Изменения документа Анализ и визуализация данных в Corpwiki (XWiki) с применением языка R

Сводка

• Свойства страницы (1 изменено, 0 добавлено, 0 удалено)

Подробности

Свойства страницы

Содержимое

...	...	@@ -1,19 +1,45 @@
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
19	19	== Примеры результатов работы приложений на языке R ==