[R 프로그래밍] R 이란 무엇일까? - 소개
안녕하세요!
이번에 서점에 들러 다양한 책을 보던 중
R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기 라는 책을 구매하였습니다.
평상시 주식이나 재테크에 관심이 많았는데 생소한 R이라는
언어가 있어서 정보를 알아보던 중
알아 두면 정말 유용한 언어이자 통계나 빅데이터로도 활용도가 높은 언어라
함께 공부를 해보려 합니다!
R이란 무엇일까 ?
R은 단순한 프로그래밍 언어가 아닙니다.
통계 컴퓨팅 및 데이터 분석을 위해 특별히 맞춤화된 포괄적인 소프트웨어입니다.
데이터 작업을 원활하고 효율적으로 만드는 다양한 기능, 라이브러리 및 도구를 제공합니다.
복잡한 통계 분석을 수행하든, 데이터 시각화를 생성하든, 기계 학습 모델을 개발하든 관계없이
R은 필요한 유연성과 성능을 제공합니다.
R의 용도?
1. 통계 분석
R은 광범위한 통계 기능 및 패키지로 인해 통계 분석에 널리 사용됩니다.
설명 통계, 가설 검정, 회귀 분석, 시계열 분석 등의 기능을 제공합니다. 연구원, 분석가 및 데이터 과학자는 R의 통계 도구를 활용하여 통찰력을 얻고, 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 연구 결과를 검증합니다.
2. 기계 학습 모델링
R은 포괄적인 기계 학습 알고리즘 및 라이브러리 제품군을 제공합니다. 선형 회귀 및 의사 결정 트리와 같은 고전적인 알고리즘에서 딥 러닝 및 앙상블 방법과 같은 고급 기술에 이르기까지 R은 사용자가 예측 모델을 구축하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 데이터 전처리, 모델 교육, 평가 및 배포를 위한 도구를 제공하므로 기계 학습 작업에 널리 사용됩니다.
3. 텍스트 마이닝
R에는 강력한 텍스트 마이닝 기능이 있어 사용자가 텍스트 데이터에서 통찰력을 분석하고 추출할 수 있습니다. 'tm' 및 'tidytext'와 같은 패키지를 통해 R은 텍스트 전처리, 감정 분석, 주제 모델링 및 자연어 처리(NLP)를 위한 기능을 제공합니다. 연구원과 기업은 감정 분석, 문서 분류 및 고객 피드백 분석을 위해 R의 텍스트 마이닝 기능을 활용합니다.
4. 소셜 네트워크 분석
R은 소셜 네트워크 분석을 위해 'igraph'와 같은 특수 패키지를 제공합니다. 이러한 패키지를 통해 사용자는 소셜 네트워크를 분석 및 시각화하고, 주요 영향 요인을 식별하고, 네트워크 중심성을 측정하고, 네트워크 내의 커뮤니티를 감지할 수 있습니다. 사회 과학자, 시장 조사원 및 소셜 미디어 분석가는 R을 사용하여 사회적 관계, 영향력 전파 및 네트워크 역학을 연구합니다.
5. 지도 시각화
R은 사용자가 대화형 및 정적 지도를 만들 수 있도록 하는 '리플릿' 및 'ggmap'과 같은 패키지를 제공합니다. 이러한 패키지를 통해 사용자는 지도에 데이터를 오버레이하고, 공간 패턴을 시각화하고, 사용자 지정 지도 시각화를 생성할 수 있습니다. R의 매핑 기능은 지리 공간 분석, 도시 계획, 역학 및 환경 연구에서 응용 프로그램을 찾습니다.
6. 주식 분석
R은 양적 금융 및 주식 분석에 널리 사용됩니다. 재무 데이터 검색, 기술 분석 수행 및 거래 전략 구축을 위한 'quantmod' 및 'TTR'과 같은 패키지를 제공합니다. 거래자, 재무 분석가 및 연구원은 R의 기능을 활용하여 과거 주식 데이터를 분석하고, 백테스팅을 수행하고, 알고리즘 거래 시스템을 개발합니다.
7. 이미지 분석
R은 이미지 분석 및 처리를 위한 'EBImage' 및 'imager'와 같은 패키지를 제공합니다. 이러한 패키지를 통해 사용자는 이미지를 읽고 조작 및 분석하고 이미지 분할, 특징 추출 및 개체 인식과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. R의 이미지 분석 기능은 의료 이미징, 원격 감지 및 컴퓨터 비전 연구와 같은 분야에서 응용 프로그램을 찾습니다.
왜 R을 쓸까?
R은 누구나 무료로 이용할 수 있는 오픈소스이며, 웹에서 쉽게 다운로드 가능하며 누구나 사용이 가능합니다.
데이터 수집부터 통계, 머신러닝 그리고 ggpot으로 대표되는 강력한 시각화 도구까지 지원합니다.
또한 인터프리터 언어로 컴퓨터와 내가 대화하는 실시간으로도 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
R이 인기를 끄는 이유는 다양하지만 무엇보다 가장 큰 이유는 활동적인 커뮤니티가 존재하여
유저가 쉽고 편리하게 쓸 수 있는 다양한 패키지를 유지관리합니다.
입문 과정의 유저들은 데이터의 상관관계, 회귀분석과 같은 기계학습 모델도 쉽게 만들 수 있습니다.
다른 프로그래밍 언어보다 배우기 쉽고, 분석 능력이 뛰어나 고급 분석가부터 초급 분석가들 사이에서
가장 사랑받는 언어 중 하나입니다.
이후부터는 R의 실용적인 측면들을 공부할 예정입니다.
저와 함께 R을 같이 공부하여 통계 컴퓨팅의 힘을 발휘해 보시죠!!