以前の出版物「ITシステムの古典的統合の代替としてのDataScience Tools」の継続
「ビジネスタスクを自動化するためのツールとしてのエコシステムR。」
この記事は、説明したアプローチの実装に役立つRパッケージに関する質問への回答です。 各パッケージは、独自の哲学、イデオロギー、数学、および開発パスで巨大なスペースを隠しているため、私はそれを参照情報としてのみ、そして興味のある人によるその後の詳細な研究の出発点として考えます。
原則として、すべてのパッケージ（2016年9月7日の時点で9109個）はCRANリポジトリにあります。 何らかの理由でまだリポジトリに公開されていないものは、GitHubで見つけることができます。 だから、短いリスト：
ハドレーウィッカムパッケージ（ハドレーバース ）
パッケージの詳細については、 GitHubリポジトリをご覧ください。
dplyrデータ操作のための文法構造の拡張。 入門記事として、 「dplyr and pipes：the basics」をお勧めします（2014年に公開されたという事実にもかかわらず）ggplot2視覚化のための文法構造の拡張。 本「Cookbook for R」、章「グラフ」で可能性のアイデアを得ることができます。- scales-チャート軸のスケーリングのためのggplot2拡張
ggmap -ggplot2マッピング拡張lubridateは、日付と時刻を扱う「魔法」です。 イデオロギーについては、 「潤滑油で簡単にできる日付と時刻」の記事で説明されています。readr -Rへのテキストデータのインポートの改善forcatsカテゴリー変数の改善された作業tibble標準のdata.frameデータ構造の最新の再考readxl -ExcelデータをRにインポートするpurrr関数型プログラミングのための文法構造の拡張tidyrダーティソースデータの改善された作業。 イデオロギーについては、記事「整頓されたデータ」で説明されています。reshape2データ変換の改善。 イデオロギーについては、記事「reshapeパッケージを使用したデータの再形成」で説明されています。stringrテキスト文字列の改善された作業curl -HTTP経由でデータを操作するための改善されたアプローチhttr -httpプロトコルを介してデータを操作するための簡略化されたアプローチxml2 -XMLサポートの改善
プログラミングとデータ要素
futile.logger高度なロギングシステムiterators -イテレータのサポートforeach改善されたforeachサポートmagrittrデータルーティンググラマー（パイプ）jsonlite簡略化されたJSONサポートspジオデータのサポートdata.tableビッグデータを操作するための通常のdata.frameデータモデルの拡張broom -統計データ変換。 きちんとしたデータ形式で機能します（上記参照）。 詳細については、 broom：統計分析オブジェクトを整然としたデータフレームに変換するためのRパッケージを参照してください。knitr単一の形式R Markdownからさまざまな形式のドキュメント（静的およびインタラクティブ、詳細はこちら ）の準備。 一般的に、これは一般的に別の世界です。
光沢のあるWebフォーム
shinyフレームワーク自体shinythemes追加テーマ（ブートストラップ上に構築されたshiny）highcharterラッパーgoogleVis -Google Chartsダイアグラムへのコネクター。 もっとこことここshinydashboardダッシュボードを構築するための機能セット（少し時代遅れ）flexdashboardは、ダッシュボードを構築するための最新のアプローチです。 詳細はこちらをご覧くださいshinyjsオプションのJSインタラクティブhtmlwidgets -htmlウィジェットのサポート、ギャラリーはこちらplotlyインタラクティブな視覚化システムへのインターフェース。 詳細はこちらをご覧くださいleaflet -インタラクティブカードJSリーフレットのラッパー。 詳細はこちらをご覧くださいDTは、JS DataTableインタラクティブテーブルのラッパーです。 詳細はこちらをご覧くださいrbokeh -Bokeh視覚化ライブラリへのRインターフェイス。 詳細はこちらをご覧ください
色とテーマ
RColorBrewer色を使用した柔軟な作業のためのパッケージviridisはVirdisカラーパレットです。 詳細はこちらwesanderson別のパレットggthemes - ggthemesテーマ。 詳細はこちら
私の仕事では、まだ2〜3ダースの他のパッケージを使用していますが、それらはより狭い特異性を持っているか、単に外部ソース（ODBC、No-SQL、git、dropboxなど）への接続を提供します。
前の投稿： 「ビジネスタスクを自動化するツールとしてのRエコシステム」
次の投稿： 「Rを使用してステートメントを処理する」誰が責任を負うのか？もちろん、IT！ ""