Die 10 besten grafischen Benutzeroberflächen zur kostenlosen Programmierung für R

KI, Machine Learning und Data Science sind derzeit einige der wertvollsten Fähigkeiten. Die steigende Popularität lädt mehrere Anfänger auf das Feld ein. Die Anfänger leiden immer bei der Wahl einer Programmiersprache. Die Entscheidung liegt natürlich beim Entwickler. In dieser Hinsicht ist R eine der besten Programmiersprachen für KI und ML. Es unterstützt eine freie Softwareumgebung und statistische Berechnungen. Sie benötigen jedoch eine grafische Benutzeroberfläche (GUI), um mit R . zu arbeiten. Viele Data Scientists arbeiten lieber in der Kommandozeile, Anfänger sollten sich jedoch für eine eindeutige GUI entscheiden. Es gibt viele kostenlose grafische Benutzeroberflächen für R. Wir haben einige von ihnen aufgelistet, damit Sie keine Zeit mit der Suche verschwenden müssen.

Kostenlose grafische Benutzeroberflächen für R

Die meisten Entwickler wählen R, um statistische Probleme zu lösen. Sie werden es auch verwenden wollen, um relevante Probleme zu lösen. Sie können eine der auf dem Markt verfügbaren GUIs auswählen. Das Befriedigendste ist, dass die meisten von ihnen kostenlos sind. Lassen Sie uns die 10 besten kostenlosen grafischen Benutzeroberflächen für R . durchgehen.

01. RStudio

RStudio ist die bekannteste IDE und GUI für R. Es ist seinen Mitbewerbern weit voraus. Die kostenlose GUI unterstützt zwei Formate. RStudio-Desktopanwendung, die am häufigsten verwendet wird. Und der RStudio-Server. Es läuft auf einem entfernten Server und Sie können mit Ihrem Browser darauf zugreifen. RStudio ist mit der GNU Affero General Public License verbunden, was es zu einer Open-Source-Software macht.

Hauptmerkmale

• Sie können R-Code vollständig über den Quellcode-Editor ausführen. Sie brauchen keinen zusätzlichen Aufwand.
• Synergistischer Debugger, um jede Art von Fehler oder Fehler zu finden und zu beheben.
• RStudio bietet robuste Codierungsressourcen zur Leistungssteigerung.
• Es hat Unterstützung für Subversion und Git, was die Entwicklung sehr angenehm macht.
• Atemberaubende grafische Darstellung von Daten. Produziert Grafiken in Zusammenarbeit mit Shiny und ggvis.
• Eine großartige Community und Dokumentation stehen zur Verfügung, wenn Sie Hilfe benötigen.

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02. Rassel

Rattle ist eine beliebte kostenlose grafische Benutzeroberfläche für R. Die GUI ist wegen ihrer umfangreichen Data-Mining-Nutzung gut bekannt. Der Quellcode von Rattle kann von GitHub heruntergeladen werden, und jeder kann sich neuen Code einfallen lassen und ihn der Entwicklung hinzufügen. Es bietet robuste Data-Mining-Funktionen, indem es die Potenziale der R-Software über eine GUI aufzeigt. Derzeit verwenden viele Regierungs- und Nichtregierungsorganisationen es weltweit für ihre statistischen und Data-Mining-Aktivitäten.

Hauptmerkmale

• Rattle nimmt jede Art von Datei als Eingabe, wie CSV, Excel, R-Datensatz, TXT und Skripte.
• Die GUI zeichnet alle Ihre Begegnungen in einem R-Skript auf. Das Skript kann ohne Interaktion mit der Rattle-Schnittstelle leicht implementiert werden.
• Sie können sowohl mit überwachten als auch mit nicht überwachten ML-Modellen arbeiten work. ML-Algorithmen wie Lineare Regression, Random Forest, SVM, KMeans können implementiert werden.
• Sie können die Daten mit integrierten Paketen neu skalieren und bereinigen.
• Die GUI stellt das Modell grafisch dar, sodass die Leistung einfach gemessen und das Modell bequem in der Produktion bereitgestellt werden kann.

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03. StatET für R

StatET ist eine Weiterentwicklung von Eclipse. Es präsentiert eine integrierte Entwicklungsumgebung auf Basis von Eclipse und produziert auch Module zur Einbindung von R und Java. Alles, was Sie von einer R-IDE erwarten, ist hier verfügbar. Für die R-Codierung und Paketerstellung bietet die GUI eine Sammlung ausgeklügelter Tools, darunter das „R“-Hilfesystem und eine vollständig integrierte R-Konsole.

Hauptmerkmale

• Es verfügt über ein Syntax-Highlighting-Attribut, mit dem Sie Ihre Stilgruppen anpassen können.
• Enthält ein einzigartiges Merkmal namens intelligente Doppelklick-Strategie.
• Es verfügt über einen intelligenten Einfügemodus, der automatische Klammern zum Schließen von Einzug erzeugt.
• R-Code-Refactoring-Techniken in R-Projekten, um seine Struktur einfach und schnell zu stärken oder Funktionen auf S4-Methoden zu verschieben.
• Alle Funktionen sind dank des StatET-Quelleditors anpassbar.

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04. RKWard

Unter vielen kostenlosen grafischen Benutzeroberflächen ist RKWard vergleichsweise unkomplizierter. Das Hauptziel der GUI ist es, sich zu einem transparenten Frontend für R zu entwickeln und einfach zu bedienen. RKWard versucht, das Potenzial der R-Sprache mit der Einfachheit der Verwendung von Verbraucherstatistikpaketen zu integrieren. Es wurde für die KDE-Desktop-Umgebung entwickelt. Die GUI kann jedoch in fast jeder Umgebung ausgeführt werden.

Hauptmerkmale

• Der Dateneditor ist wie die Tabellenkalkulation, was die Dateneingabe absolut angemessen macht.
• R-Paketverwaltung ist verfügbar, um R-Pakete einfach zu handhaben und zu manipulieren.
• Die Schnittstelle zur R-Sprache ist ziemlich transparent.
• Die Arbeitsbereichsansicht ermöglicht es Benutzern, alle Objekte im R-Arbeitsbereich zu installieren und zu ändern.
• Es verfügt über Analysemethoden wie Korrelation, deskriptive Statistik, Ausreißertests, Kreuztabellen usw.
• Sie können Grafiken wie Balkendiagramme, Punktdiagramme, ECDF-Diagramme, Histogramme, Tortendiagramme, Streudiagramme usw. erstellen.

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05. JGR

JGR, ausgesprochen als Jaguar, ist eine einheitliche und einheitliche GUI für R. Es ist unter der GNU General Public License lizenziert, was bedeutet, dass es frei und quelloffen ist. Die GUI wurde erstmals 2004 eingeführt und die Entwicklung geht noch weiter development. Es verfügt über ein fragmentarisches adaptives R-Terminal, das als umfangreicherer Ersatz für die standardmäßige R-GUI verwendet werden kann. JGR hat eine benutzerfreundliche R-Konsole, die es unter Datenwissenschaftlern bekannt macht.

Hauptmerkmale

• Es bietet eine flexible Schnittstelle. Die GUI ist fruchtbar portabel.
• Der Editor mit GUI verfügt über Attribute wie Autovervollständigung, Syntaxhervorhebung, direkte Befehlsübertragung usw.
• Das Hilfesystem in JGR ist mit mehreren Registerkarten versehen, was die Codierung in der Oberfläche erleichtert.
• Der Objektbrowser verfügt über Funktionen wie Modellvergleich, Objektansicht mit Registerkarten, Drag & Drop.
• Datensätze laden sehr einfach durch das direkte „Öffnen“-Menü. Es hat auch Tooltips, um dem Entwickler zu helfen.

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06. R Kommandant

R Commander ist eine kostenlose grafische Benutzeroberfläche für R. Prof. John Fox hat die Software entwickelt, um das Unterrichten von Statistikkursen zu ermöglichen und die Hindernisse der Softwareentwicklung aus dem Statistiklernprozess zu beseitigen. Es verfügt über Dropdown-Menüs, die durch die statistische Datenanalyse navigieren können. R Commander ist für Anfänger außerordentlich vorteilhaft, da es den entsprechenden Code für jede Datenausführung anzeigt.

Hauptmerkmale

• Derzeit speichern nur zwei R GUIs Markdown-Dateien. R Commander ist einer von ihnen.
• Es hat insgesamt einundvierzig beeindruckende Plug-Ins, die beim Codieren sehr praktisch sind.
• Der Code von R Commander ist auf Vintage-Niveau. Sie können es verwenden, um R zu lernen, wenn Sie ein Anfänger sind.
• Es verfügt über mehrere statistische Funktionen wie Kontingenztabellen, Dimensionsanalyse, nichtparametrische Tests und Anpassungsmodelle.
• Es kann ein 3D-Diagramm, Balkendiagramm, Streifendiagramm und viele andere Diagramme und Grafiken erstellen.

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07. Abzug

Deducer ist eine kostenlose Open-Source-GUI für R. Es wurde ursprünglich als benutzerfreundlicher Ersatz für Software wie Minitab, SPSS und JMP entwickelt. Die GUI ist auf jedem Betriebssystem verfügbar, aber keine Serverversion. Deducer wurde 2008 veröffentlicht und fand schnell breite Anerkennung. Es hat jedoch einen komplizierten Installationsprozess. Sowohl Anfänger als auch Experten können es geeignet verwenden.

Hauptmerkmale

• Die Oberfläche ist recht angenehm. Es wurde zum ersten Mal unter anderen R GIUs versucht, Textverarbeitungstabellen mit Ausgabe im APA-Stil bereitzustellen.
• Es enthält eine Menüleiste zum Durchführen grundlegender Datenbearbeitungs- und Analyseaktivitäten und eine Excel-ähnliche Tabelle zum Anzeigen und Bearbeiten von Datenrahmen.
• Die GUI verarbeitet mehrere Datenrahmen gleichzeitig.
• Einfache Funktionen erledigen Sie mit wenigen Mausklicks.
• Es verfügt über mehrere Erweiterungspakete und ein Online-Hilfesystem.

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08. JASP

JASP ist eine Open-Source-GUI, die von der Universität Amsterdam finanziert wurde. Es soll einfach zu bedienen und für SPSS-Benutzer intuitiv sein. Der wichtigste Vorteil von JASP ist der Fokus auf Bayes-Analyse. Wenn Sie das bevorzugen, könnte JASP das Richtige für Sie sein.

Darüber hinaus verfügt es über ein leistungsstarkes Modul für maschinelles Lernen. JASP unterscheidet sich ein wenig von anderen GUIs, die in diesem Artikel beschrieben werden. Dies liegt daran, dass es Ihnen den geschriebenen R-Code nicht anzeigen kann und Sie Ihren R-Code darin nicht ausführen können. Es kann jedoch alle anderen Aufgaben ausführen, die Sie von einer R-GUI aus wünschen.

Hauptmerkmale

• JASP erstellt normalerweise Tabellen und Diagramme im APA-Stil, um die Veröffentlichung zu erleichtern.
• Es fördert Open Science durch die Einbindung in das Open Science Framework.
• JASP bietet Bayes'sche und frequentistische Inferenz auf derselben Plattform.
• JASP unterstützt viele Analysemethoden, wie z. B. Binomialtest, Exploratory Factor Analysis, Meta-Analyse, Modellierung von Strukturgleichungen usw.
• Es verfügt über ein leistungsstarkes Netzwerkmodul. Sie können die Netzwerkstärke von Variablen analysieren.

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09. Tinn-R

Tinn-R ist eine kostenlose grafische Benutzeroberfläche. Die GUI ist ebenfalls ein ASCII/UNICODE generisch. Es ist eine einfache, aber leistungsstarke Alternative zum typischen R-GUI-Editor. Tinn-R zielt darauf ab, das Lernen zu fördern. Außerdem soll die Nutzung der R-Umgebung so einfach wie möglich sein. Anfänger können das R-Lernen mit dieser GUI sicherlich verbessern.

Hauptmerkmale:

• Akzeptiert Rterm.exe und Rgui.exe. Es unterstützt auch Sweave und Knitr.
• Sie können darauf LaTex verarbeiten. Es verfügt auch über Formatkonvertierungsmodule wie Tx2tags, Deplate und Pandoc.
• Sie können in Tinn-R mehrere Sprachen verwenden. Als Ergebnis verfügt es über eine Rechtschreibprüfung für mehrere Sprachen.
• Projekte können ganz einfach erstellt und verwaltet werden. Es hat eine spezielle Schnittstelle für das Content Management.
• Die GUI hat mehrere Vorlagen für R HTML, R Markdown, R Script, R doc.
• Es verfügt über mehrere Dokumentenschnittstellen. Sie können mehrere Materialien gleichzeitig bearbeiten.

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10. BlueSky-Statistiken

Die GUI wurde von ehemaligen SPSS-Mitarbeitern entwickelt. Und hat viele ähnliche Funktionen wie SPSS. Vor 2018 musste man es kaufen. Aber jetzt ist es Open Source. Wenn Sie BlueSky verwenden, können Sie nicht erkennen, ob R überhaupt aktiviert ist. Sie können nur auf den R-Code-Editor stoßen, wenn Sie auf die Schaltfläche „Sytax“ klicken. BlueSky verwendet den ordentlichen Stil, der üblich, aber spaltend ist. Die GUI ist derzeit nur für Windows verfügbar. BlueSky-Versionen für andere Plattformen sind jedoch in Entwicklung.

Hauptmerkmale

• Es nutzt alle High-Level-Analysen in R, aber Sie können es ohne Kenntnisse der R-Programmierung verwenden.
• Sie können Ergebnisse in dedizierten Textverarbeitungstabellen erhalten. Außerdem läuft der gesamte Prozess automatisch ab.
• Sie können innerhalb von Sekunden Dialogfelder und auch benutzerdefinierte Menüs an jede R-Funktion anhängen.
• Erstellen und implementieren Sie neue statistische Module und Frameworks mit dynamischen Schnittstellen sowie einer leistungsstarken Entwicklungsplattform.
• Sie können komplexe Aufgaben wie Data Mining, Grafikbefehle, Datenmanipulation mit den geringsten Kenntnissen über R . ausführen.

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Das ist alles

Sie wissen, was sie sagen – „Daten sind die neue Weltwährung“.„Aber man kann nicht nur vom Sammeln von Daten profitieren. Die Nutzung von Daten ist notwendig. Sie müssen die richtigen Daten am richtigen Ort verwenden. So macht Datenanalyse und Statistik Spaß. R ist eine akzeptable Programmiersprache zum Analysieren von Daten. Dafür braucht man aber auch eine Plattform. Deshalb haben wir die 10 besten kostenlosen grafischen Benutzeroberflächen für R . aufgelistet.

Hoffentlich hilft dir der Artikel. Wir haben versucht, die besten zehn unter vielen anderen zu gewinnen und jede ihrer Funktionen zu beschreiben. Wenn Sie der Meinung sind, dass sich in unserem Artikel einige Änderungen ergeben sollten, können Sie uns dies gerne mitteilen. Und tauchen Sie ein in die Welt der Daten.