Cos'è R Analytics?

R analytics corrisponde alla data analytics usando il linguaggio di programmazione R, un linguaggio open-source utilizzato per il calcolo statistico o la grafica. Questo linguaggio di programmazione è spesso usato nell'analisi statistica e nel data mining. Può essere utilizzato per l'analitica per identificare modelli e costruire modelli pratici. R non solo riesce ad aiutare ad analizzare i dati delle organizzazioni, ma può anche essere usato per aiutare nella creazione e nello sviluppo di applicazioni software che eseguono analisi statistiche.

R Analytics

Con un'interfaccia grafica per lo sviluppo di programmi, R supporta una vasta gamma di tecniche di modellazione analitica come test statistici classici, clustering, analisi delle serie temporali, modellazione lineare e non lineare, e altro. L'interfaccia dispone di quattro finestre: la finestra dello script, la finestra della console, l'area di lavoro e la finestra della cronologia, e le schede di interesse (aiuto, pacchetti, grafici e file). R permette di avere grafici e diagrammi pronti per la pubblicazione e di memorizzare analisi riutilizzabili per dati futuri.

R ha acquisito sempre più popolarità nel corso degli anni e rimane un linguaggio analitico di punta per molte università e college. Oggi si è affermato all'interno del mondo accademico così come tra le aziende di tutto il mondo per fornire analisi solide, affidabili e accurate. Nonostante la programmazione di R fosse originariamente considerata difficile da apprendere per coloro che non sono statistici, l'interfaccia utente è diventata più user-friendly negli ultimi anni. Adesso permette anche estensioni e altri plugin come R Studio e R Excel, rendendo il processo di apprendimento più semplice e veloce per i nuovi analisti di business e altri utenti. È diventato lo standard industriale per l'analisi statistica e i progetti di data mining e il suo uso è destinato a crescere man mano che più laureati accedono alla forza lavoro come analisti formati in R.

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Quali sono i vantaggi di R Analytics?

La Business analytics in R permette agli utenti di analizzare i dati aziendali in modo più efficiente. I seguenti sono alcuni dei principali benefici realizzati dalle aziende che impiegano R nei loro programmi di analisi:

Democratizzazione dell'Analitica all'interno dell'organizzazione: R è in grado di aiutare a democratizzare l'analitica mettendo a disposizione degli utenti aziendali strumenti interattivi di data visualization e di reporting. R può essere usato per la data science da coloro che non sono data scientist in modo che gli utenti aziendali e i citizen data scientist possano prendere decisioni aziendali migliori. R analytics può anche ridurre il tempo trascorso per la preparazione dei dati e il data wrangling, permettendo ai data scientist di concentrarsi su iniziative di data science più complesse.

Fornire spunti più approfonditi e precisi: Oggi, la maggior parte delle aziende di successo è guidata dai dati e, pertanto, la Data Analytics riguarda quasi ogni area del business. E sebbene vi sia una serie di potenti strumenti di data analytics, R può contribuire a creare modelli potenti per analizzare grandi quantità di dati. Grazie alla raccolta e all'archiviazione di dati più precisi attraverso R analytics, le aziende possono fornire agli utenti una visione più preziosa. Le analisi e i motori statistici che usano R forniscono conoscenze più profonde e accurate per il business. R può essere usato per sviluppare analisi molto specifiche e approfondite.

Fare leva sui Big Data: R è in grado di aiutare a interrogare i big data ed è utilizzato da molti leader del settore per sfruttare i big data in tutto il business. Con R analytics, le organizzazioni possono far emergere nuove prospettive nei loro grandi set di dati e dare un senso ai loro dati. R è in grado di gestire questi grandi set di dati e, probabilmente, è altrettanto facile se non più facile da usare per la maggior parte degli analisti di qualsiasi altro strumento di analisi disponibile oggi.

Creazione di Data Visualization: R è anche utile per data visualization e data exploration perché supporta la creazione di grafici e diagrammi. Comprende la capacità di creare visualizzazioni interattive e grafici e diagrammi 3D che sono utili per comunicare con gli utenti aziendali.

Come può essere implementato R Analytics?

Mentre la programmazione R è stata originariamente concepita per gli statistici, può essere messa in atto per una varietà di usi tra cui predictive analytics, modellazione dei dati, e data mining. Le aziende possono implementare R per creare modelli personalizzati per la raccolta, il clustering e l'analisi dei dati. R analytics è in grado di fornire un metodo prezioso per sviluppare rapidamente modelli mirati alla comprensione di aree specifiche del business e offrire spunti su misura per le esigenze quotidiane.

R analytics può essere utilizzato per le seguenti finalità:

R può essere utilizzato per risolvere problemi di business reali potenziando il programma di analisi di un'organizzazione. Può essere integrato nella analytics platform di un'azienda per aiutare gli utenti ad ottenere il massimo dai propri dati. Con una vasta libreria di funzioni R e tecniche statistiche avanzate, R può essere utilizzato per mettere in pratica modelli statistici alle analisi e comprendere meglio le tendenze nei dati. È in grado di aiutare a prevedere potenziali esiti di business, identificare opportunità e rischi e creare dashboard interattivi per acquisire una visione completa dei dati. Ciò può condurre a migliori decisioni di business e ad un aumento delle entrate.

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Perché dovresti iniziare con R Analytics?

R è un linguaggio di codifica open source e possiede una vasta comunità, il che significa che sono disponibili molti codici di esempio per una vasta gamma di progetti di analisi dei dati. È anche gratuito e perciò è un ottimo punto di partenza per sperimentare l'analitica nella tua azienda. Spesso, R viene utilizzato per testare un nuovo progetto di analisi o una proof of concept per dimostrare i benefici di ulteriori investimenti da parte del management. Con oltre due milioni di utenti, sono disponibili innumerevoli forum e tutorial su R per aiutare gli analisti ad apprendere il linguaggio da soli.