Was ist R-Analytik?

Die R-Analytik ist Daten-Analytik mit der Programmiersprache R, einer Open-Source-Sprache, die für die statistische Datenverarbeitung oder Grafiken verwendet wird. Diese Programmiersprache wird häufig bei der statistischen Analyse und im Data Mining verwendet. Sie kann für Analysen verwendet werden, um Muster zu identifizieren und praktische Modelle zu erstellen. R kann nicht nur dazu beitragen, die Daten von Organisationen zu analysieren, sondern auch bei der Erstellung und Entwicklung von Softwareanwendungen zu helfen, die statistische Analysen durchführen.

Mit einer grafischen Benutzeroberfläche zur Entwicklung von Programmen unterstützt R eine Vielzahl von analytischen Modellierungstechniken wie klassische statistische Tests, Clustering, Zeitreihenanalyse, lineare und nichtlineare Modellierung und vieles mehr. Die Benutzeroberfläche verfügt über vier Fenster: das Skript-Fenster, das Konsolenfenster, den Arbeitsbereich und das Verlaufsfenster sowie interessante Registerkarten (Hilfe, Pakete, Diagramme und Dateien). R ermöglicht druckreife Diagramme und Grafiken sowie die Speicherung wiederverwendbarer Analysen für zukünftige Daten.

R ist über viele Jahre hinweg immer beliebter geworden und ist nach wie vor eine Top-Analysesprache für viele Universitäten und Hochschulen. Sie ist heute sowohl in der Wissenschaft als auch in Unternehmen auf der ganzen Welt gut etabliert, um robuste, zuverlässige und genaue Analysen bereitzustellen. Während die R-Programmierung ursprünglich für Personen, die keine Statistiker sind, als schwierig zu erlernen angesehen wurde, ist die Benutzeroberfläche in den letzten Jahren benutzerfreundlicher geworden. Sie ermöglicht jetzt auch Erweiterungen und andere Plugins wie R Studio und R Excel, was den Lernprozess für neue Business Analysten und andere Benutzer einfacher und schneller macht. Sie ist zum Industriestandard für statistische Analyse- und Data-Mining-Projekte geworden und soll immer weiter genutzt werden, da mehr Absolventen als R-geschulte Datenspezialisten in die Belegschaft einsteigen.

Was sind die Vorteile der R-Analytik?

Mit der Business-Analytik in R können Benutzer Geschäftsdaten effizienter analysieren. Im Folgenden sind einige der Hauptvorteile aufgeführt, die von Unternehmen erzielt werden, die R bei ihren Analyseprogrammen einsetzen:

Demokratisierung der Analytik im gesamten Unternehmen: R kann zur Demokratisierung von Analysen beitragen, indem es Geschäftsanwendern interaktive Tools zur Daten-Visualisierung und Berichterstellung zur Verfügung stellt. R kann von Personen, die keine Data Scientists sind, für die Datenwissenschaft verwendet werden, damit Business-Anwender und Citizen Data Scientists bessere Geschäftsentscheidungen treffen können. Die R-Analytik kann auch den Zeitaufwand für Datenaufbereitung und Data Wrangling reduzieren, sodass Data Scientists sich auf komplexere Data Science-Initiativen konzentrieren können.

Bereitstellung tiefere, genauere Erkenntnisse bereitstellen: Heute sind die meisten erfolgreichsten Unternehmen datengesteuert und daher betrifft die Daten-Analytik fast jeden Geschäftsbereich. Und obwohl es eine ganze Reihe leistungsfähiger Daten-Analytik-Tools gibt, kann R dabei helfen, leistungsstarke Modelle zur Analyse großer Datenmengen zu erstellen. Mit einer genaueren Datenerfassung und -speicherung durch R-Analytik können Unternehmen den Nutzern wertvollere Erkenntnisse liefern. Analysen und statistische Engines, die R verwenden, liefern tiefere und genauere Erkenntnisse für das Unternehmen. R kann zur Entwicklung von sehr spezifischen, eingehende Analysen verwendet werden.

Nutzung von Big Data: R kann bei der Abfrage von Big Data hilfreich sein und wird von vielen Branchenführern verwendet, um Big Data im gesamten Unternehmen zu nutzen. Mit der R-Analytik können Unternehmen neue Erkenntnisse in ihre großen Datensätze einbringen und ihre Daten verstehen. R kann mit diesen großen Datensätzen umgehen und ist für die meisten Datenspezialisten wohl genauso einfach, oder sogar einfacher zu verwenden wie jedes der anderen heute verfügbaren Analyse-Tools.

Erstellen interaktiver Daten-Visualisierung: R ist auch für die Datenvisualisierung und >Daten-Exploration hilfreich, da es die Erstellung von Diagrammen und Diagrammen unterstützt. Es beinhaltet die Möglichkeit, interaktive Visualisierungen und 3D-Diagramme und Grafiken zu erstellen, die für die Kommunikation mit Geschäftsanwendern hilfreich sind.

Wie kann die R-Analytik implementiert werden?

Während die R-Programmierung ursprünglich für Statistiker entwickelt wurde, kann sie für eine Vielzahl von Anwendungen implementiert werden, einschließlich prädiktive Analytik, Datenmodellierung und Data Mining. Unternehmen können R implementieren, um benutzerdefinierte Modelle für die Datenerfassung, das Clustering und die Analyse zu erstellen. Die R-Analytik kann auch eine wertvolle Möglichkeit bieten, schnell Modelle zu entwickeln, die darauf abzielen, bestimmte Geschäftsbereiche zu verstehen und maßgeschneiderte Erkenntnisse über den täglichen Bedarf zu liefern.

Die R-Analytik kann zu folgenden Zwecken verwendet werden:

• Statistische Tests
• Prädiktive Analytik
• Prädiktive Analysen
• Zeitreihenanalyse
• Was-wäre-wenn-Analyse
• Regressionsmodelle
• Datenabfrage
• Prognose
• Text Mining
• Data Mining
• Visuelle Analysen
• Web-Analytik
• Social-Media-Analytik
• Sentimentanalyse

R kann zur Lösung von realen Geschäftsproblemen verwendet werden, indem das Analyseprogramm einer Organisation aufgeladen wird. Es kann in die Analytik-Plattform eines Unternehmens integriert werden, um Benutzern dabei zu helfen, das Beste aus ihren Daten herauszuholen. Mit einer umfangreichen Bibliothek von R-Funktionen und fortschrittlichen statistischen Techniken kann R verwendet werden, um statistische Modelle auf Ihre Analyse anzuwenden und Trends in den Daten besser zu verstehen. Es kann dabei helfen, potenzielle Geschäftsergebnisse vorherzusagen, Chancen und Risiken zu identifizieren und interaktive Dashboards zu erstellen, um einen umfassenden Überblick über die Daten zu erhalten. Das kann zu besseren Geschäftsentscheidungen und einem höheren Umsatz führen.

Warum sollten Sie mit R-Analytik beginnen?

R ist eine Open-Source-Coding-Sprache und verfügt über eine umfangreiche Community. Das bedeutet, dass für eine Vielzahl von Datenanalyse-Projekten viele Beispielcodes verfügbar sind. Sie ist auch kostenlos und daher ein guter Ausgangspunkt für das Experimentieren mit Analysen in Ihrem Unternehmen. Oft wird R zum Testen eines neuen Analyseprojekts oder eines Proof of Concept verwendet, um die Vorteile weiterer Investitionen durch das Management zu demonstrieren. Mit über zwei Millionen Nutzern stehen unzählige R-Foren und Tutorials zur Verfügung, die Analysten dabei helfen, die Sprache selbst zu lernen.