هوش تجاری

زبان برنامه نویسی R چیست؟

مفاهیم پایه‌ای زبان R

R یک زبان برنامه‌نویسی و نرم‌افزار رایگان است که توسط راس ایهاکا و رابرت جنتلمن در سال ۱۹۹۳ ساخته شد. R دارای کاتالوگ گسترده‌ای از روش‌های آماری و گرافیکی است. این نرم‌افزار شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین، رگرسیون خطی، سری‌های زمانی و استنباط آماری می‌باشد. بیشتر کتابخانه‌های R به زبان R نوشته شده‌اند، اما برای کارهای محاسباتی سنگین، کدهای C ، C++ و Fortran ترجیح داده می‌شوند.

R نه تنها به صورت آکادمیک آموزش داده می‌شود، بلکه بسیاری از شرکت‌های بزرگ از زبان برنامه‌نویسی R استفاده می‌کنند، از جمله Uber ، Google ، Airbnb ، Facebook و …

تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از R طی چنین مراحلی انجام می‌شود: برنامه‌نویسی، تبدیل، کشف، مدل‌سازی و برقراری ارتباط.

  • برنامه‌نویسی: R یک ابزار برنامه‌نویسی ساده و قابل دسترسی است.
  • تبدیل: R از مجموعه‌ای از کتابخانه‌ها ساخته شده است که به طور خاص برای علم داده طراحی شده‌اند.
  • کشف: داده‌ها را بررسی کنید، فرضیه خود را اصلاح کرده و آن‌ها را تجزیه و تحلیل کنید.
  • مدل‌سازی: R مجموعه وسیعی از ابزارها را برای ساخت مدل مناسب داده‌های شما فراهم می‌کند.
  • برقراری ارتباط: تلفیق کدها، نمودارها و خروجی‌ها با گزارش R Markdown یا ساخت برنامه‌های R Shiny برای به اشتراک گذاشتن با دنیا

موارد استفاده از زبان R

زبان R در صنعت

اگر استفاده از R در صنعت را بررسی کنیم، می‌بینیم که بیشترین استفاده توسط افراد آکادمیک انجام می‌شود. R یک زبان برای گرفتن آمار است. R همچنین اولین انتخاب در صنعت بهداشت و درمان و پس از آن دولت و مشاوره است.

کاربردهای زبان R

کاربردهای اصلی R، آماری، تجسم و یادگیری ماشین است. تصویر زیر نشان می‌دهد که کدام بسته R بیشترین درخواست را داشته است. اکثر موارد از میان ۱۰ مورد برتر، مربوط به گردش کار یک دانشمند داده است: تهیه داده‌ها و اعلام نتایج.

تمام کتابخانه‌های R ، که حدود ۱۲ هزار عدد هستند، در CRAN ذخیره شده‌اند که یک منبع آزاد است. برای انجام یادگیری ماشین یا تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی می‌توانید کتابخانه‌های متعدد را دانلود و استفاده نمایید.

برقراری ارتباط با کمک زبان R

R روش‌های مختلفی برای ارائه و به اشتراک گذاری دارد، این امر می‌تواند از طریق یک سند Markdown یا Shiny app انجام شود. سایت‌هایی مانندRpub  و GitHub برای این کار میزبان شما خواهند بود.

در زیر نمونه‌ای از کار میزبانی‌شده توسط Rpub را مشاهده می‌کنید.

می‌توانید از اسناد خود در قالب‌های مختلف خروجی بگیرید:

  • سند:
  • HTML
  • PDF / لاتکس
  • Word

 

  • ارائه:
  • HTML
  • Beamer PDF

Rstudio ابزارهایی دارد که به راحتی می‌توانید با آن‌ها اپلیکیشن بسازید. در زیر نمونه‌ای از بانک داده جهانی را مشاهده می‌کنید:


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  21. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  22. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  23. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  24. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  25. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  26. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  27. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  28. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  30. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  31. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  32. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  33. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  34. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  35. آموزش Power BI Report Server
  36. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  37. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  38. مسیر شغلی در هوش تجاری
  39. مهندسی داده چیست؟
  40. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  41. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  42. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  43. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  44. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  45. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  46. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  47. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  48. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  49. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  50. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  51. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  52. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  53. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  54. یادگیری ماشین چیست؟
  55. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  56. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  57. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  58. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  59. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  60. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  61. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  62. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  63. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  64. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  65. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  66. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  67. انبار داده چیست؟
  68. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  69. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  70. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  71. مدل‌سازی داده چیست؟
  72. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  73. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  74. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  75. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  76. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  77. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  78. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  79. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  80. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن