Rミートアップ@ モスクワデータサイエンスメジャー（2019年春）のセクションでのプレゼンテーションの公開

プレゼンテーション全体はpdf形式です 。

なぜこの質問が関連するのですか？

ビジネスケースは異なり、技術的本質は同じです

• コールセンターパフォーマンス分析
• 予測を含む販売分析
• 不正防止システム
• ビジネスプロセスマイニング
• さまざまな監査（技術的、財務的）
• 倉庫管理とロジスティクスのタスク
• 活動ベースの原価計算
• ビジネスプロセス監視
• ログベースの分析
• キャパシティ管理
• テキスト分析（電子メール、サービスデスク）
• 柔軟なダッシュボードとレポート
• 会計システム（1C、ACS、SAPなど）とエグゼクティブの間の「スマートタイヤ」
• ...

これは、 以前の出版物の続きです。

実際の観察

• そのようなタスクの多くは、データの数学的操作に帰着します（CRUDシステムは範囲外です。正確にさまざまな処理と変換を検討します）。
• データ操作タスクの80％は、Rツールを使用してターンキーベースで迅速かつ効率的に解決できます。
• ビジネスでは、原則として、タスクと要件は迅速に調整されます。 外部要因または得られた中間結果のため。
• 「モジュラー」テクノロジーはITに根付いています。 「モノリス」の構築には2〜3年かかり、これは小さなソリューションの寿命に匹敵します。 「モジュール式」設計を迅速に組み立て、実際の経験を獲得し、2〜3年で、ITとビジネスの知識と過去の変化を考慮して新しいソリューションを構築する方がはるかに効率的です。

Rに関する典型的な「都市伝説」

• R遅い
• R読みにくい
• Rは統計用です。 複雑なアルゴリズムによる計算
• Rはインタラクティブな使用のために設計されています。

これはすべて、トピックと使用ツールの表面的な研究から生じています。

シティレジェンド-90年代の誤解

• Rは完全なプログラミング言語であり、コンソール電卓ではありません。
• Rは、さまざまなプラットフォームとCコンポーネント間の普遍的な「接着剤」としてうまく機能します。
• コードの可読性は、開発者の経験に依存します。 Rの現代的なスタイルはメタプログラミングです。 コードはコンパクトで高速です。
• Rは、データのインポートからAWPの提供およびプレゼンテーションの準備までの完全なデータ処理サイクルを実装できるエコシステムです。

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前の出版物- 「Rの計算能力を使用して、平均の平等の仮説をテストする」