
R語言商業(yè)支持發(fā)展之路或許可行_數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)的爆炸性增長給企業(yè)帶來了壓力,同時也催生了數(shù)據(jù)驅動業(yè)務的發(fā)展理念,企業(yè)等各種組織不得不重視數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析的作用,為統(tǒng)計計算和圖形化而生 的R語言迎合了這一龐大的需求,為了幫助企業(yè)更好地掌握和利用R語言,應對大數(shù)據(jù)時代統(tǒng)計編程的需求,Revolution Analytics推出了新工具包,以支持R語言。
David Smith是Revolution Analytics的社區(qū)總監(jiān)和新開源解決方案組的領頭人,他指出:“許多公司投入大量資金收集數(shù)據(jù),這在過去是從未有過的,而收集數(shù)據(jù)只是第一步,分析數(shù)據(jù)才是關鍵?!边@也解釋了為什么組織想要仔細地研究R語言。
Smith告訴我們:“R語言幾乎成為了數(shù)據(jù)科學領域的通用語言?!?/span>
作為一個用于統(tǒng)計分析和基于數(shù)據(jù)圖形渲染的開源編程語言,R語言獲得的人氣很高。Revolution Analytics估計在所有數(shù)據(jù)挖掘項目中超過70%用到了R語言,R語言廣泛應用于各個領域,尤其是在金融、制藥、新聞傳媒和市場營銷等行業(yè),這些行 業(yè)采用R語言輔助決策,基于數(shù)據(jù)發(fā)展相關業(yè)務。
Revolution Analytics已經(jīng)提供了一個商業(yè)級R語言發(fā)行版,該發(fā)行版被稱為Revolution R Enterprise(RRE)。RRE專用于解決特定的問題,比如:大數(shù)據(jù)式的數(shù)據(jù)分析和高性能計算等,Smith表示:“我們致力于通過 AdviseR幫助到每一個使用R語言的人?!?/span>
這個包在R 3和R 3.1中都提供相關支持,像其他被廣泛使用的第三方插件包一樣,該工具包有良好的兼容性。
目前很多公司還只在內(nèi)部使用R語言,但它們正在努力將這一統(tǒng)計編程語言應用到全面的生產(chǎn)使用中,Revolution Analytics致力于為這些企業(yè)設計工具包,并提供相關服務。
該工具包還為R語言提供實時的技術支持,Revolution Analytics工程師分布在美國、英國和新加坡,確??梢詾槿蛴脩籼峁崟r服務。
該公司還為企業(yè)提供電話熱線,幫助企業(yè)解決R語言的安裝和運行、數(shù)據(jù)源使用、性能問題的故障排除、錯誤診斷和功能使用等技術問題。
Smith預測服務部門會收到很多技術問題,而這些問題可能從R語言安裝時就產(chǎn)生了?!昂驮S多開源軟件一樣,一旦你開始使用R語言,難免會遇到各種各樣的問題?!睅椭髽I(yè)分析內(nèi)部數(shù)據(jù)集也是個新的領域,服務部門會提供一些幫助。
雖然R語言看起來并不難學,但是學習R語言“不僅僅是學習使用圖形用戶界面這么簡單,要真正使用好R語言,用戶界面背后的代碼才是難點?!?/span>
該服務可以幫助用戶將他們的R語言副本與其他副本聯(lián)系起來,提供更多的圖形化業(yè)務分析工具,比如Tableau、Alteryx Analytics、RStudio和Qlikview。
AdviseR工具包允許用戶對論壇和由Revolution Analytics維護的知識庫進行無限制訪問,該公司還將每月提供由R語言專家參與的Web研討會。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11