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
-
... ... @@ -14,25 +14,13 @@ 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: 18 18 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 - 30 30 == Что умеют приложения на R == 31 31 32 32 * Импорт данных из различных источников.** txt\csv**, **xls **(Excel), web scrapping, RDBMS. 33 33 * Обработка данных: фильтрация, группировка, агрегирование, добавление и вычисление. 34 34 * Временной анализ (как правило, 80% данных сопровождаются временными метками). 35 -* Расширенная обработка (элементы высшей математики, включая элементы машинного обучения): Наиболее популярен поиск аномалий, различные классификаторы, рекомендации и прогнозирование и Process mining.23 +* Расширенная обработка (элементы высшей математики, включая элементы машинного обучения): Наиболее популярен поиск аномалий, различные классификаторы, рекомендации и прогнозирование и "process mining". 36 36 * Визуализация данных различными способами. 37 37 * Интеграция с внешними информационными системами для экспорта рассчитанных данных. 38 38 * Экспорт в форматы, удобные для восприятия человеком, такие как: **pdf**, **html**, **xls**, **doc**, **ppt**.