R система: Что такое R, или как слезть с иглы Excel / Skillbox Media

Язык программирования R: что это, зачем нужен

Универсальные языки программирования подходят почти для любых задач, а специализированные — для конкретных нужд разработчиков: например, как R,
язык для науки и анализа данных.

• Что такое язык R
• Зачем изучать R
• Особенности языка программирования R
• Возможности языка R
• Что можно написать на R
• Чем R отличается других инструментов анализа данных
• Где и как учить язык R

Что такое язык R

R — язык программирования, созданный специально для статистического анализа данных. Его разработали на факультете статистики Оклендского университета для внутреннего использования под влиянием другого подобного языка — S, который был платным и недоступным для широкого круга разработчиков. Поэтому в Окленде решили создать бесплатную альтернативу.

На другие популярные языки R абсолютно не похож. У него свой уникальный синтаксис, функции и принципы работы. У языка R чёткая сфера применения — статистические вычисления, анализ данных и машинное обучение. Его создавали специально для этих задач, и для других он не подходит.

R — не только язык для анализа данных, но и целая рабочая среда, куда уже встроены готовые методы статистического анализа и инструменты для визуализации.

Материал по теме:

Визуализация данных: применение в работе, основные принципы, способы и инструменты для использования

Зачем изучать R

Язык R — один из самых распространённых в научной среде. Им пользуются математики, биологи, генетики и другие учёные, которым нужно проводить статистические исследования и строить модели. Поэтому язык R нужно изучать тем, кто планирует заниматься научными исследованиями.

Вне научной среды язык программирования R очень востребован. Статистические исследования важны для двух коммерческих специальностей — аналитиков данных и специалистов по Data Science. Им регулярно нужно проводить математические расчёты на основе выборок данных, и язык R для этого подходит идеально. В сфере анализа данных и машинного обучения без R — никуда.

Кроме того, язык разработки R хорошо интегрируется с другими языками программирования. Например, благодаря библиотеке Shiny он позволяет встраивать в веб-страницы интерактивные дашборды, графики и таблицы — то есть добавлять элементы сложного статистического анализа в интерфейс сайтов и приложений. Поэтому его полезно будет изучить и тем, кто знает другие языки программирования, чтобы использовать в своей работе.

Карта банков крови в Индии, отрисованная с помощью библиотеки Shiny. Источник: https://shiny.rstudio.com/

R — не единственный инструмент аналитиков данных. Многие работают, используя Python. Именно его изучают на курсе «Аналитик данных», а также разбирают принципы статистического анализа и другие инструменты, необходимые для работы аналитика.

Повышайте прибыль компании с помощью данных

Научитесь анализировать большие данные, строить гипотезы и соберите 13 проектов в портфолио за 6 месяцев, а не 1,5 года. Сделайте первый шаг к новой профессии в бесплатной вводной части курса «Аналитик данных».

Особенности языка программирования R

Может работать с разными парадигмами программирования, но лучше всего справляется с объектно-ориентированной. Функции и таблицы для него — объекты, которые взаимодействуют между собой. Это позволяет писать сложные распределённые программы, в которых удобно по несколько раз использовать одни и те же функции и объекты.

Интерпретируемый. Программа на языке R сразу готова к исполнению — её не нужно собирать в исполняемый файл с помощью компилятора. Можно ещё в процессе написания кода проверять его работу по частям.

Простой по синтаксису. R в своей основе не содержит сложных конструкций и запутанных функций. Даже типов данных у него всего четыре: символьные, числовые, логические и комплексные. Но эти простые типы и функции языка R можно собирать в сложные конструкции и структуры данных. Это как лего — детальки сами по себе простые, а создать из них можно как игрушечную машинку, так и боевой вертолёт.

Есть удобные интерактивные инструменты. Для R есть среда разработки RStudio с подсветкой синтаксиса, навигацией по тексту программы, сортировкой таблиц и отображением графиков в отдельном окне. Есть приложение-блокнот Jupyter Notebook для создания и обмена программами на R прямо в браузере. И дистрибутив Anaconda с коллекцией популярных библиотек.

Внутри RStudio есть область для редактирования кода, консоль, системные библиотеки, история изменений и другие инструменты для разработки на языке R

Доступны тысячи библиотек и расширений. Готовые функции для визуализации данных, быстрых статистических операций, распознавания текстов, A/B-тестирования и отдельных научных отраслей.

Возможности языка R

Обычно на R не пишут классические сервисы с интерфейсом, кнопками и текстом, к которым все привыкли. Чаще всего программы на R представляют собой код, выполнение которого выводит какой-то определённый результат или графики. С помощью языка R можно:

● Очистить и обработать данные. Например, для обработки массива информации о популярности разных товаров на R можно написать программу, которая сгруппирует данные о покупках по товарам, удалит дубли и подготовит таблицу для дальнейшей аналитики.

● Провести статистический тест. Посчитать среднюю продолжительность и увидеть, есть ли статистически значимая разница между несколькими показателями.

● Объединять данные из разных таблиц. Взять таблицы разных форматов, собрать из них данные и обрабатывать все как единый файл.

● Отрисовать интерактивный график. Распределить данные, отрегулировать параметры.

● Анализировать регрессионные модели. Выявить отношения между переменными — например, как доход магазина зависит от разных факторов.

● Провести другую математическую операцию. Объединить многомерные массивы, спрогнозировать величину, распознать текст. Для большинства задач есть готовые библиотеки, либо можно написать собственный код, используя широкий математический инструментарий.

Что можно написать на R

Аналитика — не единственное применение языка R. На нём можно писать интерактивные веб-приложения. Для этого есть отдельная библиотека — Shiny. С её помощью можно быстро создать страницу, на которой будут выводиться результаты работы программы, написанной на языке R. Пример такой программы — статистика заболеваемости коронавирусом.

Цифры на сайте меняются после обновления страницы, если программа получает новые данные

Чем R отличается других инструментов анализа данных

У языка программирования R есть два типа «конкурентов»:

● Инструменты для анализа данных без кода: Power BI, Excel, Google Sheets, Tableau.

● Языки программирования, ориентированные на работу с данными: Python и Julia.

От каждого из этих типов у R свои отличия.

Инструменты для анализа данных

Эти инструменты гораздо проще в освоении, особенно на базовом уровне — даже в школах детей учат работать с Excel. Они имеют графический интерфейс и позволяют быстро проводить простые операции. Например, для подсчёта среднего значения в Excel достаточно пары кликов.

Однако из простоты вытекает ограниченность. Если какой-то функции в инструменте нет, с этим ничего не поделать — придётся ждать, пока разработчик её добавит. Самостоятельно написать инструмент, нужный для конкретной задачи, не получится. Кроме того, не все инструменты подходят для анализа слишком больших массивов данных, например таблиц величиной в миллионы строк.

Другие языки программирования

Python, Julia и другие языки, которые используют для анализа данных, считаются более универсальными. На них можно писать полноценные приложения, создавать графические интерфейсы и разрабатывать программы, напрямую не связанные с математикой и статистикой.

При этом из-за своей универсальности они несколько проигрывают R, который создавали специально для статистического анализа. В других языках меньше готовых аналитических инструментов, и сложные математические операции проводить в них менее удобно. Рассмотрим основные плюсы и минусы языка программирования R.

✅ Плюсы

● Практически неограниченный набор готовых функций для анализа данных. Если нужно провести какую-то операцию, для неё наверняка уже написана функция или библиотека.

● Возможность работать с большими данными. Классическим аналитическим программам таблицы с миллионами строк не по зубам.

● Разнообразный интерфейс. Можно работать как в командной строке, так и в пользовательском редакторе с графическим интерфейсом. У инструментов для анализа нет первого, у языков программирования — второго.

● Бесплатная лицензия. За большинство программ для анализа данных нужно платить.

● Работа под любой операционной системой. Даже непопулярными дистрибутивами Linux.

● Удобное создание и редактирование графиков. Можно создавать визуализацию любого типа.

● Активное сообщество. Язык R использует и поддерживает много людей, по нему проводят конференции, отвечают на вопросы, записывают видеоуроки.

❌ Минусы

● Узкая специализация. В отличие от других языков программирования, R используют только для аналитики. Полноценное приложение на нём не напишешь. Поэтому нужен он скорее не разработчикам, а тем, кто занимается анализом данных.

● Высокий порог входа. Язык R сложен для изучения, несмотря на простой синтаксис. У него много нюансов, без знания которых работать не получится. Для полноценного программирования на R придётся глубоко погрузиться в математику.

● Малая популярность в русскоязычном сообществе. В России Python намного популярнее. По R сложнее найти вакансии, а обсуждения, уроки и материалы по языку почти все написаны на английском.

Где и как учить язык R

Если специалист хочет заниматься наукой, то изучать язык R лучше в вузе. Когда интересно развитие в другой области знаний, то, как и в случае с другими языками программирования, его можно выучить на курсах. Существуют как отдельные программы по языку R, так и курсы анализа данных или Data Science, где R изучают как рабочий инструмент для этих специальностей.

Чтобы язык R действительно приносил пользу, вместе с ним нужно изучить математику: алгоритмы, функции, статистический анализ. На курсах по анализу данных это обычно преподают, а осваивать самостоятельно можно, например, по вузовским учебникам.

Статью подготовили:

Поделиться

Читать также:

8 самых популярных языков программирования для работы с Big Data

Читать статью

Как ООП помогает разработчикам писать код быстрее и проще

Читать статью

R — Язык для статистической обработки данных / Хабр

Язык для статистической обработки данных

Статьи Посты Авторы Компании

Сначала показывать

Порог рейтинга

Уровень сложности

itmo 18 апр в 12:30

Время на прочтение 11 мин

Количество просмотров 806

Блог компании ИТМО R *Визуализация данных *Здоровье Биология

В этой статье расскажем о проекте, реализованном во время первой и второй волн пандемии COVID-19. Сегодня его идеолог и основной разработчик — Евгений Бакин — учится в магистратуре в ИТМО на программе Public Health Sciences (мы писали о ней в блоге). Проект реализовывался вне стен университета, но, во‑первых, он интересен сам по себе — математические методы, примененные к стандартным анализам крови, на пике заболеваемости COVID-19 немного упорядочили хаос для врачей и помогли спасти жизни людей. А во‑вторых, проект и подтолкнул специалиста в магистратуру. Пандемия имела огромные социально‑экономические последствия и повлияла на систему здравоохранения — Евгений заинтересовался более высокоуровневым взглядом на проблему.

Читать далее

Всего голосов 6: ↑5 и ↓1 +4

Комментарии 6

Marousssya 15 апр в 09:45

Время на прочтение 6 мин

Количество просмотров 2K

Big Data *R *Учебный процесс в IT Интернет вещей Экология

Из песочницы

Всем привет! Я тот самый человек, который учится на бакалавриате по направлению «Экология и природопользование» в обычном Российском ВУЗе. И будучи человеком, которому трудно утолить жажду знаний, мне приходится часто себя ловить на мыслях об улучшении и оптимизации многих процессов, в том числе и в образовании. В целом, образовательная программа моего ВУЗа достаточно неплоха, и мы получаем от преподавателей (конечно же, не от всех) информацию из научных кругов, говорим о инновационных исследованиях и приборах, которые дают новый толчок в изучении такой многокомпонентной науки как экология.

Я думаю, не трудно догадаться, что в современных реалиях все завязано на IT, в том числе и экология. Все меньше становится природных процессов, в которых не используются информационные технологии. Честно, даже затрудняюсь привести такой пример. И вот тут возникает реальная проблема подготовки квалифицированных кадров, которые должны отвечать современным требованиям. И я тут даже не про работодателей, а про жизнь – обычную человеческую бытовуху. Мир меняется бешенными темпами — это факт. Природные процессы меняются, как и мы с вами – также стремительно и безвозвратно. Научное сообщество даже не сразу успевает эти изменения детектировать и осмыслять, поэтому вопрос поиска и подготовки специалистов на стыке нескольких наук не менее актуальная проблема чем изменение климата.

С вашего позволения я попытаюсь рассмотреть некоторые проблемы и пути решения подготовки айтишников-экологов/экологов-айтишников, а также ответить на вопрос как IT-специалисты-экологи спасут планету.

Читать далее

Всего голосов 18: ↑11 и ↓7 +4

Комментарии 10

Blastim 21 мар в 20:51

Уровень сложности Простой

Время на прочтение 3 мин

Количество просмотров 2.4K

R *История IT Научно-популярное Биология

Ретроспектива

R — это не просто язык программирования, это лингва-франка для многомиллионного сообщества статистиков, биоинформатиков, датасаентистов. Обсудим несколько знаковых инструментов в R: их историю и зачем они нужны.

Читать далее

Всего голосов 10: ↑7 и ↓3 +4

Комментарии 6

MaxRokatansky 21 мар в 18:27

Уровень сложности Простой

Время на прочтение 4 мин

Количество просмотров 5.1K

Блог компании OTUS Программирование *R *

Интервью

Всем привет, я Дмитрий Володин, Analytics Engineer из TrafficStars. Сегодня я хочу немного порефлексировать на тему спроса на R и целесообразности его изучения.

Текст будет выражать личный опыт и мнение, я не буду проводить аналитическую работу по сравнению средних зарплат и количества вакансий на разных языках. Скорее поделюсь своими мыслями. И постараюсь оставаться не предвзятым по максимуму.

Читать далее

Всего голосов 15: ↑12 и ↓3 +9

Комментарии 6

Abby_Baby 15 мар в 21:24

Время на прочтение 5 мин

Количество просмотров 1. 3K

Data Mining *API *R *

Туториал

Этот небольшой пример того, как начать работу с Notion API. Вся документация находится здесь

Для начала работы с Notion API и нужно выполнить несколько шагов:

Читать далее

Всего голосов 4: ↑4 и ↓0 +4

Комментарии 0

MaxRokatansky 6 мар в 15:48

Время на прочтение 13 мин

Количество просмотров 1K

Блог компании OTUS Программирование *R *

«На небе только и разговоров, что о функциональном программировании.»

Всем привет. Меня зовут Дмитрий Володин, я Analytics Engineer в TrafficStars. Сегодня я хочу рассказать вам о приёмах ФП в R. Исходить я постараюсь из более-менее реальных задач, а не учебных, чтобы показать, что элементам ФП вполне есть место в вашем ящике с инструментами.

Читать далее

Всего голосов 12: ↑11 и ↓1 +10

Комментарии 2

acheremuhin

000Z» title=»2023-02-24, 22:14″>24 фев в 22:14

Уровень сложности Средний

Время на прочтение 5 мин

Количество просмотров 995

Классические статистические тесты – это, как правило, тесты, проверяющие гипотезу о равенстве (медианы определенному значению, средних в двух независимых группах, дисперсии во многих зависимых группах, коэффициента корреляции нулю и т.д.).

Однако существует и альтернативный подход — так называемая группа тестов эквивалентности, которая проверяет гипотезу о том, находится ли наблюдаемая разница / значение в интервале незначимости

В статье приведен обзор пакета negligible на R, который реализует данные статтесты. Обзор сопровождается примерами применения данной группы тестов на встроенных базах данных

Читать далее

Всего голосов 5: ↑5 и ↓0 +5

Комментарии 2

GolovinDS

21 фев в 18:40

Уровень сложности Простой

Время на прочтение 14 мин

Количество просмотров 1. 4K

Блог компании OTUS R *

Туториал

Recovery mode

Всем привет. Меня зовут Дмитрий Володин, я Analytics Engineer в Trafficstars. Когда‑то я, как и все, был начинающим аналитиком данных на R и передо мной на этом этапе остро встал вопрос запуска моего кода по расписанию. Ещё желательно было иметь возможность запускать откуда угодно. А уж запускать «кнопочкой play» вообще казалось мечтой.

Эта статья нацелена на начинающих аналитиков данных (не обязательно на R). Также она может быть полезна и опытным аналитикам. Особенно если плохо с коммуникацией с разработчиками и инфраструктурщиками (или их просто нет у вас в компании). Я пересказываю свой опыт, но кажется, он будет весьма полезен читателям.

Читать далее

Всего голосов 13: ↑13 и ↓0 +13

Комментарии 0

Abby_Baby 13 фев в 22:07

Уровень сложности Простой

Время на прочтение 3 мин

Количество просмотров 822

Мнение

Периодически возникают задачи в R, которые просты по своей сути, но не очевидны для тех, кто только начинает свой путь.

Представим, что в нашей организации каждый последний понедельник месяца происходит учет товара. В эти дни нет продаж. И мы бы хотели учесть это в наших прогнозах. Стоит вопрос: как в данных «выловить» эти понедельники, не используя function.

Читать далее

Всего голосов 2: ↑2 и ↓0 +2

Комментарии 2

i_shutov

24 янв в 10:09

Время на прочтение 3 мин

Количество просмотров 2.7K

Data Mining *R *Визуализация данных *

Туториал

«Мы сделаем вас счастливыми! Вы будете счастливыми!»
«Отроки во Вселенной» (1974)

Менеджеры в большинстве компаний хотят примерно одного и того же. Чтобы сложные вещи объяснялись простым языком, а все можно было свести к спидометрам, градусникам и светофорам.

Аллегория вполне понятная, пытаться объяснять что-либо — в 99% случаев процедура бессмысленная и энергозатратная. Поэтому ниже пример, как двумя экранами кода можно быстренько превратить временные ряды, которые почти всегда встречаются в больших количествах, в светофор.

Все предыдущие публикации.

Читать дальше →

Всего голосов 6: ↑6 и ↓0 +6

Комментарии 2

KirovDoc 11 янв в 19:18

Время на прочтение 3 мин

Количество просмотров 3.1K

R *Машинное обучение *Искусственный интеллект Здоровье

Первая часть собрала хорошую «кассу» в виде рейтинга и кармы, но самое главное вызвала интерес аудитории. Последний факт стал решающим критерием для написания продолжения. Очень часто, 2-я часть хуже первой, но я все же решил рискнуть. Представлюсь снова, меня зовут Александр и я врач-гематолог. Я работаю над приложением по интерпретации общего анализа крови (ОАК) с помощью алгоритмов машинного обучения (МО). После публикации первой заметки о проекте я внимательно изучил комментарии своих читателей. Сразу скажу — практически все из них были конструктивными и понятными. Спасибо всем! Это подстегнуло перенести проект в список приоритетных и поработать над обновлением. Кому не терпится, могут сразу переходить по ссылке. Бот работает в тестовом режиме. Ниже я кратко и подробно расскажу, что изменилось.

Читать далее

Всего голосов 19: ↑18 и ↓1 +17

Комментарии 15

KirovDoc 3 янв в 22:47

Время на прочтение 3 мин

Количество просмотров 12K

R *Искусственный интеллект Здоровье

Из песочницы

Всем привет, меня зовут Александр и я врач-гематолог. Для справки, это тот, кто занимается болезнями крови. Мой общий стаж перевалил за 16 лет, я кандидат медицинских наук и последние пару-тройку лет интересуюсь анализом данных, machine learning и ИИ в медицине. Под «интересуюсь» я подразумеваю исследования и публикации по этим темам, а также обучение и саморазвитие.

Так как я ни разу не программист, то мой пост будет не про это. Тем не менее последние пару лет моим рабочим инструментом является R. Это не тот язык программирования, на котором можно писать крутые сайты или приложения, но кое-что он все-таки умеет. R — больше про анализ данных, чем я и занимаюсь. Сегодня я хочу кратко рассказать и показать один из моих проектов на R, который решает вполне конкретную прикладную задачу — интерпретацию общего анализа крови.

Общий анализ крови (ОАК) – самый частый и один из самых сложных анализов человека для интерпретации, что обусловлено большим числом входящих в него параметров. Как правило, именно этот анализ является скрининговым тестом как для гематологов амбулаторного приема, так и для врачей общей практики и других специальностей. Объемы выполняемых анализов исчисляются сотнями тысяч. Моя идея не нова — машинная помощь в правильной и быстрой интерпретации общего анализа крови, которая будет содействовать развитию качественной, доступной и своевременной диагностики онкогематологических заболеваний. Зачастую врач первичного звена (терапевт) не может дифференцировать изменения в ОАК, что приводит либо к гиподиагностике, либо к повышенной настороженности и излишне частому направлению на консультацию к врачу-гематологу. Ситуацию усугубляют огромные объемы анализов, выполняемые в рамках профилактических и лечебно-диагностических процессов как в государственном, так и в частном секторе здравоохранения. Расшифровка анализов онлайн — один из востребованных запросов в Интернете. Меня часто просят об этом в социальных сетях.

Читать далее

Всего голосов 78: ↑74 и ↓4 +70

Комментарии 67

ma_gera 29 ноя 2022 в 10:58

Время на прочтение 5 мин

Количество просмотров 628

Python *Google API *R *

Из песочницы

В какой-то момент у нас в компании стали приходить запросы от маркетологов, чтобы мы поглубже изучили взаимодействие маркетинговых каналов и попробовали мультиканальные модели атрибуции.

• Что и в какой последовательности мы делали, чтобы мультиканальная атрибуция появилась на свет

• Обзор инструментов, которые мы использовали

• Что в этом опыте оказалось полезным, а что можно было вообще не делать

В этой статье я хочу поделиться:

Читать далее

Рейтинг 0

Комментарии 0

Al-Capona 13 ноя 2022 в 21:59

Время на прочтение 5 мин

Количество просмотров 2.7K

Совершенный код *Assembler *Разработка игр *Go *R *

Recovery mode

Из песочницы

Расскажу вам о моём вИдении правильного программирования любых систем.

Кратко о себе: программист самоучка, примерно в 1992 году начинал с ассемблера, крякая через HIEW (Огромное СПАСИБО автору этого замечательного дизассемблера) всякие DOS-игрухи-проги, и прогая всё, что в голову взбредёт — от игр до вирей (домашних и добрых).

Подробнее о «Теории квантовых состояний» >

Всего голосов 28: ↑13 и ↓15 -2

Комментарии 4

PatientZero 7 окт 2022 в 13:35

Время на прочтение 17 мин

Количество просмотров 20K

Глобальные системы позиционирования *Геоинформационные сервисы *R *Визуализация данных *

Перевод

Когда я познакомилась со своим бойфрендом, я иногда ощущала небольшое сожаление от того, что у нас не было умилительной киношной истории встречи, несмотря на то, что мы пять лет жили в одном и том же городе и учились в одном университете. Наша история не уникальна для многих пар в 2020 году: на спаде между двумя волнами COVID мы начали общаться онлайн, в приложении для знакомств Bumble.

Я подумала, что благодаря истории местоположений Google, втихомолку отслеживающей данные GPS, можно было бы найти ответ на вопрос о том, насколько судьбоносно пересекались наши дорожки до встречи. Насколько близко мы были к тому, чтобы воспроизвести романтическую сцену «среди десятков людей они нашли глазами друг друга»?

Читать дальше →

Всего голосов 92: ↑90 и ↓2 +88

Комментарии 22

alex_29 7 окт 2022 в 11:52

Время на прочтение 8 мин

Количество просмотров 2.8K

PDF R *

RStudio, R Markdown, Latex и отчеты в PDF формате. Мой опыт.

Сегодня я хочу рассказать о том, как я писал отчеты на R, с чем сталкивался и как решал проблемы, которые возникали по ходу разработки. Отчеты были в формате PDF и запускались из Python в Camunda.

Читать далее

Всего голосов 3: ↑3 и ↓0 +3

Комментарии 4

i_shutov 26 сен 2022 в 09:47

Время на прочтение 12 мин

Количество просмотров 3.6K

Python *Data Mining *R *Управление разработкой *

⚒️ Cезон Data Mining

— Иван Иваныч Иванов с утра ходит без штанов!
— А Иванов Иван Иваныч одевает штаны на ночь!
«Афоня» (1975)

Множество курсов, призванных подготовить DS специалистов «за полгода», создают впечатление, что уж сертифицированным датамайнером стать достаточно просто. А что? Немного основ DS языка, немного по структуре данных, немного по различным преобразованиям данных, немного SQL, немного математики (в ML не погружаемся, только знакомимся), немного визуализации, немного HTML+JS+CSS. Специалист готов?

На практике оказывается, что маловато будет.

Все предыдущие публикации.

Читать дальше →

Всего голосов 8: ↑8 и ↓0 +8

Комментарии 2

propulsive 21 сен 2022 в 23:02

Время на прочтение 3 мин

Количество просмотров 2.7K

R *Разработка на Raspberry Pi *

Визуализируем данные мониторинга температуры Raspberry PI в R c помощью ggplot2 и отправляем в телеграм через телеграм-бота. Все R-скрипты выполняются на самом Raspberry PI Zero W c предварительно установленным R 4.2.1 и необходимыми пакетами.

Читать далее

Всего голосов 2: ↑2 и ↓0 +2

Комментарии 0

Abby_Baby 000Z» title=»2022-09-05, 15:12″>5 сен 2022 в 15:12

Время на прочтение 9 мин

Количество просмотров 1.7K

Big Data *R *Машинное обучение *

Перевод

В последнее время я публикую заметки, которые демонстрируют работу с пакетом tidymodels . Я разбираю как простые, так и более сложными модели. Сегодняшняя заметка подойдет тем, кто только начинает свое знакомство с пакетом tidymodels. 

Читать далее

Всего голосов 8: ↑8 и ↓0 +8

Комментарии 2

NewTechAudit 28 авг 2022 в 11:35

Время на прочтение 3 мин

Количество просмотров 3.9K

R *Машинное обучение *

Кластерный анализ решает задачу разбиения множества на группы (кластеры) по принципу наибольшей однородности.

Подобные задачи возникают во множестве сфер деятельности, в частности это реклама и маркетинг. Ситуация, когда нужно выделить группы клиентов, максимально «похожих» друг на друга или определить локации, в которых преобладают определённые предпочтения.

Рассмотрю подобный пример и расскажу о способах решения вопроса средствами языка R.

Читать далее

Всего голосов 4: ↑3 и ↓1 +2

Комментарии 1

R Системы | Цифровая трансформация, автоматизация, искусственный интеллект и проектирование данных

R Systems | Цифровая трансформация, автоматизация, искусственный интеллект и проектирование данных

Последние новости от R Systems

СОБЫТИЯ

2023

Интеллектуальная автоматизация процессов

3 практических способа максимизировать гибкость вашего бизнеса

9 0004 AWS

Партнер Advanced Tier Services

Мы теперь являются партнером AWS Advanced Tier Services Partner, предлагающим решения, отвечающие конкретным потребностям бизнеса.

Цифровая трансформация предприятий

Интеграция с Microsoft Dynamics Управление клиентами и выполнение заказов

Дополнительная информация

Потребность в бизнесе:

• Цифровая трансформация решения в облачное корпоративное решение
• Интеграция с большим семейством Microsoft Динамика 365
• Модернизация программного решения для удовлетворения потребностей цифровой эпохи

Подход к решению:

• Решение с измененной архитектурой на Azure
• Модернизация текущей архитектуры UI/UX для улучшения взаимодействия с пользователем
• Сквозная интеграция с семейством приложений MS Dynamics 365

Преимущества:

• Увеличение доходов от облачных вычислений на 20 %
• Увеличение доходов от облачных вычислений на 63 % клиенты
• Увеличение количества заказов на облачные технологии на 238%

Стек технологий:

Предлагается полный спектр услуг, от системной архитектуры и проектирования до тестирования, обслуживания и поддержки

Узнайте больше

Подход к решению:

• Предложил полный спектр услуг, от системной архитектуры и проектирования до тестирования, обслуживания и поддержки
• Разработал предоплаченный стек, высокочувствительную платформу, которая обрабатывает важные данные и включает инициализацию абонентов, перезагрузку, графические интерфейсы пользователя (GUI) для выставления счетов и обслуживания клиентов
• Выполнение требований операторского класса к системе

Бизнес-потребность:

• Предоплаченная биллинговая система, способная эффективно обрабатывать миллионы оплачиваемых событий в режиме онлайн
• Предотвратить потенциальные сбои или сбои в работе системы, любую потерю обслуживания для абонентов и потерю доходов для операторов

Преимущества:

• Снижение оттока клиентов: Снижение потенциальных системных ошибок, которые предотвратили потерю обслуживания для абонентов
• Предотвращение утечки доходов: сокращение сбоев в работе систем и предотвращение потери доходов операторами
• Построена надежная и масштабируемая система выставления счетов в режиме реального времени для повышения качества обслуживания клиентов

5MN.

+ в день

500+

в секунду

« Я очень ценю открытую и гибкость R Systems, чтобы адаптироваться к нашим изменяющимся потребностям. активно вносить предложения по улучшению! »

John Bonne | Swisscom

Руководитель отдела предоплаты и онлайн-оплаты

Интеграция таких систем, как CRM, PAS и других модулей для повышения качества обслуживания пациентов

Узнать больше

Бизнес-потребность:

• Реконструировать существующее приложение A-PAS, чтобы сделать его более масштабируемым и соответствовать текущим и будущим требованиям
• Улучшить пользовательский интерфейс и повысить эффективность за счет улучшения рабочего процесса как клинические, так и неклинические системы для улучшения взаимодействия с пользователем

Подход к решению:

• Устранение текущих ограничений приложений и проверка в будущем способности системы соответствовать новым требованиям соответствия
• Реконструкция существующей архитектуры, включающая: улучшенный интуитивно понятный пользовательский интерфейс, улучшенный сбор и управление данными, масштабируемое развертывание через Интернет
• Детальный анализ, проектирование, разработка кода, внедрение и поддержка

Преимущества:

• Расширенный Пользовательский интерфейс и рабочие процессы пациентов
• Повышенная точность, эффективность и качество сбора данных
• Масштабируемый пользовательский интерфейс и возможность использования приложения на разных платформах
• Уведомление пациента/напоминания по электронной почте/текстовые сообщения о предстоящих приемах
• Индивидуальный вид консультанта для быстрого доступа к информации о пациентах и ​​назначениях на ходу

» У нас очень тесное сотрудничество с R Systems »

– Aspen Healthcare

Стек технологий:

Autino – отзыв клиента

Услуги цифровой трансформации

Технология

Cloud Enablement

Помощь организациям в использовании всего потенциала облака, чтобы получить максимальную отдачу и сохранить конкурентное преимущество.

Подробнее

Цифровые платформы и решения

Помощь организациям в создании, обновлении и обслуживании высокопроизводительных и масштабируемых корпоративных решений, настроенных для достижения лучших результатов в бизнесе.

Подробнее

Разработка продукта

Постоянное внедрение инноваций и усовершенствований в сложный жизненный цикл разработки цифровых продуктов.

Подробнее

Контроль качества

Помощь предприятиям в сокращении продолжительного цикла регрессионного тестирования и ускорении выхода на рынок качественных продуктов.

Подробнее

Автоматизация, искусственный интеллект и данные

Расширенная аналитика

Использование расширенной аналитики для организаций, чтобы обеспечить быстрое и точное понимание бизнеса для более разумных результатов.

Подробнее

ИИ/машинное обучение

Предоставление предприятиям возможности разумно использовать свои данные, чтобы помочь им получить конкурентное преимущество и добиться результатов в бизнесе.

Подробнее

Бизнес-аналитика

Предоставление организациям возможности быстро получать важную информацию о бизнесе для принятия более взвешенных решений, обеспечивающих значительную рентабельность инвестиций.

Подробнее

Монетизация и модернизация данных

Помощь организациям в повышении эффективности работы с данными, что позволяет принимать решения на основе данных для повышения организационной гибкости.

Подробнее

Интеллектуальная автоматизация

Помощь организациям в автоматизации корпоративных систем, которые улучшают управление временем и устраняют человеческие ошибки.

Подробнее

Modern Data Mgmt.

Помощь организациям в достижении их бизнес-целей по созданию отличного клиентского опыта, который будет стимулировать их рост.

Подробнее

Дизайн

Опыт реинжиниринга

Расширение возможностей предприятий с опытом реинжиниринга услуг, которые не только соответствуют требованиям UX, но и превосходят их.

Подробнее

Мобильный пользовательский интерфейс

Предоставление предприятиям возможности оставаться ориентированными на клиента за счет внедрения гибких возможностей взаимодействия с пользователем на маленьком экране.

Подробнее

UX Engineering

Руководство предприятиями с помощью новейших методов UX Engineering для повышения качества обслуживания клиентов, что способствует росту бизнеса.

Подробнее

Визуальный дизайн

Помощь организациям в создании однозначных каркасов навигации и архитектуры веб-сайта для достижения оптимальной ценности для бизнеса.

Подробнее

Отрасли

Мы обслуживаем

• ФИНАНСЫ И СТРАХОВАНИЕ

• ЗДРАВООХРАНЕНИЕ И НАУКИ О ЖИЗНИ

• Розничная торговля и
  Электронная коммерция

• ТЕХНОЛОГИИ

• 90 095 TELECOM

Наши офисы по всему миру | R Systems

• Корпоративный офис — США

  5000, Windplay Dr. , Suite 5,

  El Dorado Hills, CA 95762

  R Systems: +1 916 939 9696

  90 004 Computaris: +1 916 939 5178

  ECnet: +1 916 939 5154

• Иллинойс Адрес:

  1431 Opus Place,

  Suite 110, Downers Grove,

  IL 605 15

  R Системы: +1 630 885 9200

• Канада

  2425 Matheson Blvd East,

  Unit 778, Mississauga,

  Ontario, L4W 5K4

  Офис: +1 905 361 6484

  1000, Cathedral Place,

  9 0004 925 West Georgia St.,

  Vancouver BC V6C 3L2

  R Systems: +1 905 361 6484

• Главный офис доставки — Индия

  C–40, Sector-59, Noida,

  Uttar Pradesh 201307

  Тел.: +91 120 4303500

  Юридический адрес — Индия

  GF-1-A, 6, Devika Tower,

  Nehru Place,

  Нью-Дели – 110019

• Офисы в Индии

  Участки № NP 1 и 2, 900 09

  Промышленная зона,

  Sidco Industrial Усадьба,

  Гуинди, Ченнаи 600032

  IBIZ: +91 44 4261 5235

  1-4 этажи, Башня 1, Участок 21,

  Сектор Techzone IV, Большой

  Нойда Запад 201306

  Тел. : +91 120 7118100

• СИНГАПУР

  #04-01, 16 Jalan Kilang,

  Hoi Hup Building,

  Сингапур 159 416

  R Systems/ECnet: +65 6785 5266

  90 004 Факс: +65 6785 0525

  #04-01 , 2 Джалан Киланг Барат

  Сингапур 159 346

  IBIZ: +65 6430 7340

  Факс: +65 6274 3005

• МАЛАЙЗИЯ

  Suite 5F-1, 5th Этаж, башня 5

  Puchong Financial Corporate Center

  Jalan Puteri 1/2 , Bandar Puteri

  47100 Puchong, Selangor

  Computaris: +60 3-8052 2009

  ECnet: +60 3-8066 6160

  IBIZ: +60 3-8066 96 65

• ТАИЛАНД

  2/3 Бангна Башня А, 2-й этаж, дом

  № 205-206 Му 14, Бангна-Трад

  К.М. 6.5, Tambol Bangkaew,

  Amphoe Bangplee,

  , провинция Самутпракарн 10540

  ECnet: +662 751 9663/9666

  Факс: +662 751 9667 9000 9

  988/69 Раминдра Роуд. Khan Na Yao,

  Бангкок 10230 Таиланд

• Китай (IBIZ и ECnet)

  1721, 17F, Building A,

  CCIG International Plaza, #331,

  North Caoxi ул. , район Сюйхуэй,

  Шанхай, 200030

  IBIZ: +86 21 2422 5301

  Rm H, 20-й этаж, Foresight

  Особняк, No.768 Xie Tu Rd,

  Шанхай

  ECnet: +86 21 5302 5032/33

  Факс: +86 21 5302 5035

• Гонконг

  Units 1901-3, 19/F,

  Strand 50, 50 Bonham Strand,

  Sheung Wan, Hong Kong 900 09

  ИБИЗ: +852 2543 7797

  Факс: +852 2543 3632

  Rm 2808 28/F,

  Wu Chung House,

  213 Queen’s Road East

  Ван Чай, Гонконг

  ECnet: +852 2912 1300

• ИНДОНЕЗИЯ

  Сетиабуди, корп.-2, 2-й этаж,

  , офис 203, ул. HR Расуна Саид Кав. 62,

  Джакарта, Селатан 12920

  IBIZ: +62 21 5292 1365/5290 7346/7

  Факс: +62 21 5292 1364

• ФИЛИППИНЫ

  Этаж 16 Башня 6789

  6789 Айала Авеню

  1206 Макати Сити

  Филиппины.

  Тел.: +63 288636838

• ЯПОНИЯ

  Здание Хоушо 3F-B,

  15-2 Рокубанчо,

  Тиёда-ку, Токио, 90 009

  Япония, 102-0085

  ECnet: +81 3 3526 3611

  Факс: +81 3 3526 3612

• СОЕДИНЕННОЕ КОРОЛЕВСТВО

  Larch House Parklands Business Park,

  Denmead, Waterlooville, 9 0009

  Хэмпшир, Великобритания, PO7 6XP

  R Системы: +44 20 71 939 189

• РУМЫНИЯ

  Tiriac Tower

  Str.