R은 통계 컴퓨팅 및 데이터 분석을 주로 위해 사용되는 고급 프로그래밍 언어이자 무료 소프트웨어 환경입니다. 강력한 데이터 조작, 통계 모델링 및 그래픽 기능 덕분에 통계학자, 데이터 과학자 및 학계에서 선호됩니다. R은 기능을 확장하는 다양한 패키지를 제공하여 데이터 마이닝, 생물정보학 및 기계 학습과 같은 다양한 작업에 적응할 수 있습니다.
R은 1990년대 초 뉴질랜드 오클랜드 대학교의 로스 이하카(Ross Ihaka)와 로버트 젠틀맨(Robert Gentleman)에 의해 만들어졌습니다. 이는 1970년대 벨 연구소에서 개발된 S 프로그래밍 언어를 기반으로 한 오픈 소스 언어로 구상되었습니다. R은 사용자가 데이터를 쉽게 조작하고 고품질 그래픽 출력을 생성할 수 있도록 통계 도구이자 프로그래밍 언어로 설계되었습니다.
세월이 흐르면서 R은 증가하는 사용자 커뮤니티와 CRAN(Comprehensive R Archive Network)으로 알려진 상당한 패키지 생태계를 형성했습니다. 이 네트워크는 사용자가 R의 기능을 확장하는 다양한 라이브러리를 다운로드하고 설치할 수 있게 해줍니다. 2000년대 초반에는 R이 학계와 산업계에서 주목받기 시작했으며, 여러 분야의 연구 논문에서 자주 인용되었습니다.
2023년 현재 R은 데이터 과학 및 통계 분석에서 여전히 지배적인 언어로 남아 있습니다. 정기적인 업데이트, 새로운 패키지 및 지속적인 개선과 향상에 기여하는 활발한 커뮤니티와 함께 발전해왔습니다. R은 또한 다른 프로그래밍 언어 및 프레임워크와의 통합으로 인정받아 현대 데이터 분석에서의 역할을 더욱 확고히 하고 있습니다.
R은 벡터를 주요 데이터 구조 중 하나로 제공합니다. 벡터는 동일한 유형의 여러 값을 보유할 수 있어 데이터 조작에 필수적입니다.
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
데이터 프레임은 또 다른 기본 구조로, 각 열이 서로 다른 유형일 수 있는 테이블 형식으로 데이터를 저장할 수 있게 해줍니다.
data <- data.frame(Name=c("Alice", "Bob"), Age=c(25, 30))
R은 일급 함수(first-class functions)를 지원하여 사용자가 함수를 쉽게 정의하고 호출할 수 있게 해줍니다.
add <- function(x, y) {
return(x + y)
}
result <- add(5, 3)
if, else, for 루프와 같은 표준 제어 구조는 R의 구문에서 중요한 부분입니다.
for (i in 1:5) {
print(i)
}
R은 광범위한 내장 플로팅 기능을 제공하여 단일 함수 호출로 시각화를 생성할 수 있게 해줍니다.
plot(data$Age, main="Age Plot", xlab="Index", ylab="Age")
사용자는 install.packages() 함수를 사용하여 CRAN에서 추가 패키지를 직접 설치할 수 있습니다.
install.packages("ggplot2")
R은 혼합 유형을 보유할 수 있는 리스트와 변수 범위를 정의하는 환경을 지원합니다.
my_list <- list(name="Alice", age=25, height=5.5)
R의 문자열은 paste()와 같은 내장 함수를 사용하여 조작할 수 있습니다.
greeting <- paste("Hello", "World")
R은 데이터 구조에 대한 배치 처리를 허용하는 벡터화된 연산을 활용합니다.
squared <- numbers^2
팩터는 범주형 데이터를 처리하는 데 사용되며, R이 분석 중에 이를 적절하게 처리할 수 있게 해줍니다.
categories <- factor(c("High", "Medium", "Low"))
여러 IDE가 R 개발자들 사이에서 인기가 있습니다:
R은 R 인터프리터를 사용하여 해석된 언어로 작동하며, R 코드를 즉시 실행할 수 있게 해줍니다. R 도구 패키지는 코드를 공유하는 데 관심이 있는 경우 R 패키지를 구축하는 데 필요한 구성 요소를 제공합니다.
일반적으로 R 프로젝트는 R/ 디렉토리에 스크립트, data/ 폴더에 데이터, docs/ 폴더에 문서가 구조화되어 있습니다. 사용자는 Git과 같은 버전 관리 시스템을 사용하여 프로젝트를 확인할 수 있습니다.
R은 다양한 분야에서 활용됩니다:
caret 및 randomForest와 같은 패키지를 사용하여 예측 모델 구축.ggplot2와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 해석을 위한 그래픽 생성.Python과 같은 다른 언어와 비교할 때, R은 통계 분석 및 시각화에 특화되어 있습니다. Python은 더 넓은 응용 범위를 제공하지만 Pandas 및 NumPy와 같은 라이브러리를 통해 데이터 과학과 점점 더 통합되고 있습니다. C++는 일반적으로 더 빠른 실행을 제공하지만 R의 통계적 기능은 부족합니다.
Java는 강력한 기업 솔루션을 제공하는 반면, R은 빠른 분석 및 연구에서 뛰어납니다. SAS 또는 MATLAB과 같은 언어도 통계 분석에 맞춰져 있지만 오픈 소스가 아니며, R은 커뮤니티 기여를 통해 발전합니다.
R 코드를 다른 언어로 번역할 때, R에서 C++로의 Rcpp와 같은 기존 소스-투-소스 번역 도구가 성능에 유익할 수 있습니다. 또한, 사용자는 R 함수와 데이터 프레임을 Python 스크립트에 통합할 수 있는 rpy2와 같은 라이브러리를 탐색할 수 있습니다.
더욱이, reticulate와 같은 도구를 사용하면 R을 Python 환경에 통합하여 R을 Python 라이브러리와 함께 원활하게 사용할 수 있습니다.