什么是 R 分析?

R 分析是使用 R 编程语言的数据分析,这是用于统计计算或图形的开源语言。这种编程语言经常用于统计分析和数据挖掘。它可用于分析,以识别模式并构建实用模型。R 不仅可以帮助分析组织的数据,还可以用来帮助创建和开发执行统计分析的软件应用程序。

R 分析

利用用于开发程序的图形用户界面,R 支持各种分析建模技术,例如经典统计测试、聚类、时间序列分析、线性和非线性建模等。界面有四个窗口:脚本窗口、控制台窗口、工作区和历史记录窗口以及兴趣标签(辅助、软件包、图表和文件)。R 允许出版就绪的图形和图表,以及存储可重复使用的分析以供将来的数据使用。

多年来,R 已变得越来越受欢迎,并且仍然是许多大学和学院的顶级分析语言。如今,它在学术界以及世界各地的公司中已经成熟,能够提供强大、可靠和准确的分析。虽然最初人们认为 R 编程对于非统计人员来说很难学习,但近年来用户界面变得更加方便用户使用。现在,它还允许扩展和其他插件,例如 R Studio 和 R Excel,使新业务分析师和其他用户的学习过程变得更轻松快捷。它已成为统计分析和数据挖掘项目的行业标准,并且随着越来越多的毕业生作为 R-训练有素的分析师进入劳动力队伍,它的使用会越来越多。

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R 分析的好处是什么?

R 中的业务分析使用户能够更高效地分析业务数据。以下是在分析计划中使用 R 的公司实现的一些主要利益:

在整个组织中实现分析民主化:R 可以通过使用交互式数据可视化和报告工具帮助企业用户实现分析民主化。非数据科学家可以使用 R 进行数据科学,以便商业用户和公民数据科学家能够做出更好的商业决策。R 分析还可以减少花在数据准备和数据整理上的时间,使数据科学家能够专注于更复杂的数据科学计划。

提供更深入、更准确的见解:今天,大多数成功的公司都是以数据驱动的,因此数据分析影响几乎所有业务领域。尽管有大量强大的数据分析工具,但 R 可以帮助创建强大的模型来分析大量数据。通过 R 分析实现更精确的数据收集和存储,公司可以向用户提供更有价值的见解。使用 R 分析和统计引擎为业务提供更深入、更准确的见解。R 可用于开发非常具体、深入的分析。

利用大数据:R 可以帮助查询大数据,并且许多行业领导者都使用它在企业中利用大数据。借助 R 分析,组织可以在大型数据集中展现新的见解,并理解自己的数据。R 可以处理这些大数据集,可以说对于大多数分析师来说,与当今可用的任何其他分析工具一样容易,甚至更容易使用。

创建交互式数据可视化:R 对于数据可视化和数据探索也很有帮助,因为它支持创建图形和图标。包括创建有助于与业务用户沟通的交互式可视化以及 3D 图表和图形的能力。

如何实施 R 分析?

虽然 R 编程最初是为统计人员设计的,但它可以用于各种用途,包括预测分析、数据建模和数据挖掘。企业可以实施 R 来创建用于数据收集、聚类和分析的自定义模型。R 分析可以提供一种有价值的方法,快速开发模型,以了解特定业务领域,并针对日常需求提供量身定制的见解。

R 分析可用于以下目的:

R 可以通过增强组织的分析计划来解决现实世界的商业问题。它可以集成到企业的分析平台中,以帮助用户充分利用自己的数据。凭借丰富的 R 函数库和先进的统计技术,R 可用于将统计模型应用于分析并更好地了解数据的趋势。它可以帮助预测潜在的业务成果、识别机会和风险,并创建交互式仪表板以全面了解数据。这可以带来更好的业务决策和增加收入。

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为什么你应该开始使用 R 分析?

R 是有广大社群的开放原始码,这意味着有许多示例代码可用于各种数据分析项目。它是免费的,因此是在贵公司实行实验分析的极好起点。通常,R 用于测试新的分析项目或概念验证,以展示管理层进一步投资的好处。拥有超过 200 万用户,有无数的 R 论坛和教程可供分析师自己学习语言。