Chapitre 1 Motivation : Pourquoi utiliser R et non Excel ?

Avant de plonger dans la formation, il est essentiel de comprendre pourquoi vous apprenez R et ce que ce langage offre de plus par rapport à Excel.

1.1 Pourquoi cette formation ?

Excel est un outil puissant et largement utilisé pour manipuler des données, mais il montre rapidement ses limites dès que les jeux de données deviennent complexes ou volumineux. R, en revanche, est un langage de programmation conçu spécifiquement pour l’analyse de données, et il excelle dans de nombreux domaines où Excel peut devenir contraignant.

Voici quelques raisons pour lesquelles R est un atout majeur pour toute analyse de données.

1.1.1 Capacité de traitement de données à grande échelle

Excel a une limite de 1 048 576 lignes par feuille de calcul. Si vous travaillez avec des données plus volumineuses (plusieurs millions de lignes, par exemple), Excel peut devenir inutilisable. R, en revanche, peut manipuler des données bien plus importantes grâce à ses outils optimisés pour la gestion de grandes bases de données, comme les packages (notion présentée en partie 3) data.table ou dplyr.

1.1.2 Automatisation des tâches répétitives

Dans Excel, les processus d’analyse impliquent souvent de nombreuses étapes manuelles (tri, filtres, formules, graphiques). R vous permet d’automatiser ces étapes grâce à des scripts1. Cela signifie que vous pouvez exécuter une analyse complète en appuyant sur un seul bouton, réduisant ainsi les erreurs humaines et améliorant l’efficacité.

Exemple : Au lieu de copier-coller manuellement des données et d’appliquer des formules à différentes cellules comme vous le feriez dans Excel, en R, vous pouvez écrire un script qui automatise l’importation, le nettoyage et l’analyse des données en une seule fois.

1.1.3 Reproductibilité et traçabilité

Avec Excel, reproduire une analyse peut être difficile si les étapes de traitement ne sont pas bien documentées ou si plusieurs personnes modifient le fichier. En R, chaque étape de votre analyse est écrite dans un script, garantissant une traçabilité totale et une reproductibilité facile. Cela facilite également la collaboration avec d’autres agents.

Exemple : Lorsque vous utilisez des formules dans Excel, il peut être difficile de comprendre la logique derrière une analyse si elle n’est pas documentée. En R, les scripts permettent de documenter chaque étape de l’analyse, ce qui est plus transparent et plus facile à suivre.

1.1.4 Visualisations avancées

Excel propose des graphiques de base, mais R permet de créer des visualisations beaucoup plus personnalisées et complexes, adaptées à des besoins spécifiques. Avec des packages comme ggplot2, vous avez un contrôle total sur l’apparence et la présentation de vos graphiques.

Exemple : Un graphique à nuages de points ou une heatmap (carte de chaleur) avancée serait difficile à créer dans Excel. En R, avec ggplot2, cela devient non seulement faisable, mais aussi très flexible pour ajuster les couleurs, les axes, les légendes, etc.

Une galerie des graphiques réalisables est disponible sur R graph gallery

1.1.5 Écosystème de packages et machine learning

R dispose de milliers de packages développés par la communauté pour étendre ses capacités, allant des statistiques avancées au machine learning, en passant par la manipulation de données géospatiales et la modélisation financière. Excel n’a pas cette extensibilité et ses fonctionnalités statistiques sont limitées comparativement à ce qu’offre R.

Exemple : Alors qu’Excel peut effectuer des régressions simples, R permet d’utiliser des méthodes plus sophistiquées comme les forêts aléatoires, les réseaux de neurones, ou encore les modèles de survie, avec des packages comme caret, randomForest, et bien d’autres.

1.2 En pratique : Comparer R et Excel au fil de la formation

Tout au long de cette formation, nous allons faire des parallèles entre R et Excel pour vous aider à mieux comprendre la valeur ajoutée de R. Chaque fois que vous découvrirez une nouvelle commande R, essayez de réfléchir à comment vous auriez réalisé cette opération dans Excel. Voici quelques suggestions :

  • Importation de données : Importer un fichier CSV dans R revient à ouvrir un fichier dans Excel, mais avec une plus grande flexibilité dans le traitement des données.
  • Filtres et tris : Les fonctions de filtrage (dplyr::filter()) et de tri (dplyr::arrange()) en R sont similaires aux filtres et tris dans Excel, mais peuvent gérer des millions de lignes de données avec une syntaxe simple.
  • Formules : Les formules Excel comme SUMIF ou VLOOKUP peuvent être remplacées par des fonctions comme summarize() et left_join() en R, qui sont plus puissantes et flexibles.
  • Graphiques : Un histogramme créé dans Excel peut être réalisé et personnalisé de manière beaucoup plus poussée dans R avec ggplot2.

1.3 Exercices pratiques : Tentez l’analyse dans Excel

Après chaque section pratique en R, nous vous inviterons à essayer de réaliser la même tâche dans Excel. Cela vous permettra de comparer les deux approches et de voir les avantages et inconvénients de chaque méthode.

Ces comparaisons vous aideront à comprendre comment R peut rendre votre travail plus efficace, surtout lorsque vous devrez analyser des ensembles de données complexes ou volumineuses, ou automatiser des tâches répétitives.

En résumé, cette formation vous permettra de dépasser les limitations d’Excel et d’adopter un outil puissant et flexible pour vos analyses de données.

  1. Un script R est un fichier texte qui contient une série d’instructions ou de commandes que le logiciel R exécute pour analyser des données, créer des graphiques, ou réaliser d’autres tâches automatiquement.↩︎