Was ist R überhaupt?

R selbst ist eigentlich eher eine Programmiersprache als ein Tool und ähnelt Python. Über das ebenfalls kostenlose RStudio erhält R eine komfortable und übersichtliche Benutzeroberfläche, die Einsteigern etwas den Schrecken nimmt. Ursprünglich für statistische Anwendungen gedacht, ist R mittlerweile sehr viel mehr und hat große Stärken, wenn man Daten auswerten, umwandeln oder visualisieren muss. Sie möchten wissen, wie oft das Wort „Westernstiefel“ auf einer bestimmten Webseite vorkommt? Kein Problem – mit den entsprechenden kostenlosen Erweiterungspaketen (Librarys) ist das mit einer Befehlszeile erledigt. Sie brauchen einen Überblick über die Struktur der Shop-Umsatzdaten des letzten Jahres? Dazu laden Sie die Umsatzdatei ein und der Befehl „sum“ gibt Ihnen im Bruchteil einer Sekunde statistisch relevante Informationen. Vorausgesetzt, Sie wissen, was ein Median oder eine Standardabweichung ist. Mit anderen Worten sehen Sie mit einer Zeile Code, ob z. B. der häufig falsch verwendete Mittelwert als Kennzahl bei Ihren Daten überhaupt aussagekräftig ist.   

Wer tiefer einsteigt, kann mit R auch Anwendungen für Machine Learning fahren oder Data Mining betreiben, indem man im einfachsten Fall über die Daten Regressionsanalysen laufen lässt. Bereits mit zwei bis drei Befehlszeilen kann man sich durch Umwandlung von Daten einen visuellen Überblick über mögliche Abhängigkeiten verschaffen. Ist der Umsatz tatsächlich vom Wetter abhängig und wenn ja, wie stark? Wie wirken sich Preisveränderungen von Mitbewerbern auf den eigenen Absatz aus und wie eine Erhöhung des Ads-Budgets? Gibt es Abhängigkeiten, die man bisher noch gar nicht auf dem Schirm hatte und wo es sich lohnt, tiefer zu graben?

R und RStudio sind für Windows, Mac OS und Linux verfügbar.

Was ist das Besondere an R?

Wie schon erwähnt, machen die vielen Funktionsbibliotheken (Librarys) R erst richtig nützlich und breit anwendbar. Diese lassen sich sehr simpel bei Bedarf einbinden und stehen fortan im Tool zur Verfügung. Damit kann man dann z. B. bestimmte Dateiformate lesen und erzeugen, Daten direkt in HTML-Vorlagen ausgeben, Anbindungen an verschiedene Datenbanken managen, linguistische Analysen durchführen oder auch Marktforschung betreiben. Und das Ganze völlig kostenlos, sehr stabil und performant.

Eine Besonderheit gegenüber anderen Programmiersprachen liegt darin, dass man in R mit sog. Vektoren arbeitet. Das erleichtert den Umgang mit Daten und es sind nicht wie sonst gesondert programmierte Schleifen nötig. Einen Vektor kann man sich als komplette Zeile (oder Spalte) in Excel vorstellen, der sich direkt verarbeiten lässt. Im Prinzip lässt sich so z. B. der komplette Quellcode einer Webseite in einen Vektor einlesen und über den Namen des Vektors ansprechen.  

Wie Sie später noch sehen werden, ist es recht einfach, alle Befehle, die man in die Console eingegeben hat, später wieder aufzurufen und ggf. bei Bedarf in Summe in einen individuellen Programmcode zu überführen. Das erleichtert das Verständnis, die Erstellung eines kleinen Programms und auch die Fehlersuche. Hier greift das gleiche Grundprinzip wie beim Arbeiten mit Excel, wenn man kein ausgebildeter bzw. fachkundiger Programmierer ist. Man bearbeitet Daten Schritt für Schritt und sieht jeweils sofort das Ergebnis und ob alles wie gewünscht passt. Nach Eingabe einer fehlerhaften Formel erscheint sofort eine Fehlermeldung – nicht erst, wenn später ein Programm läuft. Erst wenn alles passt, speichert man sich die einzelnen Befehlszeilen ab und lässt später direkt alle auf einmal ablaufen.

R und RStudio enthalten eine umfassende Hilfe: Durch Eingabe eines Fragezeichens, gefolgt von einem Funktionsbefehl wird die Hilfe aufgerufen, die die Verwendung genau erklärt. Auch im Reiter „Help“ (Abbildung 2; Ziffer 8) ist ein kleines Suchfeld integriert, das die Suche erleichtert. Empfehlenswert für einen strukturierten Einstieg ist es allerdings, in ein entsprechendes Fachbuch zu investieren. Eine kleine Auswahl finden Sie am Ende dieses Beitrags.

R hat sehr flexible Ausgabeformate. So können Ergebnisse, Tabellen, Grafiken und anderes über Erweiterungspakete z. B. als CSV, TXT, XLS, Word, PowerPoint oder auch direkt in HTML ausgegeben werden (Abbildung 1). Ebenso ist es natürlich möglich, die Daten in angebundene Datenbanken zu schreiben. Damit entfällt der sonst übliche Anwendungsbruch, weil man z. B. in Excel arbeitet, Diagramme erzeugt und diese dann für eine Präsentation in PowerPoint kopiert. Wer seine Berichte modern lieber gleich per HTML ins Intranet oder ins Web schießen möchte, kann das ebenfalls tun. Analyse, Aufbereitung und Dokumentation können also ein einem einzigen Tool erledigt und alle nötigen Schritte dazu reversibel zentral mit abgespeichert werden.  

Vielleicht ist einer der größten Vorteile von R, dass Sie alles zusammen in einer Umgebung halten. Wie laufen üblicherweise Analysen im weitesten Sinne in Unternehmen ab? Man hat ein Set von Daten in verschiedenen Formaten und nicht selten strukturell unterschiedlich. Man kopiert bzw. liest diese dann oft in Excel ein, wandelt bestimmte Daten um, verdichtet, sortiert, filtert und modifiziert sie, führt weitere Konsolidierungen und Berechnungen durch und erzeugt diverse Diagramme oder Übersichtstabellen. Werden diese in einen Bericht gegossen oder präsentiert, kopiert man sie in Word oder PowerPoint. So weit, so gut. Im nächsten Monat/Quartal/Jahr oder beim nächsten Projekt steht dann eine Wiederholung des Ganzen an. Dabei entsteht oft das Problem, dass man nicht nur all diese Arbeiten erneut durchführen muss. Noch öfter steht man vor den fertig modifizieren Tabellen und weiß nicht mehr, wie man von den Ursprungsdaten dort hingelangt ist, da nicht mehr alle Formeln vorhanden sind bzw. neu erdacht und ausprobiert werden müssen. Alles in allem eine gigantische und auch ärgerliche Verschwendung von Zeit und Ressourcen.

Wenn Sie sich darauf einlassen, R etwas näherzukommen, gehört dies künftig der Vergangenheit an. Denn in R speichern Sie bei Bedarf jeden einzelnen Schritt – das Öffnen der Datei(en), jede Bearbeitung und schließlich auch die Erzeugung von Ergebnissen, Kennzahlen, Diagrammen und visuellen Auswertungen. Alles wird in einer Umgebung abgelegt und kann jederzeit nachvollzogen und reproduziert werden. Wenn Sie tiefer in R eintauchen, werden Sie sogar in der Lage sein, jedwede Auswertung automatisch per HTML oder PowerPoint neu zu erzeugen. Im einfachsten Fall kopieren Sie eine immer gleich benannte Datei mit den aktuellen Monatszahlen in das Arbeitsverzeichnis von R und starten Ihre aufgezeichnete Programmierung. Das war es dann auch schon. Ein kompletter und durchaus auch optisch anspruchsvoller Bericht steht Sekunden später vollautomatisch im Intranet.

Wo finde ich R und RStudio?

Die Installation von R ist recht einfach. Es lässt sich kostenlos auf der Website von

cran.r-project.org

herunterladen, und zwar als Windows-, Mac-OS- und Linuxversion. R selbst ist wie erwähnt nicht so komfortabel zu bedienen und daher empfiehlt es sich für die meisten Nutzer, gleich noch RStudio dazu zu installieren. RStudio muss nach R installiert werden, sucht dann aber automatisch nach der R-Installation und integriert das Tool in eine übersichtlichere Benutzeroberfläche mit vielen nützlichen zusätzlichen Funktionen. Die Basisversion ist ebenfalls frei und unter rstudio.com erhältlich:

einfach.st/rstudio.

Wer den entsprechenden Rechner hat, sollte sich gleich die 64-Bit-Version installieren bzw. verwenden, da gerade rechenintensive Analysen deutlich schneller sind und auch die üblichen Restriktionen beim Datenvolumen unter 32 Bit entfallen.

Für normale Anwendungen ist RStudio kostenlos. Es gibt allerdings auch kommerzielle Lizenzen mit Support und weiteren Features sowie eine Serverversion.

Beim ersten Start prüft RStudio bzw. R noch, ob auf den Rechner eine aktuelle Java-Version installiert ist, was aus Sicherheitsgründen sowieso auf jedem Rechner Pflicht sein sollte. Anschließend präsentiert sich R integriert in RStudio aufnahmebereit für die ersten Befehle bzw. Gehversuche.

Legen Sie jetzt einfach los

Nach der erfolgreichen Installation kann man sofort mit R bzw. RStudio arbeiten (Abbildung 2). Im linken Teil befindet sich die Console (Ziffer 1), in der die Befehle eingetippt werden. Geben Sie nach dem Promt (der blinkende Cursor nach dem „>“ Zeichen) einfach

2+5

ein und drücken Sie Return (Ziffer 2). Als Antwort erhalten Sie das Ergebnis dieser einfachen Rechenoperation. Gibt man einen Befehl falsch ein, z. B. „Print“ mit einem Großbuchstaben, erscheint eine Fehlermeldung, die hier zur Demonstration erzwungen wurde. Normalerweise erscheint nämlich bereits beim Tippen ein Vorschlagfenster mit den gültigen Befehlen für Funktionen (Ziffer 4). Das bedeutet, man kann sich den Rest einer Anweisung wie z. B. „print.data.frame“ sparen und den gewünschten Befehl einfach übernehmen.

Variablen weist man mit „<-“ ganz einfach einen Wert zu. Das machen wir hier nur einmal beispielhaft, um die Vorzüge des RStudios zu zeigen. Ziffer 5 zeigt eine solche Zuweisung:

wsb <- 100

weist der Variable „wsb“ damit den Wert 100 zu. Also erst der gewünschte Name, dann die Zuweisungszeichen und anschließend der Wert. Im rechten oberen Teil von RStudio findet man dann unter dem Reiter „Environment“ (Ziffer 6 und das angezeigte Fenster mit Ziffer 6) genau diese und natürlich alle anderen Variablen wieder, die man im Lauf einer Sitzung definiert hat. Das dient der Kontrolle, welchen Wert eine Variable gerade hat. Wenn Sie jetzt als Befehlszeile

wsb + 5

gefolgt von Return eingeben, sehen Sie unter Environment rechts oben den neuen Wert 105 für diese Variable. Prinzipiell kann man ganzen Datenpools (Vektoren, Matrizen, Data Frames) Variablennamen zuweisen, was das Handling und die Lesbarkeit durch einfache Namensvergabe enorm vereinfacht. Dies aber nur als Hinweis.

Unter dem Reiter „History“ (Ziffer 3) werden alle Befehle aufgezeichnet, die man in die Console eingegeben hat. Mit einem Mausklick lassen sie sich einfach wiederholen bzw. in die Console übernehmen. Später lassen sich diese Befehle dann ganz einfach in einem kleinen Programmcode überführen, der nacheinander abläuft.

Das charmante Prinzip ist also für den Einsteiger, dass er zunächst Schritt für Schritt nach jeder Eingabe explorativ prüfen kann, ob alles so richtig ist, und erst danach fasst man quasi die einzelnen Befehle zu einem ablauffähigen Programm zusammen und kann dieses dann mit einem einzigen Befehl starten.   

Ein Anwendungsbeispiel: Sie nutzen regelmäßig einen oder mehrere Datensätze, z. B. aus einem SEO-Tool, mit denen Sie arbeiten müssen. Diese enthalten aber unerwünschte (Sonder-)Zeichen, wie Umlaute als &szlig“ statt einem „ß“ oder schlicht den typischen Punkt statt des deutschen Kommas als Kommastelle. Das kann man natürlich auch in Excel erledigen, aber man muss alle Schritte einzeln und jedes Mal durchführen. Über R lädt man sich so einen Datensatz, verändert ihn mit den entsprechenden Anweisungen einmalig und prüft, ob alles korrekt ist. Anschließend speichert man sich die Befehle einfach ab und kann sie später direkt aufrufen. Der Datensatz muss dann nur noch geladen werden, das entsprechend passende erstellte Programm wird gestartet und der Datensatz entweder manuell oder sogar schon vom eigenen Programm abgespeichert – fertig. Prinzipiell lassen sich damit alle Daten auf einfache Weise verändern, bereinigen, auf Konsistenz prüfen oder einfach nur einzelne Zeichen tauschen.

Im rechten unteren Bereich von RStudio (Ziffer 8) hat man Zugriff auf Datenfiles, Grafiken (Plots), Packages (Erweiterungen) sowie auf eine Hilfe und einen Viewer.

Mitgelieferte Testdateien

Praktischerweise beinhaltet die Installation von R bereits einige Dateien mit Daten, sodass man die ersten Gehversuche unternehmen kann, ohne erst einmal selbst Daten einlesen zu müssen. Eine dieser Beispieldatensätze ist „state.x77“. Er lässt sich mit dem Befehl

View(state.x77)

anzeigen. Links oben im Fenster werden jetzt alle 50 US-Staaten mit einigen Spalten wie „Einwohnerzahl“, „Durchschnittseinkommen“ etc. angezeigt (Abbildung 5).

Ein einfacher Befehl zeigt Ihnen direkt statistisch relevante Daten dieses Datensatzes an (Abbildung 6):

summary(state.x77)

R zeigt für jede Spalte gesondert die statistisch wichtigsten Strukturinformationen an. Für eine spätere Datenanalyse oder die Bildung von Kennzahlen ist dies sehr nützlich, weil man sofort u. a. die Streuung ablesen kann. Ein extremes Beispiel zur Verdeutlichung: Hatten 200 Verkäufe den Wert 1 € und weitere 200 den Wert 100 €, dann macht die Verwendung eines Mittelwerts (50 €) nicht wirklich Sinn.  

Der Befehl

state.x77[11,2]

greift z. B. direkt im Datensatz „state.x77“ auf die elfte Zeile und die zweite Spalte zu und liefert 4963 als das Durchschnittseinkommen in Hawaii zurück (in Abbildung 5 zu sehen). Genauso können über Spalten oder Zeilen natürlich entsprechende weitere einfache Berechnungen oder Analysen durchgeführt werden.

Die ebenfalls in R mitgelieferte Datei „state.name“ beinhaltet nur die Namen der 50 US-Staaten. Welche dieser Namen besteht aus mehreren Wörtern wie z. B. New Jersey? Hier hilft die Funktion „grep“, mit der man in diesen Daten ganz einfach nach einem Leerzeichen sucht. Beachten Sie bitte, dass sich der Name der verwendeten Datendatei jetzt ändert bzw. eine andere Datei (state.name) zugrunde liegt (Testen Sie doch mal View(state.name) um zu sehen, was der Datensatz beinhaltet.)

state.name[grep(" ", state.name)]

Als Ergebnis erhält man in der Ausgabe die zehn Staaten mit einem „Doppelnamen“. Tauschen Sie das Leerzeichen z. B. gegen den Wortbestandteil „New“ aus, erhalten Sie die vier Bundesstaaten, die eben diese Zeichenfolge enthalten, der Befehl lautet dann:

state.name[grep("New", state.name)]

Diese einfachen Beispiele sollen nur verdeutlichen, wie leicht die Extraktion und Filterung in Datenbeständen ist und welches Prinzip dahintersteckt. Natürlich kann man solche Aufgaben bei so kleinen Datensätzen auch gut und einfach z. B. in Excel erledigen. Werden die Daten jedoch umfangreicher, macht das schon deutlich mehr Arbeit, die zudem prinzipiell jedes Mal neu durchgeführt werden muss. Die Befehle bzw. Befehlssequenzen hier in R können jedoch abgespeichert und zu jedem späteren Zeitpunkt einzeln oder in Summe aufeinanderfolgend gestartet werden.

Tipp: Geben Sie den Befehl

datasets::

ein und Sie erhalten in einem Pop-up-Fenster die in R integrierten Versuchsdatensätze angezeigt, die Sie per Mausklick einfach übernehmen können (Abbildung 7). Geben Sie den Befehl

data()

ein, erscheinen im linken oberen Fenster alle Namen und eine jeweils kurze Beschreibung aller Datensets, die bereits installiert sind.

Noch ein weiteres kleines Beispiel zeigt Abbildung 8. Für die Variable „Zeichenkette“ wird zunächst hilfsweise ein Text „Die Website Boosting …“ eingelesen. Der Befehl „strsplit“ zerlegt dann den Text in einzelne Wörter bzw. trennt nach einem Leerzeichen. Stellen Sie sich vor, Sie hätten eine Exceltabelle mit mehreren Tausend Zellen, die jeweils den Text einer Webseite enthalten, und für semantische Analysen müsste jedes Wort extrahiert werden. In R liest man dazu vereinfacht erklärt über ein Erweiterungspaket ein Set von URLs mit einer einzigen Funktion in Vektoren ein und ein weiterer Befehl extrahiert aus jedem Vektor jedes einzelne Wort. Bereits mit einigen Grundkenntnissen in R lässt sich so durchaus enorm Zeit sparen.     

Unter einfach.st/rdatasets finden Sie übrigens eine recht gut kommentierte Übersicht (englisch) mit Beispielen und Beispielcode für die mitgelieferten Data Sets.

Erweiterungspakete installieren

Wie erwähnt werden für R sehr viele Erweiterungspakete im Web angeboten, die sich recht einfach integrieren lassen. Diese muss man nur einmal zu R hinzuladen und kann sie später dann nach dem jeweiligen Programmstart bei Bedarf aktiveren und die dort hinterlegten Funktionen nutzen. Eine erste gute Quelle finden Sie auf cran.r-project.org. Die dort ladbaren Pakete kann man direkt über R laden. Dafür muss bzw. sollte man natürlich den Namen der Erweiterung kennen. Diese werden meist in Anleitungen, Beispielen oder in der Literatur erwähnt. Die Installation kann dann per Befehlszeile über die Funktion „install.packages“ erfolgen (hier die Erweiterung „htmltidy“ zum Umgang mit HTML-Dokumenten):

install.packages("htmltidy")

oder über das Menü oben in RStudio unter Tools/Install Packages, wie in Abbildung 9 zu sehen ist. Auch hier erscheint beim Tippen bereits ein kleines Pop-up mit einer entsprechenden Auswahl. Lässt man den Haken „Install depencies“ (in der Abb. verdeckt unter dem Pop-up) drin, werden sog. abhängige Packages gleich mit installiert. Die Erweiterung „htmltidy“ greift z. B. unter anderem auf die Erweiterung „xml“ und „htmlwidgets“ zu und löst damit auch gleich deren automatische Integration aus. In der Console erscheint dann eine entsprechende Meldung.

Die meisten Packages sind recht gut dokumentiert. So findet man für das eben erwähnte Package weitere Infos unter cran.r-project.org/web/packages/htmltidy/index.html und dort unter „Downloads“ auch ein PDF mit einer genauen Funktionsbeschreibung.

Möchte man die Funktionen eines einmal installierten Packages in R verwenden, aktiviert man es ganz einfach mit der Anweisung:

library(packagename) – im Beispiel also: library(htmltidy)

Einen Überblick über installierte Erweiterungen findet man in RStudio im rechten unteren Fenster unter dem Reiter „Packages“ (siehe Abbildung 2, Ziffer 8).

Eine CSV-Datei einlesen, modifizieren und wieder ausgeben

Zum Einlesen von Dateien ist es nützlich, gleich zwei Erweiterungen zu installieren: „readr“ und „readxl“ (für das Excelformat). Dazu geben Sie einfach die beiden Befehlszeilen ein

install.packages("readr")

install.packages("readxl")

und aktivieren anschließend zumindest die Erweiterung „readr“:

library(readr)

Erstellen Sie zum Ausprobieren eine einfache CSV-Datei z. B. über Excel oder einen Texteditor mit mehreren Zeilen und Spalten. In die erste Zeile schreiben Sie durch Kommata getrennt die Spaltenüberschriften und darunter ebenfalls durch Kommata getrennt die Datensätze, wie z. B.

URL,Statuscode,Inlinks
www.meine-domain.de,200,1.250
www.deine-domain.com,200,3.243
www.ihre-domain.at,200,13.283

Der Punkt bei den Inlinks-Zahlenwerten ist absichtlich gewählt, er soll durch ein Komma getauscht werden, um das Prinzip der Datenmodifikation zu zeigen. Erzeugen Sie in RStudio über „File“ – „New Projekt“ ein neues Projekt und speichern Sie dieses auf dem Rechner unter einem beliebigen Ort ab. Der angegebene Projektname ist dann automatisch der Verzeichnisname und Ihr „Working Directory“. In dieses Verzeichnis speichern Sie dann die CSV-Datei ab, damit Sie diese durch einen einfachen Befehl öffnen und später speichern können. Alternativ kann man mit R natürlich auch auf alle anderen Verzeichnisse/Dateiorte zugreifen, aber die Dateien zu Anfang in einem eigenen Working Directory zu speichern, erleichtert die Arbeit etwas. In dem Beispiel hier wurde als Working Directory „WSB Einführungsartikel“ gesetzt und rechts unten unter „Files“ taucht die Datei beispiel.csv nach der Erzeugung bzw. dem Abspeichern dann auch entsprechend auf (Abbildung 10).

Der Befehl

getwd()

gibt übrigens das aktuelle Verzeichnis aus.

Über den Befehl

beispiel <- read.csv("beispiel.csv")

weisen Sie jetzt ganz einfach der Variable „beispiel“ (oder auch einem beliebigen anderen Namen) über die Funktion „read.csv“ die Datei beispiel.csv zu. Da die Datei im Working Directory liegt, brauchen Sie keine gesonderten Pfadangaben. Den Inhalt dieser Datei kann man anschließend einfach über den Variablennamen ansprechen. Tippen Sie z. B.

print(beispiel)

ein, wird der Inhalt der eingelesenen Datei ausgegeben (Abbildung 11). Probieren Sie auch den Befehl view(beispiel) und statt der Ausgabe in der Console geht links oben ein Datenfenster auf, das die Daten sauber in Tabellenform anzeigt.

Geht es nicht nur um Datenanalysen, sondern werden Daten auch modifiziert oder neue Daten erzeugt, die man speichern möchte, geht auch das recht einfach mit dem Befehl write.table:

write.table(datensatz, "dateispeichername.csv")

Möchten Sie z. B. die Daten des integrierten Beispiels „state.x77“ in eine CSV-Datei namens „test.csv“ in das aktive Arbeits-/Projektverzeichnis speichern, lautet der Befehl also:

write.table(state.x77, "test.csv")

Abbildungen erzeugen

Natürlich lassen sich Grafiken in Excel recht einfach erzeugen. R hält jedoch deutlich mehr Möglichkeiten und nach Meinung vieler auch bessere Grafiken vor. Wer z. B. schon einmal versucht hat, aus einem Datensatz ein vernünftiges Histogramm zu erzeugen, wird sich über die fehlende Möglichkeit geärgert haben, die automatische Clusterung von Excel zu umgehen. Hat man stark abweichende Werte, sind Histogramme dort praktisch wegen der Spreizung nicht zu verwenden. In R stellt das Definieren von Clustern für die Histogrammsäulen kein Problem dar. Ebenso wenig wie die (befehlsorientierte) Formatierung einer Abbildung. Einmal definiert, lässt sie sich für Folgeabbildungen mit einer Zeile Code in immer demselben eigenen Design erzeugen.

Ein Histogramm erzeugt man in R mit dem einfachen Befehl „hist“ gefolgt von dem gewünschten Datensatznamen in Klammer dahinter. Eine der mitgelieferten Datenbeispiele ist die Datei mtcars. Mit dem nun schon bekannten Befehl

print(mtcars)

können Sie einen schnellen Blick darauf werfen. Möchte man nun den Benzinverbrauch aller dort gelisteten Modelle (erste Spalte, mpg, also miles per gallon) in einem Histogramm darstellen, benötigt man nur eine Befehlszeile:

hist(mtcars$mpg, col = "blue")

Das Prinzip ist recht leicht ersichtlich. Aus den Daten „mtcars“ soll aus der Datenspalte „mpg“ ein Histogramm erzeugt werden (Befehl „hist()“), dessen Balken blau sind („blue“). Das Ergebnis zeigt Abbildung 13 auf der rechten Seite – und im Vergleich links das Histogramm, das Excel mit den gleichen Daten erzeugt. R teilt die Datencluster statistisch vernünftiger auf und erstellt ein durchaus differenziertes Bild. Wenn Sie die Clusterbildung selbst beeinflussen möchten, weil Sie z. B. feinere Abstufungen brauchen oder einfach nur auch zeigen wollen, dass unter zehn Gallonen pro Meile eben kein Wert und damit keine Säule vorhanden ist, geht das über eine einfache Erweiterung des Befehls mit Angabe der gewünschten Intervalle „breaks“ (der Übersichtlichkeit halber wurde auf die Farbangabe hier verzichtet). Probieren Sie es einfach aus:

hist(mtcars$mpg, breaks = c(5,10,15,20,25,30,35))

Selbstverständlich könnte man die Intervalle auch mit einer eigenen Formel statt mit manuell eingegebenen Intervallen wie hier im Beispiel berechnen lassen.

Aber auch ein schneller optischer Blick auf strukturelle Eigenheiten von Datenreihen ist möglich. Dazu lässt man sich eine oder mehrere Datenreihen als Boxplot ausgeben. Zur Demonstration kann man ganz einfach erneut auf das bereits genutzte Datenset „mtcars“ zugreifen. Möchte man mehr über den Einfluss der Anzahl der Zylinder eines Motors auf den Verbrauch bzw. auf die Streuung der Daten wissen, setzt man beides einfach in Beziehung. Der Befehl dazu ist

boxplot(mpg ~ cyl, data=mtcars)

In Abbildung 12 ist ersichtlich, dass es zwei Spalten im Datenset gibt, die mit „mpg“ (Miles per Gallon) und „cyl“ (Zylinder) überschrieben sind. Der Befehl „boxplot“ bezieht sich auf die angegeben Datenquelle, setzt die beiden Datenreihen dann ganz einfach in Beziehung und gibt Abbildung 14 aus.   

Dort erkennt man auf den ersten Blick, wie stark die Verbrauchsdaten des nach Zylinder geclusterten Verbrauchs streuen. Würde man statt mtcars auf einen eigenen eingelesenen Datensatz verweisen und zwei Spaltenüberschriften auswählen, müsste man den boxplot-Befehl einfach nur entsprechend anpassen und mehr nicht. Dazu wären in R nur zwei Befehlszeilen nötig – der zum Einlesen und der Befehl zur entsprechenden Ausgabe. Eine Sache von wenigen Sekunden.

Wer es eine Spur härter, aber keinesfalls komplexer haben möchte, kann auch problemlos mehrere Datenreihen miteinander korrelieren lassen bzw. optisch über Streudiagramme prüfen, ob es einzelne Abhängigkeiten bzw. Korrelationen gibt. Dies lässt sich gut bzw. schnell und einfach am Beispiel des Datensets „iris“ zeigen. Dort sind für drei Schwertlilienarten in Summe 150 Datensätze mit jeweils Länge und Breite der Kelchblätter (Sepal) und der Kronenblätter (Petal) hinterlegt. Mit

View(iris)

wird das Datenset angezeigt (Abbildung 15).

Geben Sie jetzt doch einfach den Befehl

plot(iris[-5])

ein. Sie erhalten zwölf Streudiagramme aller möglichen Kombinationen zwischen Kelchblättern und Kronenblättern nach Länge und Breite (Abbildung 16). In den beiden rot markierten Diagrammen lässt sich unmittelbar ein fast linearer Zusammenhang bezüglich Länge und Breite bei den Kelchblättern erkennen, während bei den Kronenblättern und zwischen Kronen- und Kelchblättern kein solcher offensichtlich ist.