Die Programmiersprache R bietet eine umfangreiche Palette an integrierten Funktionen, die sie zu einem ausgezeichneten Werkzeug für statistische Berechnungen und Datenanalysen machen. Allerdings weiss jeder, der mit R in RStudio gearbeitet hat, dass die Effizienz durch die Installation zusätzlicher Pakete, die die Fähigkeiten von R erweitern und optimieren, noch gesteigert werden kann. Obwohl Base R sehr vielseitig ist, bietet die enorme Anzahl spezialisierter Pakete Flexibilität und vereinfacht die Durchführung alltäglicher Aufgaben erheblich. Eine dieser wichtigen Aufgaben ist die explorative Datenanalyse (EDA), bei der Datensätze zusammengefasst werden, um Muster zu erkennen, Anomalien aufzuspüren und Annahmen zu überprüfen. Dieser Prozess bildet oft die Grundlage einer fundierten statistischen Analyse oder eines maschinellen Lernmodells. Die gute Nachricht ist, dass es in R mehrere interaktive Pakete gibt, die den EDA-Prozess einfacher und effizienter gestalten. In diesem Beitrag konzentrieren wir uns auf drei solcher Pakete: esquisse, radiant und GWalkR, die es den Nutzern ermöglichen, EDA interaktiv durchzuführen.

Die Bedeutung der explorativen Datenanalyse

Bevor wir uns diesen Paketen zuwenden, ist es wichtig zu verstehen, warum EDA so entscheidend ist. Die explorative Datenanalyse ermöglicht es Analysten und Data Scientisten, ein besseres Verständnis für die zugrunde liegende Struktur ihrer Daten zu erlangen, bevor ein formales Modell erstellt wird. In dieser Phase werden Visualisierungen und zusammenfassende Statistiken verwendet, um Datenverteilungen, Beziehungen zwischen Variablen und Ausreisser zu erkunden. Diese praktische Erkundung ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass die Daten gut verstanden und frei von Fehlern oder Unregelmässigkeiten sind. Ohne eine gründliche EDA ist es leicht, falsche Annahmen zu treffen oder schlecht funktionierende Modelle zu erstellen.

In Base R sind die Funktionen «summary()» und «plot()» leistungsstarke Werkzeuge für die EDA, die jedoch nicht für den interaktiven Einsatz geeignet sind. Hier kommen die drei EDA-Pakete esquisse, radiant und GWalkR ins Spiel. Diese bieten nicht nur eine benutzerfreundliche Oberfläche, sondern ermöglichen auch schnelle Iterationen von Analysen und Visualisierungen, was sie ideal für das schnelle Ableiten von Erkenntnissen macht.

Drei Pakete für interaktive EDA in R

1. esquisse

esquisse ist ein beliebtes R-Paket, das es Nutzern ermöglicht, interaktive Visualisierungen mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche zu erstellen. Entwickelt von DreamRs, baut esquisse auf dem Paket ggplot2 auf, einer der leistungsstärksten und am häufigsten verwendeten Datenvisualisierungsbibliotheken in R. Mit esquisse können Nutzer ggplot2-Plots erstellen, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Das Paket bietet eine intuitive grafische Benutzeroberfläche (GUI), in der Variablen per Drag-and-Drop zugeordnet werden, um Achsen, Farben und Facetten der Plots zu definieren. Darüber hinaus erleichtert esquisse die Feinabstimmung von Visualisierungen und das Exportieren von ggplot2-Code, sodass die Nutzer ihre Plots bei Bedarf weiter optimieren können.

esquisse ist besonders nützlich für diejenigen, welche noch nicht mit der Syntax von ggplot2 vertraut sind, aber dennoch hochwertige Visualisierungen erstellen möchten. Das Paket ist gut dokumentiert und hat eine unterstützende Community. Wer mehr über esquisse erfahren möchte, findet auf der CRAN-Seite eine ausführliche Anleitung zum Einstieg in das Paket. Zusätzlich bietet die Website von DreamRs tiefere Einblicke in seine Funktionen und Anwendungsfälle.

2. radiant

Entwickelt von Vincent Nijs von der University of California in Santa Cruz, ist radiant eine vielseitige, auf Shiny basierende Anwendung für die Geschäftsanalyse in R. Das Paket richtet sich an Data Scientisten, Dozenten und Analysten, die interaktive EDA ohne viel Code durchführen möchten. radiant bietet eine breite Palette an Tools zur Datenerkundung, einschliesslich Kreuztabellen, zusammenfassender Statistiken und Visualisierungen. Mehr als nur ein EDA-Tool, umfasst radiant auch Funktionen zur Datenmanipulation, statistischen Modellierung, maschinellem Lernen und Berichtserstellung – alles über eine übersichtliche, benutzerfreundliche Oberfläche.

radiant wurde entwickelt, um die Entscheidungsfindung im geschäftlichen Kontext zu unterstützen, und ist daher eine ausgezeichnete Wahl für alle, die in der Industrie tätig sind. Es ist mit Werkzeugen für Regressionsanalysen, Clustering, Text Mining und mehr ausgestattet. Für Interessierte bieten die CRAN-Dokumentation und die Website des Entwicklers umfangreiche Anleitungen zur Verwendung von radiant.

3. GWalkR

GWalkR kombiniert «htmlwidgets» mit der JavaScript-Bibliothek «Graphic Walker» und ist eine relativ neue Ergänzung im R-Ökosystem. Das Paket bietet eine intuitive Drag-and-Drop-Umgebung zur Visualisierung und Analyse von Daten, ohne dass umfangreiche R-Kenntnisse erforderlich sind. Benutzer können interaktive Diagramme, Grafiken und Pivot-Tabellen erstellen, indem sie Variablen auswählen und Operationen direkt in einer Tableau-ähnliche Drag&Drop-Benutzeroberfläche anwenden. Für alle, die bereits mit Datenvisualisierungssoftware wie Microsoft Power BI oder Tableau gearbeitet haben, bietet GWalkR einen intuitiven Einstieg in die EDA mit R.

Ein weiteres Merkmal von GWalkR ist das modulare Design, das die Integration fortschrittlicher Visualisierungen in benutzerdefinierte Shiny-Anwendungen ermöglicht. Für Nutzer, die grosse Datensätze erkunden und visualisieren möchten, ohne sich um die Abfrageleistung sorgen zu müssen, bietet GWalkR eine beeindruckende moderne Lösung. Weitere Informationen finden sich auf der offiziellen GitHub-Seite von GWalkR sowie in einer detaillierten Einführung in das Paket auf Medium (in Englisch).

Fazit

Interaktive EDA-Tools in R wie esquisse, radiant oder GWalkR bieten den Nutzern einen zugänglichen und effizienten Weg, um Daten zu erkunden. Jedes Paket bringt dabei seine eigenen Stärken mit: esquisse vereinfacht die Visualisierung mit ggplot2, radiant bietet umfassende Funktionen für die Geschäftsanalyse und GWalkR ermöglicht schnelle visuelle Explorationen. Durch die Integration dieser Werkzeuge in den eigenen R-Workflow können Sie Ihre Datenexploration verbessern und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage gewonnener Erkenntnisse treffen.