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Analytics

R is the leading language for statistics, data analysis and scientific visualization — standard in research, biostatistics and quantitative financial analysis.

R wurde speziell für statistische Berechnungen entwickelt und bietet hunderte eingebaute statistische Funktionen. Das CRAN-Repository hostet über 19.000 Pakete. tidyverse (dplyr, ggplot2, tidyr) modernisiert R-Workflows. R Markdown erstellt reproduzierbare Forschungsberichte. RStudio ist die Standard-IDE. Shiny ermöglicht interaktive Web-Apps aus R.

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R bei SW Business Solutions

Die Statistikprogrammiersprache R setzen wir bei SW Business Solutions für spezialisierte Datenanalysen, statistische Modellierungen und wissenschaftliche Visualisierungen ein - insbesondere wenn Python allein nicht ausreicht oder Kunden bereits R-basierte Workflows haben.

Einsatz in Kundenprojekten

  • Statistische Analysen: Hypothesentests, Regressionen und ANOVA für Forschungs- und Industrieprojekte
  • Datenvisualisierung: ggplot2 für publikationsreife Grafiken und komplexe Datenvisualisierungen
  • Bioinformatik: Genomanalysen und Biosignalverarbeitung mit Bioconductor-Paketen
  • Time Series Analysis: ARIMA, ETS und andere Zeitreihenmodelle für Forecasting
  • R Markdown / Shiny: Automatisierte Reports und interaktive Dashboards für Nicht-Techniker

Warum R im Dienstleister-Kontext?

  • Statistisches Ökosystem: CRAN-Repository mit 20.000+ spezialisierten Paketen
  • Reproduzierbarkeit: R Markdown erstellt reproduzierbare Analyse-Dokumente
  • Forschungsstandard: In Wissenschaft und Pharmazie der bevorzugte Standard
  • Interoperabilität: R-Modelle lassen sich als REST-API exponieren (Plumber-Package)

Typische Projektkombinationen

KombinationAnwendungsfall
R + PythonKombination von R-Statistik mit Python-ML
R + ShinyInteraktive Dashboards für Analysten
R + PostgreSQLDatenbankabfragen direkt in R
R + TableauR-Berechnungen in Tableau-Visualisierungen

Why R?

Spezialisiert auf Statistik — hunderte eingebaute Tests
ggplot2 für publikationsreife Visualisierungen
Riesiges CRAN-Ökosystem (19.000+ Pakete)
R Markdown für reproduzierbare Berichte
Shiny für interaktive Dashboards ohne JavaScript
Standard in Biostatistik und Pharma-Forschung

Use Cases for R

📊

Statistische Analysen

Hypothesentests, Regressionsanalysen und ANOVA in der Forschung und Unternehmensanalytik.

📈

Datenvisualisierung

ggplot2 erstellt publikationsreife Grafiken für wissenschaftliche Paper und Berichte.

🧬

Bioinformatik

Genomdaten-Analyse, RNA-Seq-Auswertung und Proteomik mit Bioconductor-Paketen.

Works well with

RStudioPythonPythonShinyJupyter

Frequently Asked Questions about R

R oder Python für Datenanalyse?
Python für: ML/Deep Learning, produktive Pipelines, Web-Integration, Full-Stack-Data-Science. R für: statistische Tests und Modelle, Visualisierung (ggplot2 >> matplotlib), Reproduzierbare Forschungsberichte. Viele Data Scientists kennen beide. In der Pharmabranche und akademischen Forschung dominiert R.
Was ist tidyverse?
tidyverse ist eine Sammlung R-Pakete die ein konsistentes, lesbares Interface für Data Science bieten: dplyr für Datentransformation, ggplot2 für Visualisierung, tidyr für Data Reshaping, readr für Datei-Import, purrr für funktionale Programmierung. Wer R lernt, sollte tidyverse von Anfang an nutzen.

Quick Facts

CategoryAnalytics
ComplexityFortgeschritten
PopularityHoch
Current Version4.4
Release Year1993
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