R과 파이썬의 비교
언어 | R | 파이썬 |
공통 특징 | - 오픈소스
- 데이터를 데이터 프레임에 저장
- 수식 및 함수를 쉽게 사용할 수 있음
- 코드 개발과 지원을 위한 커뮤니티가 있음 | - 오픈소스
- 데이터를 데이터 프레임에 저장
- 수식 및 함수를 쉽게 사용할 수 있음
- 코드 개발과 지원을 위한 커뮤니티가 있음 |
장점 | - 데이터 조작
- 데이터 시각화 및 통계 패키지
- 데이터에 대한 '수술용 메스식’ 접근법(원하는 데이터 작업을 수행할 패키지 찾기) | - 머신러닝의 요구사항에 적합한 쉬운 구문
- Google Cloud, Amazon Web Services, Azure와 같은 클라우드 플랫폼과 통합 |
단점 | - 일관성 없는 명명 규칙으로 인해 초보자가 올바른 함수를 선택하기 어려움
- 변수를 다루는 방법이 초보자가 이해하기에 약간 복잡할 수 있음 | - 데이터 입력/출력, 구조, 변수, 패키지, 객체와 관련하여 초보자가 내려야 할 결정이 훨씬 많음
- 데이터에 대한 ‘맥가이버 칼식’ 접근법(원하는 데이터 작업을 수행할 방법 찾기) |
스프레드시트, SQL, R 비교
공통점
필터사용
세 도구 모두 데이터 세트를 쉽게 필터링할 수 있습니다. R에서는 필터 함수를 사용할 수 있습니다. 이는 기본적인 SQL 쿼리의 SELECT, FROM, WHERE 구조와 같은 작업을 수행합니다. 스프레드시트에서는 메뉴 옵션을 사용해 필터를 만들 수 있습니다.
함수 사용
스프레드시트에서는 함수를 수식으로 사용하고, SQL에서는 함수를 쿼리에 포함합니다. R에서는 분석 과정의 일부로 코드에 함수를 사용합니다.
비교
핵심 질문 | 스프레드시트 | SQL | R |
어떤 도구인가요? | 행과 열을 사용하여 데이터를 구성하고 수식, 함수, 기본 제공 기능을 통해 데이터를 분석 및 조작할 수 있는 프로그램 | 데이터 분석을 실시하기 위해 데이터베이스와 상호작용하는 데 사용되는 데이터베이스 프로그래밍 언어 | 통계적 분석, 시각화 및 기타 데이터 분석에 사용하는 범용 프로그래밍 언어 |
주요 장점은 무엇인가요? | 다양한 시각화 도구 및 기능 포함 | 분석을 위해 필요에 따라 데이터 조작 및 재구성 가능 | 데이터 프레임을 구성, 수정, 정리하고 유용한 정보가 있는 데이터 시각화 자료를 생성하는 데 사용하기 쉬운 언어 제공 |
어떤 데이터 세트 작업에 적합한가요? | 작은 데이터 세트 | 대규모 데이터 세트 | 대규모 데이터 세트 |
데이터의 출처는 어떻게 되나요? | 직접 입력 또는 외부 소스에서 가져오기 | 외부 데이터베이스에서 액세스 | 설치 시 R에서 로드, 컴퓨터에서 가져오기, 외부 소스에서 로드 |
분석한 데이터는 보통 어디에 저장되나요? | 컴퓨터의 스프레드시트 파일에 저장 | 액세스한 데이터베이스의 테이블에 저장 | 컴퓨터의 R 파일에 저장 |
수식과 함수를 사용할 수 있나요? | 가능 | 가능 | 가능 |
시각화 자료를 생성할 수 있나요? | 가능 | 가능, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 또는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구와 같은 추가 도구 필요 | 가능 |