Entdecken Sie die R-Anwendungen - Warum Top-Unternehmen die R-Programmierung einsetzen

R ist eines der modernsten Werkzeuge. Heute nutzen Millionen von Analysten, Forschern und Marken wie Facebook, Google, Bing, Accenture und Wipro R, um komplexe Probleme zu lösen. Die Anwendungen von R sind nicht auf einen bestimmten Sektor beschränkt, sondern werden auch im Bankwesen, im elektronischen Handel, im Finanzwesen und in vielen anderen Bereichen eingesetzt. Dieser Artikel macht Sie mit den Analogien der Programmiersprache R im wirklichen Leben vertraut.

Was ist die Sprache R?

Die Sprache R ist eine Open-Source-Programmiersprache und ein Software-Paket, das vom R-Entwicklungsteam gepflegt wird. Die Sprache R wird für die Durchführung statistischer Operationen verwendet und ist ein kommandozeilengesteuertes Programm.

Heutzutage gilt R als das beliebteste Analysewerkzeug der Welt, wenn man R, SAS und SPSS vergleicht. Schätzungen zufolge gibt es zwischen 250000 und über 2 Millionen Nutzer.

Betrachtet man seine Online-Popularität, so ist R der eindeutige Sieger. Außerdem hat R mehr Blogs, Diskussionsgruppen und E-Mail-Listen als jedes andere Tool, einschließlich SAS. Daher war R auch in den meisten Umfragen die erste Wahl.

Anwendungen der R-Programmierung

Einige der wichtigsten Anwendungen der Programmiersprache R im Bereich der Datenwissenschaft sind:

1. Finanzen

Data Science wird am häufigsten in der Finanzindustrie eingesetzt.

Quelle: hslu.ch

R ist das beliebteste Werkzeug für diese Rolle. Der Grund dafür ist, dass R eine fortschrittliche Statistiksuite bereitstellt, mit der alle notwendigen Finanzaufgaben durchgeführt werden können.

Mit Hilfe von R sind Finanzinstitute in der Lage, Abwärtsrisiken zu messen, die Risikoperformance anzupassen und Visualisierungen wie Candlestick-Charts, Dichteplots, Drawdown-Plots usw. zu verwenden. R bietet auch Werkzeuge für gleitende Durchschnitte, Autoregression und Zeitreihenanalyse, die den Kern der Finanzanwendungen bilden. R wird in großem Umfang für die Kreditrisikoanalyse bei Unternehmen wie ANZ und für das Portfoliomanagement eingesetzt.

Auch die Finanzbranche nutzt die statistischen Zeitreihenverfahren von R, um die Entwicklung des Aktienmarktes zu modellieren und die Aktienkurse vorherzusagen. R bietet mit seinen Paketen wie quantmod, pdfetch, TFX, pwt usw. auch Möglichkeiten zur Auswertung von Finanzdaten. R macht es Ihnen leicht, Daten aus Online-Assets zu extrahieren. Mit Hilfe von RShiny können Sie auch Ihre Finanzprodukte durch anschauliche und ansprechende Visualisierungen darstellen.

2. Bankwesen

Genau wie Finanzinstitute nutzen auch Banken R für die Modellierung von Kreditrisiken und andere Formen der Risikoanalyse.

Banken nutzen häufig das Hypothekenabschlagsmodell, das es ihnen ermöglicht, die Immobilie im Falle eines Kreditausfalls zu übernehmen. Mortgage Haircut Modelling umfasst die Verteilung des Verkaufspreises, die Volatilität des Verkaufspreises und die Berechnung des erwarteten Ausfalls. Für diese Zwecke wird häufig R zusammen mit proprietären Tools wie SAS verwendet.

R wird auch in Verbindung mit Hadoop verwendet, um die Analyse von Kundenqualität, Kundensegmentierung und Kundenbindung zu erleichtern.

Die Bank of America setzt R für die Finanzberichterstattung ein. Mit Hilfe von R können die Datenwissenschaftler bei BOA finanzielle Verluste analysieren und die Visualisierungstools von R nutzen.

3. Gesundheitswesen

Genetik, Bioinformatik, Arzneimittelforschung und Epidemiologie sind einige der Bereiche im Gesundheitswesen, in denen R intensiv genutzt wird. Mit Hilfe von R sind diese Unternehmen in der Lage, Daten zu verdichten und Informationen zu verarbeiten, die einen wesentlichen Hintergrund für die weitere Analyse und Datenverarbeitung bieten.

Für fortgeschrittene Verarbeitungen wie die Entdeckung von Medikamenten wird R am häufigsten für die Durchführung vorklinischer Studien und die Analyse von Daten zur Arzneimittelsicherheit verwendet. Es bietet seinen Nutzern auch eine Suite für die explorative Datenanalyse und anschauliche Visualisierungstools.

R ist auch für sein Bioconductor-Paket bekannt, das verschiedene Funktionen für die Analyse genomischer Daten bietet. R wird auch für die statistische Modellierung im Bereich der Epidemiologie verwendet, wo Datenwissenschaftler die Verbreitung von Krankheiten analysieren und vorhersagen.

4. Soziale Medien

Für viele Anfänger in Data Science und R sind die sozialen Medien ein Datenspielplatz. Sentiment Analysis und andere Formen des Social Media Data Mining sind einige der wichtigen statistischen Werkzeuge, die mit R verwendet werden. Social Media ist auch ein herausforderndes Feld für Data Science, weil die Daten auf Social Media Websites meist unstrukturiert sind. R wird für die Analyse sozialer Medien verwendet, um potenzielle Kunden zu segmentieren und sie für den Verkauf Ihrer Produkte anzusprechen.

Eine weitere beliebte Kategorie der Social-Media-Analyse ist das Mining der Nutzer-Stimmung. Mit Hilfe von R sind Unternehmen in der Lage, statistische Tools zu modellieren, die die Stimmung der Nutzer analysieren und es ihnen ermöglichen, ihre Erfahrungen zu verbessern.

SocialMediaMineR ist ein beliebtes R-Paket, das aus mehreren URLs die Popularität ihrer Reichweite in sozialen Medien ermitteln kann. Darüber hinaus nutzen Unternehmen R, um den Social-Media-Markt zu analysieren und Leads für den Nutzer zu generieren.

5. E-Commerce

Die E-Commerce-Branche ist einer der wichtigsten Bereiche, in denen Data Science zum Einsatz kommt. R ist eines der Standardwerkzeuge, die im E-Commerce eingesetzt werden.

Da diese internetbasierten Unternehmen mit verschiedenen Formen von Daten, strukturierten und unstrukturierten, sowie aus unterschiedlichen Datenquellen wie Tabellenkalkulationen und Datenbanken (SQL & NoSQL) umgehen müssen, erweist sich R als eine effektive Wahl für diese Branchen.

E-Commerce-Unternehmen nutzen R für die Analyse von Cross-Selling-Produkten für ihre Kunden. Beim Cross-Selling schlagen wir dem Kunden zusätzliche Produkte vor, die seinen ursprünglichen Kauf ergänzen. Diese Art von Vorschlägen und Empfehlungen lassen sich am besten mit Hilfe von R analysieren.

Verschiedene statistische Verfahren wie die lineare Modellierung sind erforderlich, um die von den Kunden getätigten Käufe zu analysieren und die Produktverkäufe vorherzusagen. Darüber hinaus verwenden Unternehmen R für die Durchführung von A/B-Testanalysen auf den Seiten ihrer Produkte.

6. Herstellung

Fertigungsunternehmen wie Ford, Modelez und John Deere verwenden R, um die Stimmung der Kunden zu analysieren. Dies hilft ihnen, ihre Produkte entsprechend den aktuellen Verbraucherinteressen zu optimieren und ihr Produktionsvolumen an die schwankende Marktnachfrage anzupassen. Sie nutzen R auch, um ihre Produktionskosten zu minimieren und ihre Gewinne zu maximieren.