秦翠R 语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言。它正在成为数学科学的“通用语言”,想要进行高级复杂的数据挖掘分析,少不了 R 语言的身影。R语言的拓展性极强,拥有大量一线人员不断开发新的分析脚本。目前,咨询业、金融业、医药业都在大量的使用 R 语言。SaCa DataViz 数据可视化分析平台为满足用户对高级复杂数据的挖掘分析需求,在已有的标准版基础上,新增企业版功能,支持 R 高级分析语言。在标准版中,支持常见的数值、字符、时间等计算方法,这些算法分析主要是统计分析,而对于趋势预测、聚类等挖掘分析算法则不具备。在企业版中,通过支持调用 R Server 可以有效引入第三方的算法能力,让产品具有全新的挖掘分析能力。当前支持时序预测、聚类分析、回归分析等算法,还可以通过自定义R脚本做算法扩展。
小编带大家看一下 SaCa DataViz 内置的 R 语言常见算法和使用示例
数值计算
R 语言数值计算 数值计算后的折线图示例中使用数值计算功能,对订单金额乘以 2,然后线性回归拟合。02字符串计算 R语言字符串计算 字符串计算后的柱图示例中使用字符串计算功能,将维度字段的地区和省份进行字符串拼接。03时序预测时序预测在时间相关的分析计算中应用广泛,比如,在财务领域,根据往年的成本支出情况,使用时序预测算法可以预测未来几年(一段时间)的成本支出情况。 在销售领域,已知各年销售额,使用时序预测算法可以预测未来几年(一段时间)的销售额情况。R 语言 ARIMA 模型时序预测分析销售额的年时序预测结果R 语言平滑时序预测分析财务成本月时序预测结果04聚类分析聚类分析也是最为常用的一种高级分析算法,在商业领域,聚类分析可以被用来发现不同的客户群,并分组聚类出相似客户,分析刻画不同的客户群的特征,来更好的了解客户。在人力资源方面,可根据简历中包含的字段,如学历、公司规模、薪水、职位名称等,通过聚类分组,挖掘出简历与职位的规律,从而快速有效的找到匹配的员工。R 语言聚类分析算法鸢尾花类别聚类分析结果05回归分析在大数据量中,使用回归分析可以快速获取数据规律,比如,在商业领域,以买家和卖家的数据为依据,用回归方法描述商品需求的变动规律,可以获取某商品销售需求量的趋势情况,进一步对未来的销售需求量进行趋势分析。R 语言回归分析算法散点图回归分析结果R 语言的算法数量众多,本文简单列举了 SaCa DataViz 中内置的常见算法和使用用例。SaCa DataViz 企业版用户可以将更多的算法包引入到数据分析平台中,充分满足各种算法需求。可以登录www.idataviz.com
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延伸阅读
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