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)
-
Вложения (0 изменено, 3 добавлено, 0 удалено)
Подробности
- Свойства страницы
-
- Содержимое
-
... ... @@ -1,21 +1,89 @@ 1 1 == Что такое язык программирования R == 2 2 3 -**R —язык программирования, созданный специально для статистического анализа данных**. Его разработали на факультете статистики Оклендского университета.[[1>>url:https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-yazyk-r/]]3 +**R - язык программирования, созданный специально для статистического анализа данных**. Его разработали на факультете статистики Оклендского университета. 4 4 5 5 **Особенности языка R**: 6 6 7 -* **Интерпретируемый**. Программа на языке R сразу готова к исполнению — её не нужно собирать в исполняемый файл с помощью компилятора. [[1>>url:https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-yazyk-r/]]8 -* **Простой по синтаксису**. R в своей основе не содержит сложных конструкций и запутанных функций. Даже типов данных у него всего четыре: символьные, числовые, логические и комплексные. [[1>>url:https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-yazyk-r/]]9 -* **Рабочая среда**. В R встроены готовые методы статистического анализа и инструменты для визуализации. [[1>>url:https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-yazyk-r/]]7 +* **Интерпретируемый**. Программа на языке R сразу готова к исполнению — её не нужно собирать в исполняемый файл с помощью компилятора. 8 +* **Простой по синтаксису**. R в своей основе не содержит сложных конструкций и запутанных функций. Даже типов данных у него всего четыре: символьные, числовые, логические и комплексные. 9 +* **Рабочая среда**. В R встроены готовые методы статистического анализа и инструменты для визуализации. 10 10 11 -**Сфера применения языка R**: математики, биологи, генетики и другие учёные, которым нужно проводить статистические исследования и строить модели. Также R востребован среди аналитиков данных и специалистов по Data Science. [[1>>url:https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-yazyk-r/]]11 +**Сфера применения языка R**: математики, биологи, генетики и другие учёные, которым нужно проводить статистические исследования и строить модели. Также R востребован среди аналитиков данных и специалистов по Data Science. 12 12 13 -**Распространение**: язык и среда доступны под лицензией GNU GPL. [[2>>url:https://ru.wikipedia.org/wiki/R_(%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F)]][[3>>url:https://ru.ruwiki.ru/wiki/R_(%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F)]]Распространяются в виде исходных кодов, а также откомпилированных приложений под ряд операционных систем.13 +**Распространение**: язык и среда доступны под лицензией GNU GPL. Распространяются в виде исходных кодов, а также откомпилированных приложений под ряд операционных систем. 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 + 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 +== Что умеют приложения на R == 31 + 32 +* Импорт данных из различных источников.** txt\csv**, **xls **(Excel), web scrapping, RDBMS. 33 +* Обработка данных: фильтрация, группировка, агрегирование, добавление и вычисление. 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. 36 +* Визуализация данных различными способами. 37 +* Интеграция с внешними информационными системами для экспорта рассчитанных данных. 38 +* Экспорт в форматы, удобные для восприятия человеком, такие как: **pdf**, **html**, **xls**, **doc**, **ppt**. 39 +* Web-base рабочее место для аналитика\рядового пользователя. 40 + 41 +Приведенный функционал доступен в рамках экосистемы R без особой необходимости инсталляции каких-либо дополнительных сторонних компонент. 42 + 17 17 == Как работает интеграция между Corpwiki (XWiki) и приложениями на языке R == 18 18 45 +Мы в Corpwiki разработали подход позволяющий использовать всю мощь приложений написанных на языке R в XWiki. 46 + 47 +Это позволяет не только обогатить содержание баз знаний (корпоративных вики) визуально привлекательной инфографикой но и реализовать много интересных с точки зрения бизнеса решений. 48 + 49 +Схематично процесс взаимодействия выглядит следующим образом: 50 + 51 +[[image:Внешние данные.png||height="848" width="1200"]] 52 + 53 +На страницу XWiki встраивается небольшой кусочек кода. 54 + 55 +При обращении пользователя к такой странице, она запрашивает данные у сервиса обработки. 56 + 57 +Данный сервис устанавливается "рядом" с XWiki и если например, ваша база знаний расположена на ваших серверах, то вы сможете также разместить данный сервис у себя. 58 + 59 +Безопасность корпоративных данных гарантирована. 60 + 61 +Сервис обращается уже к XWiki откуда "забирает" данные для формирования отчетов или графики. 62 + 63 +Такие данные могут забираться "в сыром" виде. 64 + 65 +Вся обработка данных (фильтрация, группировка, вычисления, обогащение) происходят на стороне сервиса. 66 + 67 +После того как данные готовы для отображения, система возвращает их в XWiki и пользователь видит готовый результат. 68 + 69 +Для пользователя все выглядит так как будто он просто открыл страницу. 70 + 71 +Созданная инфографика является интерактивной. 72 + 73 +Другими словами есть возможность добавлять элементы управления на такие страницы и пользователи в режиме реального времени могут изменять настройки отображения. 74 + 75 +=== Внешние данные === 76 + 77 +Как можно увидеть на схеме, данные могут быть получены не только из объектов данных XWiki но и из любых внешних источников данных. 78 + 79 +Это могут быть корпоративные приложения, базы данных, файлы Excel и тому подобное. 80 + 81 +Данные из разных систем можно объединять и использовать для формирования отчетности и инфографики. 82 + 83 +Таким образом вы сможете превратить вашу базу знаний в витрину данных или BI систему. 84 + 85 +Посмотрите в разделе примеров какие возможности дает для отображения данных данный подход. 86 + 19 19 == Примеры результатов работы приложений на языке R == 20 20 21 21
- XWikiR1.png
-
- Author
-
... ... @@ -1,0 +1,1 @@ 1 +XWiki.coluns - Размер
-
... ... @@ -1,0 +1,1 @@ 1 +301.5 KB - Содержимое
- XWikiR2.png
-
- Author
-
... ... @@ -1,0 +1,1 @@ 1 +XWiki.coluns - Размер
-
... ... @@ -1,0 +1,1 @@ 1 +246.3 KB - Содержимое
- Внешние данные.png
-
- Author
-
... ... @@ -1,0 +1,1 @@ 1 +XWiki.coluns - Размер
-
... ... @@ -1,0 +1,1 @@ 1 +236.3 KB - Содержимое