Bài liên quan
Theo một nhà nghiên cứu, ngôn ngữ lập trình R đang phát triển rất nhanh trong cộng đồng phân tích số liệu, vượt qua cả các gói ứng dụng phổ biến xưa nay như SAS, SPSS và MATLAB.
Ngôn ngữ lập trình R đang nhanh chóng trở thành ngôn ngữ phổ biến trong các gói ngôn ngữ dữ liệu truyền thống như SPSS, SAS và MATLAB, ít nhất là theo một nhà phân tích dữ liệu về ngôn ngữ lập trình.
“Trong suốt mùa hè vừa qua, R là phần mềm phân tích được sử dụng nhiều nhất trong các bài viết học thuật chuyên sâu, chấm dứt một kỷ nguyên 16-năm của SPSS”, ông Robert Muenchen viết trong một bài blog gần đây, tổng kết thống kê của ông.
Muenchen đánh giá tính phổ biến của các gói phần mềm dữ liệu bằng cách theo dõi tần suất người sử dụng đăng tải các nghiên cứu khoa học được công bố và số lượng người nhận xét gói phần mềm trong các thảo luận trên forum, blog, danh sách công việc và các nguồn khác.
Trong khảo sát này của ông Muenchen, các nhà nghiên cứu tiếp tục sử dụng các gói phần mềm truyền thống trong hầu hết công việc của họ, có thể kể đến như các gói của SAS và MATLAB, cũng như gói SPSS của IBM.
SPSS dẫn đầu với hơn 75.000 trích dẫn trong các bài báo khoa học được liệt kê trong kết quả tìm kiếm của Google Scholar. SAS theo sau, đứng thứ 2 với 40.000 trích dẫn. R được sử dụng hơn 20.000 dự án nghiên cứu.
Ngoài ra, khi Muenchen tìm con số trích dẫn từ năm 1995, ông nhận ra rằng SPSS đã giảm kể từ năm 2007. SAS cũng theo chiều hướng của SPSS, đạt đỉnh hồi năm 2008. Ngược lại, R tăng rất nhanh, nhanh hơn cả các gói như Statistica và Stada.
Ông Muenchen đề cập: “Xu hướng SPSS giảm và R tăng trong suốt quãng mùa hè vừa qua cho thấy R đang trở thành ngôn ngữ hàng đầu trong các gói phân tích dữ liệu được sử dụng trong các bài báo khoa học. Vì quá trình đăng tải các bài báo in xuất bản trước một thời gian trước khi đưa lên mạng, tạo chỉ mục tìm kiếm… nên chúng tôi chưa thể xác định chính xác điều gì sẽ xảy ra trong năm tới.”
R là ngôn ngữ lập trình chức năng, nguồn mở, được thiết kế chuyên cho điện toán dữ liệu và đồ hoạ.
Muenchen là nhà thống kê, quản lý mảng hỗ trợ bộ phận điện toán tại đại học Tennessee, Mỹ, ngoài việc xác nhận tính phổ biến của R, ông cũng là giáo viên giảng dạy R trên danh nghĩa Revolution Analytics. Ông còn được cộng đồng công nhận là chuyên gia về phân tích điện toán, viết mã cho SAS, SPSS và nhiều gói R khác. Ông cũng từng làm việc trong ban cố vấn của SAS, SPSS trước khi IBM mua lại hồi năm 2009.
Theo IDC, ngôn ngữ R trở nên phổ biến một phần là vì nó là nguồn mở, miễn phí và các nhà nghiên cứu có thể tải nó về để bắt đầu một dự án nào đó mà không phải tốn tiền.
Trong nghiên cứu của Muenchen, ông không phân biệt giữa các phiên bản khác nhau của R, có thể đó là phiên bản nguồn mở hoặc phiên bản dành cho doanh nghiệp của Revolution Analytics, hoặc là bản nguồn mở của R Project.
Cũng có một số dấu hiệu khác cho thấy tính phổ biến của R. Nhiều đăng tải tìm việc trên Indeed.com yêu cầu thành thạo R nhiều hơn so với SPSS, mặc dù vẫn có vài nhà tuyển dụng cần đến SAS. Số lượng sách và forum thảo luận về R cũng nhiều hơn SAS và SPSS.
Nguồn: Theo Computerworld
“Trong suốt mùa hè vừa qua, R là phần mềm phân tích được sử dụng nhiều nhất trong các bài viết học thuật chuyên sâu, chấm dứt một kỷ nguyên 16-năm của SPSS”, ông Robert Muenchen viết trong một bài blog gần đây, tổng kết thống kê của ông.
Muenchen đánh giá tính phổ biến của các gói phần mềm dữ liệu bằng cách theo dõi tần suất người sử dụng đăng tải các nghiên cứu khoa học được công bố và số lượng người nhận xét gói phần mềm trong các thảo luận trên forum, blog, danh sách công việc và các nguồn khác.
Trong khảo sát này của ông Muenchen, các nhà nghiên cứu tiếp tục sử dụng các gói phần mềm truyền thống trong hầu hết công việc của họ, có thể kể đến như các gói của SAS và MATLAB, cũng như gói SPSS của IBM.
SPSS dẫn đầu với hơn 75.000 trích dẫn trong các bài báo khoa học được liệt kê trong kết quả tìm kiếm của Google Scholar. SAS theo sau, đứng thứ 2 với 40.000 trích dẫn. R được sử dụng hơn 20.000 dự án nghiên cứu.
Ngoài ra, khi Muenchen tìm con số trích dẫn từ năm 1995, ông nhận ra rằng SPSS đã giảm kể từ năm 2007. SAS cũng theo chiều hướng của SPSS, đạt đỉnh hồi năm 2008. Ngược lại, R tăng rất nhanh, nhanh hơn cả các gói như Statistica và Stada.
Ông Muenchen đề cập: “Xu hướng SPSS giảm và R tăng trong suốt quãng mùa hè vừa qua cho thấy R đang trở thành ngôn ngữ hàng đầu trong các gói phân tích dữ liệu được sử dụng trong các bài báo khoa học. Vì quá trình đăng tải các bài báo in xuất bản trước một thời gian trước khi đưa lên mạng, tạo chỉ mục tìm kiếm… nên chúng tôi chưa thể xác định chính xác điều gì sẽ xảy ra trong năm tới.”
R là ngôn ngữ lập trình chức năng, nguồn mở, được thiết kế chuyên cho điện toán dữ liệu và đồ hoạ.
Muenchen là nhà thống kê, quản lý mảng hỗ trợ bộ phận điện toán tại đại học Tennessee, Mỹ, ngoài việc xác nhận tính phổ biến của R, ông cũng là giáo viên giảng dạy R trên danh nghĩa Revolution Analytics. Ông còn được cộng đồng công nhận là chuyên gia về phân tích điện toán, viết mã cho SAS, SPSS và nhiều gói R khác. Ông cũng từng làm việc trong ban cố vấn của SAS, SPSS trước khi IBM mua lại hồi năm 2009.
Theo IDC, ngôn ngữ R trở nên phổ biến một phần là vì nó là nguồn mở, miễn phí và các nhà nghiên cứu có thể tải nó về để bắt đầu một dự án nào đó mà không phải tốn tiền.
Trong nghiên cứu của Muenchen, ông không phân biệt giữa các phiên bản khác nhau của R, có thể đó là phiên bản nguồn mở hoặc phiên bản dành cho doanh nghiệp của Revolution Analytics, hoặc là bản nguồn mở của R Project.
Cũng có một số dấu hiệu khác cho thấy tính phổ biến của R. Nhiều đăng tải tìm việc trên Indeed.com yêu cầu thành thạo R nhiều hơn so với SPSS, mặc dù vẫn có vài nhà tuyển dụng cần đến SAS. Số lượng sách và forum thảo luận về R cũng nhiều hơn SAS và SPSS.
Nguồn: Theo Computerworld
Post a Comment