Hallo und willkommen! Wenn Sie hier sind, sind Sie wahrscheinlich neugierig auf **R** und warum es in der Welt der **Datenwissenschaft** so wichtig ist. Lassen Sie uns also besprechen, warum es ein fantastisches Werkzeug zur Analyse und Visualisierung von Daten ist.

Aber was macht R in einem Meer von Programmiersprachen so besonders?

- **Statistisches Kraftpaket**: R wurde von Statistikern für Statistiker entwickelt. Seine umfangreiche Bibliothek statistischer und grafischer Methoden umfasst lineare und nichtlineare Modellierung, klassische statistische Tests, Zeitreihenanalyse, Klassifizierung, Clustering und mehr;

- **Kostenlos und Open Source**: R ist eine kostenlose und Open-Source-Software, was bedeutet, dass Sie sie ohne Kosten nutzen können. Darüber hinaus hat es eine lebendige Community, die zu seinem umfangreichen Paket-Ökosystem beiträgt und die Fähigkeiten von R ständig erweitert;

- **Hochgradig erweiterbar**: Die R-Umgebung kann über Pakete erweitert werden. Es gibt über 15.000 Pakete auf CRAN (dem Comprehensive R Archive Network), die eine breite Palette statistischer, grafischer und maschineller Lernaufgaben abdecken;

- **Datenmanipulation und -bereinigung**: R zeichnet sich durch Datenmanipulation und -bereinigung aus und bietet intuitive und leistungsstarke Werkzeuge zur Transformation und Organisation von Daten;

- **Datenvisualisierung**: Eines der herausragenden Merkmale von R ist seine Fähigkeit zur Datenvisualisierung. Insbesondere ist es bekannt für die Erstellung komplexer und ästhetisch ansprechender Visualisierungen mit minimalem Code.

R ist eine der beliebtesten Programmiersprachen unter Datenanalysten und Datenwissenschaftlern. R hat eine große Community, die Ihnen bei jedem Problem helfen wird. Außerdem verfügt R über zahlreiche verschiedene Pakete, die zur Lösung verschiedener Probleme entwickelt wurden. Die Sprache kann leicht auf Statistik- und Datenanalyseprobleme angewendet werden. Im ersten Teil werden Sie in die Grundlagen von R eingeführt und mit einzelnen 1-D-Werten verschiedener Typen arbeiten.

Im ersten Abschnitt tauchen Sie in die grundlegenden Elemente von R ein, wie das Generieren von Ausgaben und das Ausführen elementarer Operationen. Dieser Abschnitt endet mit einer Erkundung der Theorie hinter Variablen.

Sie werden mit der Vektorklasse in R vertraut, die auch einzelne Werte verarbeitet. Hier tauchen Sie in die primären Datentypen für einzelne Werte ein und lernen, wie Sie mehrere Werte desselben Typs gleichzeitig verwalten können.

Faktoren, auch bekannt als kategoriale Variablen, sind in der realen Welt weit verbreitet. Beispiele sind Blutgruppen, Währungen, Nationalitäten und Marken. Im Gegensatz zu numerischen Variablen haben Faktoren eine begrenzte Anzahl möglicher Werte.

Einführung in R: Teil I

Warum R?

Hauptmerkmale von R