Excel ve R Karşılaştırması: Hesap Tablosundan İstatistik Diline

Excel ve R'ı ayıran temel fikir

Excel'de analiz ekranda, hücrelerin içinde yapılır. Veriyi görürsünüz, bir formül yazar, aşağı doğru çekersiniz; pivot tablo ve grafiklerle sonucu hemen elde edersiniz. Bu doğrudanlık Excel'i iş dünyasının ortak dili yapar. Buna karşılık yapılan işlemlerin kaydı hücrelere dağılmıştır: hangi satırın elle düzeltildiği, hangi filtrenin uygulandığı, hangi formülün kopyalanırken kaydığı dosyaya bakarak her zaman anlaşılmaz.

R ise R Project'in tanımıyla istatistiksel hesaplama ve grafik için bir dil ve ortamdır. Özgür yazılım olarak GNU Genel Kamu Lisansı altında dağıtılır; Windows, macOS ve UNIX benzeri sistemlerde çalışır. R'da analiz bir betik olarak yazılır: veriyi oku, temizle, modeli kur, grafiği çiz. Aynı betik yeni veriyle yeniden çalıştırıldığında aynı adımlar aynı sırayla uygulanır.

Yani fark yalnız "kodlu ve kodsuz" değildir; Excel analizi bir sonuç dosyası olarak, R ise tekrar çalıştırılabilir bir tarif olarak saklar.

Ölçüt ölçüt farklar

• Çalışma biçimi: Excel / görsel, hücre tabanlı, etkileşimli. R / betik tabanlı; konsol ve RStudio gibi geliştirme ortamlarında çalışılır.
• Tekrarlanabilirlik: Excel / adımlar hücrelere ve elle yapılan işlemlere dağılır. R / bütün adımlar betikte yazılıdır; başkası aynı sonucu yeniden üretebilir.
• İstatistik yöntemleri: Excel / tanımlayıcı istatistik, temel testler, regresyon ve tahmin araçları. R / temel kurulumla gelen paketlere ek olarak CRAN üzerinden modern istatistiğin pek çok alanını kapsayan paketler; karma modellerden zaman serilerine, yaşam analizinden çok değişkenli yöntemlere.
• Grafik: Excel / hızlı ve iş sunumlarına uygun grafikler. R / R Project'in vurguladığı gibi yayın kalitesinde, matematiksel gösterim içerebilen ve ayrıntılı özelleştirilebilen grafikler.
• Veri boyutu: Excel / çalışma sayfası satır sınırı ve dosya büyüdükçe yavaşlama. R / veri bellekte işlenir; büyük veri için ek paketler ve veri tabanı bağlantıları kullanılır.
• Raporlama: Excel / tablolar ve grafikler dosyada ya da sunuma kopyalanarak. R / R Markdown gibi araçlarla kod, sonuç ve metin tek belgede birleşir; veri değişince rapor yeniden üretilir.
• Maliyet ve erişim: Excel / Microsoft lisansıyla. R / ücretsiz ve açık kaynak.
• Öğrenme eğrisi: Excel / düşük başlangıç eşiği. R / programlama mantığı ve istatistik bilgisi ister.

Aynı analiz, iki araç: reklam harcaması ve satış

Örneğin bir pazarlama analisti, aylık reklam harcamasının satışla ilişkisini incelemek istiyor.

Excel'de veriyi bir tabloya koyar, dağılım grafiği çizer, eğilim çizgisi ekler; daha ayrıntılı sonuç için analiz eklentisinin regresyon aracını çalıştırır ve çıktı tablosunu yeni bir sayfaya alır. İş hızla biter. Ancak gelecek ay yeni veri geldiğinde araç yeniden çalıştırılır, grafik aralıkları güncellenir ve sunum tablosu elle değiştirilir.

R'da aynı iş birkaç satırlık bir betiktir:

veri <- read.csv("satis.csv") model <- lm(satis ~ reklam, data = veri) summary(model) plot(satis ~ reklam, data = veri)

Betik bir kez yazıldıktan sonra yeni dosyayla yeniden çalıştırılır. Analist modele mevsimsellik, kampanya dönemi ya da bölge gibi değişkenler eklemek istediğinde formülü genişletir; artıkların incelenmesi, varsayım kontrolleri ve modeller arası karşılaştırma aynı ortamda yapılır. Excel'de bu adımların her biri ayrı bir el işi gerektirir.

Hangi durumda hangisi?

Excel yeterli ve doğru tercih: • Veri bir sayfaya rahatça sığıyor ve analiz tek seferlikse. • Çıktıyı kod bilmeyen yöneticiler ya da ekip arkadaşları açıp değiştirecekse. • İş ağırlıklı olarak toplama, oran, pivot özet, bütçe ve senaryo hesabıysa. • Hızlı bir kontrol ya da ön inceleme yapılıyorsa.

R'a geçmek mantıklı: • Aynı analiz düzenli aralıklarla yeni veriyle tekrarlanıyorsa. • Hipotez testi, regresyon varsayımları, zaman serisi ya da simülasyon gibi istatistiksel yöntemler işin merkezindeyse. • Akademik çalışma, klinik araştırma ya da denetlenebilir analiz gibi adımların kayıt altında olması gereken bir ortamdaysanız. • Veri hacmi Excel'i yavaşlatmaya başladıysa ya da birden çok kaynaktan veri birleştiriliyorsa.

Python ile R arasında kararsızsanız, R'ın istatistik ve akademik analizde, Python'un ise yazılım ve makine öğrenmesi üretim ortamlarında daha yaygın olduğunu, ancak iki dilin büyük ölçüde örtüştüğünü göz önünde bulundurun.

Birlikte kullanım

Excel ve R çoğu zaman aynı iş akışında yer alır. Veri kaynağı Excel dosyası olabilir; R, Excel dosyalarını okuyabilen paketlerle bu dosyaları doğrudan alır, analizi yapar ve sonuçları yeniden Excel dosyasına yazabilir. Böylece analizin kendisi tekrarlanabilir kalırken iş birimleri alıştıkları biçimde sonuç alır.

Verimli bir iş bölümü örneği: • Veri girişi ve operasyonel takip Excel'de kalır. • Temizleme, birleştirme ve istatistiksel analiz R betiğinde yapılır. • Sonuç tabloları Excel'e, grafikler ve açıklamalar R Markdown raporuna aktarılır. • Betik bir sürüm kontrol sisteminde saklanır; her dönemin analizi aynı tarife dayanır.

Bu düzende Excel'in kullanıcı dostu arayüzünden vazgeçilmez, ama kritik hesaplar tek bir yazılı kaynağa bağlanmış olur.

Excel'den R'a geçişte sık hatalar

• Excel düzenini R'a taşımaya çalışmak: Birleştirilmiş başlıklar, ara toplam satırları ve renklerle kodlanmış bilgi R'da okunamaz. R düzenli (her sütun bir değişken, her satır bir gözlem) veri bekler.
• Ham veriyi elle düzeltmek: R'ın avantajı, temizleme adımının da betikte olmasıdır. Kaynak dosyayı elle değiştirmek tekrarlanabilirliği bozar.
• İstatistiği araca devretmek: R her testi çalıştırır, ama hangi testin uygun olduğunu, varsayımların sağlanıp sağlanmadığını ve sonucun ne anlama geldiğini analist bilmelidir.
• Her şeyi baştan R'da yapmaya kalkmak: Basit bir oran hesabı için betik yazmak gerekmez; geçişi tekrar eden ve yöntem gerektiren analizlerden başlatın.
• Sonuçları yalnız konsolda bırakmak: Analizin çıktısını tablo, grafik ve kısa yorumlarla bir rapora dönüştürmeden paylaşmak, kod bilmeyen paydaşların sonuca güvenmesini zorlaştırır.

Mindset programlarında Excel ve R

Raporlama ve iş analizi yükü taşıyan satış, finans ve operasyon çalışanları için Microsoft Excel ile Veri Analizi Eğitimi - İleri Excel (Uygulamalı), ileri formüller, PivotTablolar ve ileri veri analizi araçlarıyla Excel'in sınırına kadar giden bir yol izler.

Analizi istatistiksel temele oturtmak isteyen araştırmacılar, kalite ve pazar araştırması ekipleri ile veri analistleri için R İle Matematiksel ve İstatistiksel Veri Analizi; R programlama temelleri ve veri manipülasyonundan çıkarımsal istatistik, regresyon ve zaman serisi analizine, R Markdown ile dinamik raporlamaya uzanır.