Изменения документа Анализ и визуализация данных в Corpwiki (XWiki) с применением языка R
Редактировал(а) Coluns 02.12.2024
Сводка
-
Свойства страницы (1 изменено, 0 добавлено, 0 удалено)
Подробности
- Свойства страницы
-
- Содержимое
-
... ... @@ -14,13 +14,25 @@ 14 14 15 15 == Какая польза от использования языка R в бизнесе == 16 16 17 +С точки зрения бизнеса разработку приложений для анализа данных на языке R можно считать почти идеальным решением: 17 17 19 +1. Отсутствуют какие-либо финансовые барьеры для начала использования: 20 +1*. Не надо никаких первоначальный вложений в лицензии. 21 +1*. Нет никаких лицензионных ограничений и проблем потенциального расширения. 22 +1*. Нет никаких ежегодных платежей за поддержку лицензий. 23 +1*. Все прекрасно работает на linux, нет необходимости в приобретении дополнительных ОС. 24 +1. Если ваши внешние системы выдают необходимую информацию, то этого уже достаточно для начала проекта. **Сопутствующие проекты по доработке не требуются**, все можно будет сделать на уровне аналитики. 25 +1. Уже есть доказанная практика применения R в бизнесе практически во всех вертикалях. 26 +1. Не надо планировать глобальный проект, достаточно начать с частных проблемных мест. 27 +1*. Проекты получаются компактными и быстрыми, результаты легко переводятся в деньги (заработанные или сэкономленные). 28 +1*. Полученные результаты позволяют взглянуть на существующие задачи под иным углом зрения, обнаружить реальные проблемы и расставить акценты в более правильном виде. 29 + 18 18 == Что умеют приложения на R == 19 19 20 20 * Импорт данных из различных источников.** txt\csv**, **xls **(Excel), web scrapping, RDBMS. 21 21 * Обработка данных: фильтрация, группировка, агрегирование, добавление и вычисление. 22 22 * Временной анализ (как правило, 80% данных сопровождаются временными метками). 23 -* Расширенная обработка (элементы высшей математики, включая элементы машинного обучения): Наиболее популярен поиск аномалий, различные классификаторы, рекомендации и прогнозирование и "process mining".35 +* Расширенная обработка (элементы высшей математики, включая элементы машинного обучения): Наиболее популярен поиск аномалий, различные классификаторы, рекомендации и прогнозирование и Process mining. 24 24 * Визуализация данных различными способами. 25 25 * Интеграция с внешними информационными системами для экспорта рассчитанных данных. 26 26 * Экспорт в форматы, удобные для восприятия человеком, такие как: **pdf**, **html**, **xls**, **doc**, **ppt**.