Qu'est-ce que R Analytics ?

R Analytics est une analyse de données utilisant le langage de programmation R, un langage open-source utilisé pour le calcul statistique ou les graphiques. Ce langage de programmation est souvent utilisé dans l'analyse statistique et le data mining. Il peut être utilisé pour l'analyse afin d'identifier des tendances et construire des modèles pratiques. R peut non seulement aider à analyser les données de l'organisation, mais aussi être utilisé pour aider à la création et au développement d'applications logicielles qui effectuent des analyses statistiques.

R Analytics

Doté d'une interface utilisateur graphique pour le développement de programmes, R prend en charge une gamme de techniques de modélisation analytique telles que les tests statistiques classiques, le clustering, l'analyse de séries chronologiques, la modélisation linéaire et non linéaire, etc. L'interface comporte quatre fenêtres : la fenêtre du script, la fenêtre de la console, la fenêtre de l'espace de travail et de l'historique, et les onglets d'intérêt (aide, paquets, graphiques et fichiers). R permet d'obtenir des tracés et des graphiques prêts à être publiés, et de stocker des analyses réutilisables pour les données futures.

R est devenu de plus en plus populaire au fil des ans et reste un langage d'analyse de premier plan pour de nombreuses universités et écoles supérieures. Il est aujourd'hui bien établi dans le milieu universitaire ainsi que dans les entreprises du monde entier pour ses analyses robustes, fiables et précises. Alors que la programmation R était à l'origine considérée comme difficile à apprendre pour les non-statisticiens, l'interface utilisateur est devenue plus conviviale ces dernières années. Elle permet également l'utilisation d'extensions et d'autres plugins tels que R Studio et R Excel, ce qui rend le processus d'apprentissage plus facile et plus rapide pour les nouveaux analystes d'entreprise et autres utilisateurs. R est devenu la norme industrielle pour l'analyse statistique et les projets de data mining et son utilisation devrait croître à mesure que de plus en plus de diplômés entrent sur le marché du travail en tant qu'analystes formés à R.

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Quels sont les avantages de l'analyse R ?

L'analytique métier avec R permet aux utilisateurs d'analyser plus efficacement les données commerciales. Voici quelques-uns des principaux avantages dont bénéficient les entreprises qui utilisent R dans leurs programmes d'analyse :

Démocratiser l'analyse dans toute l'organisation : R peut contribuer à démocratiser l'analyse en permettant aux utilisateurs professionnels de disposer d'outils interactifs de visualisation des données et de création de rapports. R peut être utilisé pour la data science par des non-data scientists afin que les utilisateurs professionnels et les citizen data scientists puissent prendre de meilleures décisions commerciales. R Analytics peut également réduire le temps consacré à la préparation des données et au data wrangling, ce qui permet aux data scientists de se concentrer sur des initiatives de data science plus complexes.

Fournir des informations plus pertinentes et précises : aujourd'hui, la plupart des entreprises performantes sont axées sur les données et, par conséquent, l'analyse de données touche presque tous les domaines de l'entreprise. Et s'il existe toute une série de puissants outils d'analyse de données, seul R peut aider à créer des modèles puissants pour analyser de grandes quantités de données. Grâce à une collecte et un stockage plus précis des données par le biais de R Analytics, les entreprises peuvent fournir des informations plus précieuses aux utilisateurs. Les moteurs analytiques et statistiques utilisant R fournissent des informations plus pertinentes et plus précises pour l'entreprise. R peut être utilisé pour développer des analyses très spécifiques et approfondies.

Exploitation des big data : R peut aider à interroger les big data et est utilisé par de nombreux leaders du secteur pour exploiter les big data dans l'ensemble de l'entreprise. Grâce à R Analytics, les organisations peuvent faire apparaître de nouvelles perspectives dans leurs grands ensembles de données et donner un sens à leurs données. R peut gérer ces grands ensembles de données et est sans doute aussi facile, sinon plus, à utiliser pour la plupart des analystes que n'importe quel autre outil d'analyse disponible aujourd'hui.

Création de data visualizations interactives : R est également utile pour la data visualization et la data exploration car il prend en charge la création de graphiques et de diagrammes. Il permet notamment de créer des visualisations interactives et des diagrammes et graphiques en 3D qui sont utiles pour communiquer avec les utilisateurs professionnels.

Comment mettre en œuvre R Analytics ?

Bien que la programmation R ait été conçue à l'origine pour les statisticiens, elle peut être mise en œuvre pour une variété d'utilisations, dont l'analyse prédictive, la modélisation de données et le data mining. Les entreprises peuvent utiliser R pour créer des modèles personnalisés pour la collecte, le clustering et l'analyse des données. R Analytics peut constituer un moyen précieux de développer rapidement des modèles visant à comprendre des domaines spécifiques de l'entreprise et à fournir des informations personnalisées sur les besoins quotidiens.

R Analytics peut être utilisée aux fins suivantes :

R peut être utilisé pour résoudre des problèmes commerciaux réels en dynamisant le programme d'analyse d'une organisation. Il peut être intégré à la plateforme analytique d'une entreprise pour aider les utilisateurs à tirer le meilleur parti de leurs données. Grâce à une vaste bibliothèque de fonctions R et de techniques statistiques avancées, R peut être utilisé pour appliquer des modèles statistiques à votre analyse et mieux comprendre les tendances dans les données. Il peut aider à prédire les résultats potentiels de l'entreprise, à identifier les opportunités et les risques et à créer des tableaux de bord interactifs pour obtenir une vue d'ensemble des données. Cela peut conduire à de meilleures décisions commerciales et à une augmentation des revenus.

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Pourquoi se lancer dans l'analyse R ?

R est un langage de codage open source et dispose d'une communauté étendue, ce qui signifie qu'il existe de nombreux exemples de codes disponibles pour un large éventail de projets d'analyse de données. Il est également gratuit et constitue donc un excellent point de départ pour expérimenter l'analytique dans votre entreprise. Souvent, R est utilisé pour tester un nouveau projet d'analyse ou une démonstrations de faisabilité afin de démontrer les avantages d'un investissement supplémentaire par la direction. Avec plus de deux millions d'utilisateurs, il existe d'innombrables forums et tutoriels R pour aider les analystes à apprendre le langage par eux-mêmes.