Интеграция Corpwiki (XWiki) и приложений на языке R

== Что такое язык программирования R ==

**R - язык программирования, созданный специально для статистического анализа данных**. Его разработали на факультете статистики Оклендского университета.

4

5

**Особенности языка R**:

6

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

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

13

**Распространение**: язык и среда доступны под лицензией GNU GPL. Распространяются в виде исходных кодов, а также откомпилированных приложений под ряд операционных систем.

14

15

== Какая польза от использования языка R в бизнесе ==

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