5 Motivos para Você Trocar o Seu Excel pela Linguagem R

Para analisar dados, a Linguagem R é uma excelente opção, sendotão boa quanto o Excel, esta linguagem é de uso simples, gratuita e já é utilizada por cientistas de dados, pelo meio acadêmico e pesquisadores de mercado para fazer o levantamento de dados.

Sua história é extremamente longa, e os estudantes podem encontrar diversos materiais de apoio, uma imensa comunidade e suporte na própria ferramenta.

Vamos aprender mais sobre linguagem R?

Embora o Excel ainda continua sendo importante para as empresas (eu mesmo, uso diariamente), as mesmas necessitam de uma ferramenta que permite analisar melhor os insights de seus clientes, e assim poder ter um apoio total à tomada de decisões.

A Linguagem R além de ser gratuita (Open Source) está se tornando um recurso cada vez mais poderoso para quem necessita realizar uma ampla análise de dados em um curto período de tempo, e com isso, atingir o maior número de pessoas possível.

A linguagem também permite a importação de dados, inclusive do próprio Excel, podemos trabalhar tranquilamente com arquivos .txt, .csv, HTML, XML e também manipular banco de dados, acessar e analisar por meio de SQL e NoSQL!

Com o avanço do Big Data, o conceito de análise de dados tornou-se muito mais diversificado (estrutura, volume, velocidade) e não mais é voltado apenas para o Excel, lembra do conceito clássico de dados organizacionais? E hoje, pode usar para detectar fraudes, fazer análises de redes sociais, e até mesmo controlar as companhias aéreas, há vários cases!

Por isso, transformar dados em solução de problemas já se tornou uma profissão de responsabilidade, os Cientistas de Dados têm à sua disposição, alguns tipos de linguagem, sendo elas Open Source ou proprietárias (pagas) as mais usados neste momentos são R (que vamos falar agora) e Phyton (uma linguagem de programação que falaremos em outro post).

Por meio dessas linguagens, os analistas podem identificar problemas científicos e corporativos.

Na prática, o processo de análise de dados (em resumo) funciona da seguinte forma, veja a seguir:

  • Exploração;
  • Desenvolver hipóteses para as causas estudadas;
  • Testar as hipóteses, com o objetivo de eliminar uma possível causa.

A análise de dados trabalha para encontrar solução para o problema, e por isso, definir suas hipóteses é o passo inicial para ter sucesso em todo o processo.

E como surgiu a linguagem R?

Esta linguagem foi desenvolvida por John Chambers, dentro do Bell Labs, o R nada mais é do que uma implementação da linguagem S, que tem combinado com a semântica e o escopo léxico com Schemas. Seu código escrito tem capacidade para trabalhar de modo inalterado.

Já o conceito de R foi desenvolvido por Ross Ihaka e Robert Gentleman na Universidade de Auckland, Nova Zelândia. Esta linguagem pode ser distribuída gratuitamente porque está registrada sob licença da GNU General Public, trata-se de licença para software livre, e pode ser instalado em Windows, Mac e Linux tranquilamente.

O R é uma poderosa linguagem estatística, separei 5 bons motivos (ou até mais) para usá-la como ferramenta principal para análise de dados, veja quais são esses motivos logo abaixo:

1# Open source

O Excel é uma ferramenta paga, sim ela é paga, viu?! E deve ser adquirida mediante pagamento de uma licença de software, já a linguagem R é totalmente gratuita, e está registrada mediante a licença de GNU, para software livre.

Esta linguagem, quando foi desenvolvida, foi programada na linguagem C, milhares de especialistas fazem uso dessa linguagem, para poder efetuar suas análises estatísticas.

Lembrando sempre que pirataria é crime no Brasil! E por isso, se não pode pagar por uma plataforma paga, utilize os recursos gratuitos disponíveis, com uma comunidade muito engajada que pode ajudar sempre!

2# Volume de dados

Para analisar uma enorme quantidade de dados, os cientistas de dados estão utilizando mais a linguagem, do que o próprio Excel. Até porque, a linguagem tem funções parecidas com o programa da Microsoft, e por natureza o Excel possui limitações quanto ao volume.

Com o avanço e amadurecimento da linguagem R, houve uma melhoria expressiva dos projetos de Data Science ao redor do mundo.

Com o auxílio dessa linguagem, os cientistas puderam melhorar sua capacidade analítica, e ao longo do tempo têm utilizado cada vez menos o Excel como principal pivô da análise de dados.

3# Mineração de dados

Com o avanço das redes sociais, é possível fazer uma análise de sentimentos por meio de comentários, emojis e informações que os clientes deixam disponível nas redes.

A mineração de dados pode interagir com sistemas web, dos mais variados, e fazer consultas a banco de dados dos mais diversos formatos com o objetivo de resolver problemas estatísticos em larga escala e analisar dados em fontes que você nunca poderia imaginar.

Acredite, o Big Data ainda está na sua infância! Ter ferramentas para explorar e minerar dados é essencial.

4# Análise de dados

A linguagem R pode trabalhar com dados para IoT, dados não estruturados, e gráficos que permitem a visualização dos resultados.

Por meio da plotagem, a linguagem permite trabalhar com símbolos matemáticos e fórmulas.

Empresas como o Facebook e o FourSquare estão fazendo uso dessa linguagem, para entender melhor o comportamento de seus usuários, e saber do que eles realmente necessitam.

5# Curva de aprendizagem

Analisar dados estatísticos com linguagem R pode ser menos complexo do que com o Excel (acredite em mim!)

Se você já é um usuário intermediário em Excel, manipula bem formulas, funções, gráficos não terá dificuldades com a linguagem R, ela possui uma sintaxe (a forma como se escreve um comando) bem simples mesmo, ouso apostar que em um mês você estará ambientado com R.

Dentro da estatística, a curva de aprendizagem pode representar a dificuldade para se aprender alguma ferramenta ou técnica.

Por ser uma linguagem com capacidade estatística bem elevada, o R permite fazer este tipo de análise com mais exatidão e em maior volume de informações e de maneira simples.

Ferramentas de produtividade que podem ser utilizadas com o R.

Para elevar sua produtividade, os cientistas de dados podem usar ferramentas que facilitam a programação e a análise dos dados. Como é o caso das seguintes ferramentas:

  • RStudio;
  • JGR;
  • RKWard;
  • Rcmdr.

Todos esses pacotes facilitam o trabalho dos analistas de dados, e todos eles possuem pacotes para IDE como Eclipse e Visual Studio.

Estes softwares foram construídos de maneira colaborativa, e são atualizados constantemente.

Principais recursos estatísticos

A cada ano que passa, este algoritmo tem melhorado muito sua capacidade estatística, por isso, cada vez mais profissionais preferem usar a linguagem ao invés de optar pelo Excel (não briguem comigo, é uma realidade!). Alguns recursos estatísticos e de Machine Learning, são:

  • Modelação linear;
  • Não-linear;
  • Testes estatísticos clássicos;
  • Análises de séries temporais.

Ao longo do tempo pretendo falar sobre cada tópico deste com mais cama!

Para realizar tarefas computacionais intensivas, o R nos permite utilizar linguagens como C, C++ e Fortran. Os usuários que possuem mais tempo de experiência preferem utilizar linguagens como o C e o Java. Com o R, podemos utilizar extensões por meio do uso de pacotes.

Seus gráficos estatísticos (que são lindos!) permitem a inclusão de imagens de excelente qualidade, o que pode ser acrescentado também os símbolos matemáticos, para operações de maior complexidade. Podemos encontrar a documentação do R em estilo LaTex, é fácil de compreender e está disponível no formato online.

Conclusão

Se sua empresa trabalha com análise de dados, ou se ambientando a Cultura Data Drive, talvez seja a hora de investir em aprendizado da linguagem R.

Como podemos perceber, seus benefícios para análise de alto volume são inúmeros, o que tem atraído a atenção de muitos profissionais.

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