Die Dynamik in der Entwicklung um R nimmt zu und unterstreicht damit zugleich Erfolg als auch Potenzial dieser Software zur Datenanalyse. Vor allem in den USA und in Europa greifen immer mehr Wissenschaftler und Datenanalysten in Unternehmen auf R zurück. Auch die Entwickler der Applikationen großer Internet-Firmen wie Google oder Facebook nutzen verstärkt R.
Die wachsende Verbreitung von R lässt sich unter anderem durch zahlreiche Indikatoren belegen, die Robert A. Muenchen zusammen getragen hat.
eoda hat die Veröffentlichungen neuer R-Pakete auf der zentralen Download-Plattform CRAN über die letzten Jahre analysiert. Das Ergebnis belegt ein bisher nie gesehenes, weltweites Engagement einer wissenschaftlichen Entwicklergemeinde. Dabei muss ergänzend berücksichtigt werden, dass es neben CRAN noch weitere Projekte gibt, die R-Pakete veröffentlichen. Das bekannteste Beispiel dafür ist Bioconductor, das auf Pakete im Bereich der Gendatenanalyse spezialisiert ist.
Was macht die Attraktivität von R aus? R unterscheidet sich in einigen Punkten von den Alternativen zur Datenanalyse. Die Summe der Eigenschaften macht R dann einzigartig und wirklich besonders. Ein genaueres Hinschauen lohnt sich vor allem bei den folgenden Aspekten:
- Leistungsfähigkeit in der grafischen Darstellung,
- Zeitnahe Verfügbarkeit innovativer Analyseverfahren,
- Flexibilität: Leichte Einbindungen in bestehende Softwarelandschaften und Programmiersprachen,
- Nachvollziehbarkeit aller Analyseschritte durch Open Source Paradigma,
- Interdisziplinäre und internationale wissenschaftliche Entwicklercommunity,
- Vollwertige Programmiersprache durch Objekt- und Funktionsorientierung,
- Integration in kommerzielle Data Warehouse Lösungen.
In einer losen Serie werden wir herausstellen, warum R so beliebt ist und was hinter dem Erfolg der Software steckt, über die Norman Nie, einer der Gründer von SPSS, und jetzige CEO von Revolution Analytics sagt: „R is the most powerful and flexible statistical programming language in the world.“
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