Машинне навчання та прогнозна аналітика: бібліотеки машинного навчання R, такі як caret і h2o, можна застосовувати до великих даних. для побудови прогнозних моделей, виконання завдань кластеризації, класифікації та регресії в масштабі.16 серпня 2023 р

Якщо вам потрібно працювати з дуже великим набором даних, є також деякі варіанти дослідження та моделювання набору даних, не завантажуючи його в R, використовуючи команди R і працюючи з консолі R або сценарію R.

R є широко використовується в науці про дані статистиками та майнерами даних для аналізу даних і розробки статистичного програмного забезпечення. R — це одна з найповніших доступних мов статистичного програмування, здатна обробляти все, від обробки даних і візуалізації до статистичного аналізу.

Великі дані – це сукупність даних із багатьох різних джерел, які часто описуються п’ятьма характеристиками: обсяг, цінність, різноманітність, швидкість і правдивість.

Аналітика великих даних є процес дослідження великих і складних наборів даних, які часто перевищують обчислювальні можливості. R — це провідна мова програмування в галузі даних, що складається з потужних функцій для вирішення всіх проблем, пов’язаних з обробкою великих даних.

Деякі вагомі причини R використовується у Big Data є: Маніпулювання даними: пакети R, такі як dplyr і data. Таблиця дозволяє ефективно маніпулювати даними, фільтрувати та трансформувати, що робить його придатним для попередньої обробки великих наборів даних.