대부분의 대학교에서는 1,2학년 교양과목으로 통계가 있습니다.
그 시절엔 잘 몰랐는데 사회에 나오니 누구를 설득하기에 가장 편한 도구가 통계더군요. 좀 제대로 배워뒀어야 했는데 아쉽습니다. ^^
때 아닌 통계 작업들을 하게 되서 공부할 겸 웹서핑도 좀 하고 서점에서 책도 찾아보면서 알게 되었는데, spss나 sas같은 고전적인 툴 대신에 쌈빡한 R 이라는게 등장했네요. 심지어 무료이구요.
회사에서는 가격이 별로 문제가 되지 않으니 여전히 SAS를 많이 쓰고 있는것 같지만, 빅데이터 트렌드에 맞는 분석업무에는 무료면서도 관련 라이브러리가 많이 공유되고 있는 R이 상당히 매력적인 것 같습니다.
구글 트렌드에서 조회해보니 과반 이상이 R을 쓰고 있네요
최근에 알게된 Github의 공유정신도 놀라웠는데, R과 같이 공익적인 목적을 위해서만으로도 글로벌하게 프로젝트가 진행되고 있다는 점도 새삼 대단하다고 느껴집니다.
R 강좌 몇개를 프린트 해서 보고 있는데 공유차 코드 (통계툴의 코드도 소스코드라고 하나요?)를 올려봅니다.
굉장히 자바스크립트 같은 느낌이네요. ㅎㅎ
# 공개서버에 공유되고 있는 통계 라이브러리를 가져와서 쓰는 방법입니다.
install.packages("xxx")
# 함수의 선언입니다. 완전 자바와 같네요..
함수명 <- function (인자...) { .... return(반환값) }
# 변수에 1부터 5까지의 데이터가 담긴 벡터형 자료를 담습니다.
변수 <- c(1,2,3,4,5)
# 벡터값들을 ':' 연산자를 통해 만들수도 있습니다.
변수 <- c(1:5)
# csv 형식의 파일을 변수로 불러옵니다.
변수<-read.csv("파일경로..")
공부는 평생 하는 거라고 하는데, 혹시 주말에 한가하신 분은 R 한번 보시는건 어떨까요? ^^