Зачем менеджеру язык программирования R: 7 причин освоить аналитический инструмент Big Data и Machine Learning

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, язык программирования R, программирование, бизнес, люди, маркетинг, HR, управление

Мы уже рассказывали, зачем HR-специалисту большие данные, как Big Data и Machine Learning помогают PR-менеджеру в управлении корпоративной репутацией, а маркетологу в формировании персональных рекламных предложений. Сегодня поговорим об одном из средств реализации этих и других бизнес-задач – языке программирования R и рассмотрим 7 причин, почему вам необходимо освоить этот инструмент управленческой аналитики.

Что такое R, как работает и где используется этот язык программирования

R — мультипарадигмальный интерпретируемый язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, разработанный в 1993 году в Оклендском университете технологий (Новая Зеландия). Еще так называется свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом, предназначенная для работы с этим языком.

R поддерживает широкий спектр статистических и численных методов, постоянно дополняется и расширяется за счет пакетов – библиотек для работы специфических функций или специальных областей применения. Язык используется в различных прикладных сферах, от нефтедобычи до фармацевтики, в качестве статистического программного обеспечения для анализа данных, и стал стандартом де-факто для статистических программ [1].

1. R – идеальный инструмент для Big Data и Machine Learning

Если вам, например, необходимо быстро обработать данные по 1000 сотрудникам или найти средний бал выпускников ВУЗа по 5 специальностям за последние 10 лет, несколько инструкций на языке R справятся с этой задачей за пару секунд. Благодаря наличию множества статистических функций, R отлично решает классические задачи машинного обучения [2]:

  • кластеризация, например, разделить всех клиентов по уровню платёжеспособности, отнести космический объект к той или иной категории (планета, звезда, чёрная дыра и т. п.);
  • регрессия – числовой прогноз на основе выборки объектов с различными признаками, например, предполагаемая цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании и т.д.;
  • выявление аномалий – поиск малого количества специфических случаев в большой выборке, например, мошеннические действия с банковскими картами.

2. R – отличное средство для визуализации данных

Круговые и ящичные диаграммы, матрицы рассеивания, двумерные и трехмерные зависимости, графики интегральных функций распределения и другие более сложные способы визуализации данных [3] – множество встроенных математических функций и средств их реализации позволят вам изобразить любую взаимосвязь различных переменных, например:

  • статистика эффективности работы командной работы;
  • динамика квартальных продаж группы продуктов по филиалам компании;
  • котировки фондовой биржи;
  • вероятности снижения и повышения спроса на ваши услуги при появлении новых конкурентов.
Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, R, программирование, бизнес, люди, маркетинг, HR, управление
R поддерживает различные виды графиков

3. R работает быстрее табличных редакторов

Язык программирования R работает с любыми типами данных, загрузка которых осуществляется автоматически при помощи всего 1 инструкции. Даже если у вас более 1 миллиона значений, R запустится меньше чем за 30 секунд, тогда как популярному табличному редактору Excel потребуется более 15 минут, чтобы открыть файл с 100000 строк на листе [3]. А встроенные средства визуализации данных в R быстро отобразят нужные вам графики любой степени сложности, от линейной зависимости 2-х переменных до многомерной поверхности.

4. Прозрачность и воспроизводимость

Поскольку набор инструкций на R – это полноценная программа, она может повторяться с другими данными, достаточно просто читается, расширяется и тиражируется. Программный код выглядит как линейный скрипт, каждую строку которого можно сопроводить поясняющими комментариями. Интерпретация кода, т.е. выполнение инструкций, выполняется линейно, что облегчает мониторинг получения результатов. А если в программу внесены какие-либо изменения, отследить их довольно просто, просмотрев историю команд [3].

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, R, программирование, бизнес, люди, маркетинг, HR, управление
Линейные инструкции кода на R понятны даже не профессиональному программисту

5.Множество готовых функций статистического анализа

Создание векторов и таблиц, их индексирование, ранжирование, вычисление детерминантов, сложение и умножение, транспонирование – в R есть функции для любых матричных операций. А также расчет дисперсии, корреляции и ковариации, поиск идентичных и отличающихся элементов в выборках и множество других математических и статистических операторов входит в стандартный набор библиотек R. Если необходимы более сложные и специфические вычисления, совсем необязательно разрабатывать их самостоятельно – открытый репозиторий постоянно дополняется новыми пакетами, которые можно загрузить в любой момент и использовать бесплатно [3].

6. Язык программирования R прост в освоении и использовании

Помимо режима командной строки, интегрированные среды разработки на R имеют графический интерфейс, привычный для современного пользователя, с возможностью локализации пунктов меню на родной язык. Помимо подробного описания возможностей языка, доступного в сети, каждая из программных оболочек имеет детальную документацию с полным списком функций и примерами их использования. А если у вас есть опыт написания простейших скриптов на VBA для обработки данных в Excel, освоить подобный инструментарий в R, не составит большого труда [3].

7. R – бесплатное решение для работы с Big Data и Machine Learning

Наконец, цена вопроса – свойство, особенно важное для малого и среднего бизнеса, а также значимое для крупных компаний. Язык R поддерживается множеством мощных графических интерфейсов и интегрированных сред разработки, которые абсолютно бесплатны: RGui, RStudio, Eclipse и многие другие. Помимо этого, с R можно работать во различных текстовых и кодовых редакторах (Notepad++, WinEdt, Kate и т.д.), подключив специальные пакеты [1]. Язык R и графические оболочки для работы с ним не требовательны к аппаратным ресурсам компьютера и поддерживают различные операционные системы: Windows, Apple и Unix-подобные: Linux, Kubuntu и пр. Таким образом, технические ограничения для использования этого языка практически отсутствуют.

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, R, программирование, бизнес, люди, маркетинг, HR, управление
R — это бесплатно, просто и функционально

Хотите в совершенстве освоить этот замечательный инструмент для анализа своих данных? Специально для вас мы подготовили курсы Машинное обучение в R и Анализ данных и визуализация в R, где вы узнаете, что такое Big Data и Machine Learning, на практических примерах научитесь основам статистики и базовым приемам программирования на языке R, а также успешно овладеете популярными алгоритмами и программным инструментарием. После 5 дней интенсивной учебы вы сможете самостоятельно анализировать большие данные своей предметной области, чтобы быстро и эффективно решать прикладные бизнес-задачи. Выбирайте удобную дату, записывайтесь на занятия и приходите в наш образовательный центр. Встречаемся в классе!

Источники

  1. https://ru.wikipedia.org/wiki/R_(язык_программирования)
  2. https://www.gd.ru/articles/9348-mashinnoe-obuchenie
  3. https://edwvb.blogspot.com/2018/12/pochemu-hr-professionalam-rabotayushchim-s-analitikoj-stoit-izuchat-yazyk-r-i-zabyt-ob-excel.html

Один комментарий к “Зачем менеджеру язык программирования R: 7 причин освоить аналитический инструмент Big Data и Machine Learning”

Комментарии закрыты.