil qila oladi. Kutubxona albatta yaxshilanmoqda. Matplotlib Arxaik uslub, ammo u hali ham bir xil asosiy muammoga ega, chunki raqamlar yaratish juda murakkab bo'lishi mumkin. Biroq, so'nggi o'zgarishlar soddalashtirishga harakat qilindi.

 

Modellashtirish kutubxonalari

Ma'lumotshunoslik ko'plab algoritmlardan foydalanishni talab qiladi. Ushbu murakkab matematik usullar mustahkam hisoblashni talab qiladi. Siz ma'lumot tahlilchisi sifatida butun algoritmni o'zingiz kodlashingiz kerak bo'lgan holatlar kamdan-kam hollarda yoki hech qachon bo'lmaydi. Ba'zan buni qilish juda qiyin, ma'lumot tahlilchilri ichki modellashtirish ko'magiga muhtoj. R va Python-ning ma'lumotlar tahlillashda juda ko'p tortishishlarining eng katta sabablaridan biri bu ular bilan osongina qurish mumkin bo'lgan modellardir.

R dagi kutubxonalarni modellashtirish: - R statistik tahlilchilar tomonidan ishlab chiqilgan. R-dan foydalangan holda ko'plab modellarni yaratish mumkin, ulardan taxminan 10000 ta kutubxonalar mavjud. micePaketi, rpart, partyva careteng keng ishlatiladi.

Ushbu kutubxonalardan deyarli har qanday muammolarni hal qilish uchun foydalanishingiz mumkinligi sababli, ushbu munozara uchun siz nimani modellashtirish mumkin emasligini ko'rib chiqamiz. Python statistik chiziqli bo'lmagan regressiya va aralash effektli modellar yetishmayapti. Ba'zilar bu katta to'siqlar emas yoki ularni chetlab o'tish mumkin deb ta'kidlashadi. Turli xil haqiqat, ammo raqobat qattiq bo'lganida, qaysi biri yaxshiroq ekanini hal qilish uchun siz juda sezgir bo'lishingiz kerak.

Pythonda kutubxonalarni modellashtirish: - Yuqorida aytib o'tganimizdek, Python juda ko'p sonli kutubxonalarga ega. Tabiiyki, Pythonda juda ko'p miqdordagi mashina kutubxonalari mavjudligi ajablanarli emas. Bor bo'lgan scikit-learn, XGboost, TensorFlow, Kerasva PyTorch ... Python-da pandas ma'lumotlarning jadval shakllariga ruxsat beruvchi ma'lumotlar mavjud. Kutubxona pandasCSV-lar yoki Excelga asoslangan ma'lumotlar bilan ishlashni juda osonlashtiradi.

Bunga qo'shimcha ravishda Python kabi ajoyib ilmiy to'plamlarga ega numpy, siz bir zumda Matritsa(kinodagi emas matematikadagi) operatsiyalari kabi murakkab matematik hisoblar, qilishingiz mumkin. Ushbu paketlarning barchasi Python-ni modellashtirish uchun moslashtiradi.

 

Osonligi

Ko'p odamlar ma'lumotlar tahlilchisi bo'lishmoqchi, ularning ko'pchiligi dasturlash tajribasiga ega emas yoki umuman yo'q. Yangi tilni o'rganish qiyin bo'lishi mumkin, ayniqsa, bu sizning birinchi tilingiz bo'lsa. Shu sababli, ikki tilni taqqoslashda o'lchov sifatida o'rganish qulayligini kiritish maqsadga muvofiqdir. Qancha o'rganish oson bo'lsa shuncha ko'p odam o'rganadi va kelajakada yangi kutubxonalar yaralishiga sabab bo'ladi

R-da o'rganish osonligi: - R qiyin til, ammo , R,  C ++ yoki JavaScript kabi ko'plab tillarga qaraganda osonroq deyish noto'g'ri. Python singari, R ning sintaksisining ko'p qismi C ga asoslangan, ammo Python R dan farqli o'laroq, har kim o'rganishi va ishlatishi mumkin bo'lgan til sifatida tasavvur qilinmaydi, chunki u dastlab statistika va olimlar uchun yaratilgan. RStudio kabi IDE-lar R-ni ancha qulaylashtirdi, ammo Python bilan taqqoslaganda R-ni o'rganish ancha qiyin(Python baribir osonda).

Python-da o'rganish osonligi: - Python 1989 yilda kod o'qilishi va dasturlashni oson yoki soddalashtirishga qaratilgan falsafasi bilan ishlab chiqilgan bo'lib, Python aniq muvaffaqiyatga erishdi, chunki tilni o'rganish juda oson. Python o'zining sintaksisiga C dan ilhom olsa-da, C dan farqli o'laroq, bu murakkab emas. Har kim uni nisbatan kam vaqt ichida o'rganib olishi mumkinligi sababli, siz bu yangi boshlovchilar uchun til deb ayta olasiz(Baralla ayting).

 

Ommabopligi

Ma'lumot mutaxassisi sifatida sizdan oldin duch kelmagan muammolarni hal qilish talab etiladi. Ba'zida muammoingizni hal qilishga yordam beradigan tegishli kutubxonani yoki to'plamni topishda qiynalishingiz mumkin. Buning yechimini topish uchun odamlar tilning rasmiy hujjatlari yoki Internet-forumlarda qidirish odatiy hol emas. Jamiyatni yaxshi qo'llab-quvvatlash dasturchilarga yanada samarali ishlashga yordam beradi.

Ushbu ikkala tilda Stackoverflow-ning faol a'zolari mavjud. R-da ba'zi ma'lumot topishingiz mumkin bo'lgan onlayn R-hujjatlar mavjud. Ko'pgina Python kutubxonalarini har bir kutubxonani tushuntirib beradigan o'zlarining rasmiy onlayn hujjatlarini yoqtirishadi(Deyarli har bir kutubxona uchun alohida web sayt mavjud).

 

Xulosa: Python dasturlash tilini mutloq g'olib deb e'lon qilsak ham bo'lsadi chunki python barcha sohada sherigi bo'lgan R dan ko'ra ancha oldinda.