O que é R Analytics?

R analytics é análise de dados usando a linguagem de programação R, uma linguagem de código aberto usada para computação estatística ou gráficos. Esta linguagem de programação é frequentemente usada em análises estatísticas e mineração de dados. Ela pode ser usada para analisar e identificar padrões e construir modelos práticos. R não só pode ajudar a analisar os dados das organizações, mas também pode ser usada para ajudar na criação e desenvolvimento de aplicativos de software que realizam análises estatísticas.

Com uma interface gráfica do usuário para o desenvolvimento de programas, a R oferece suporte a uma variedade de técnicas de modelagem analítica, como testes estatísticos clássicos, agrupamento, análise de série temporal, modelagem linear e não linear e muito mais. A interface tem quatro janelas: a janela do script, a janela do console, a área de trabalho e a janela do histórico e as guias de interesse (ajuda, pacotes, gráficos e arquivos). R permite plotagens e gráficos prontos para publicação e armazenamento de análises reutilizáveis para dados futuros.

A R Analytics tornou-se cada vez mais popular ao longo dos anos e continua sendo uma das principais linguagens analíticas para muitas universidades e faculdades. Ela está bem estabelecida hoje na academia, bem como entre corporações em todo o mundo, por fornecer análises robustas, confiáveis e precisas. Embora a programação em R fosse originalmente vista como difícil para os não estatísticos aprenderem, a interface do usuário tornou-se mais amigável nos últimos anos. Permitindo também agora extensões e outros plug-ins como R Studio e R Excel, tornando o processo de aprendizagem mais fácil e rápido para novos analistas de negócios e outros usuários. A R tornou-se o padrão da indústria para análise estatística e projetos de mineração de dados e deve crescer em uso à medida que mais graduados entrem na força de trabalho como analistas treinados em R.

Quais são os benefícios da R Analytics?

A análise de negócios em R permite que os usuários analisem dados de negócios com mais eficiência. A seguir estão alguns dos principais benefícios obtidos por empresas que empregam R em seus programas de análise:

Democratização da análise em toda a organização : R pode ajudar a democratizar a análise, permitindo aos usuários de negócios visualização de dados interativos e ferramentas de relatório. A R pode ser usada para ciência de dados por não cientistas de dados, para que os usuários de negócios e cientistas de dados cidadãos possam tomar melhores decisões de negócios. A análise de R também pode reduzir o tempo gasto na preparação de dados e no data wrangling, permitindo que os cientistas de dados se concentrem em iniciativas de ciência de dados mais complexas.

Fornecendo informações mais profundas e precisas : hoje, a maioria das empresas de sucesso é orientada por dados e, portanto, a análise de dados afeta quase todas as áreas de negócios. E embora haja uma grande variedade de ferramentas poderosas de análise de dados, a R pode ajudar a criar modelos poderosos para analisar grandes quantidades de dados. Com coleta e armazenamento de dados mais precisos por meio da R analytics, as empresas podem fornecer insights mais valiosos aos usuários. Os mecanismos analíticos e estatísticos que usam a R fornecem informações mais profundas e precisas para o negócio. A R pode ser usada para desenvolver análises muito específicas e aprofundadas.

Aproveitando Big Data : A R pode ajudar na consulta de Big Data e é usada por muitos líderes do setor para alavancar Big Data em toda a empresa. Com a R analytics, as organizações podem ter novas informações em seus grandes conjuntos de dados e dar sentido a seus dados. A R pode lidar com esses grandes conjuntos de dados e é indiscutivelmente tão fácil, senão mais fácil de ser usada, para a maioria dos analistas como qualquer uma das outras ferramentas analíticas disponíveis hoje.

Criando visualizações de dados interativos : A R também é útil para visualização de dados e> exploração de dados porque oferece suporte à criação de gráficos e diagramas. Inclui a capacidade de criar visualizações interativas e gráficos e gráficos 3D que são úteis para a comunicação com os usuários de negócios.

Como a R analytics pode ser implementada?

Embora a programação R tenha sido originalmente projetada para estatísticos, ela pode ser implementada para uma variedade de usos, incluindo análise preditiva , modelagem de dados e mineração de dados . As empresas podem implementar R para criar modelos personalizados para coleta de dados, armazenamento em cluster e análise. A R analytics pode fornecer uma maneira valiosa de desenvolver rapidamente modelos direcionados ao entendimento de áreas específicas do negócio e fornecer percepções personalizadas sobre as necessidades do dia-a-dia.

A R analytics pode ser usada para os seguintes fins:

• Teste estatístico
• Análise prescritiva
• Análise preditiva
• Análise de série temporal
• Análise de variações hipotéticas
• Modelos de regressão
• Exploração de dados
• Previsão
• Mineração de texto
• Mineração de dados
• Visual Analytics
• Análise da web
• Análise de mídia social
• Análise de sentimentos

A R pode ser usada para resolver problemas de negócios do mundo real turbinando o programa de análise de uma organização. Ela pode ser integrada a uma plataforma analítica de negócios para ajudar os usuários a obter o máximo de seus dados. Com uma extensa biblioteca de funções R e técnicas estatísticas avançadas, a R pode ser usada para aplicar modelos estatísticos à sua análise e compreender melhor as tendências nos dados. Ela pode ajudar a prever resultados de negócios em potencial, identificar oportunidades e riscos e criar painéis interativos para obter uma visão abrangente dos dados. Isso pode levar a melhores decisões de negócios e aumento da receita.

Por que você deve começar a usar a R Analytics?

A R é uma linguagem de codificação de código aberto e tem uma comunidade extensa, o que significa que existem muitos códigos de amostra disponíveis para uma ampla gama de projetos de análise de dados. Também é gratuita e, portanto, um ótimo ponto de partida para experimentar análises em sua empresa. Frequentemente, a R é usada para testar um novo projeto analítico ou Prova de Conceito para demonstrar os benefícios de mais investimentos por parte da gerência. Com mais de dois milhões de usuários, existem inúmeros fóruns e tutoriais R disponíveis para ajudar os analistas a aprender a linguagem por conta própria.