秦翠

R 語言是用于統(tǒng)計(jì)分析，圖形表示和報(bào)告的編程語言。它正在成為數(shù)學(xué)科學(xué)的“通用語言”，想要進(jìn)行高級(jí)復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘分析，少不了 R 語言的身影。R語言的拓展性極強(qiáng)，擁有大量一線人員不斷開發(fā)新的分析腳本。目前，咨詢業(yè)、金融業(yè)、醫(yī)藥業(yè)都在大量的使用 R 語言。
SaCa DataViz 數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)為滿足用戶對(duì)高級(jí)復(fù)雜數(shù)據(jù)的挖掘分析需求，在已有的標(biāo)準(zhǔn)版基礎(chǔ)上，新增企業(yè)版功能，支持 R 高級(jí)分析語言。
在標(biāo)準(zhǔn)版中，支持常見的數(shù)值、字符、時(shí)間等計(jì)算方法，這些算法分析主要是統(tǒng)計(jì)分析，而對(duì)于趨勢預(yù)測、聚類等挖掘分析算法則不具備。
在企業(yè)版中，通過支持調(diào)用 R Server 可以有效引入第三方的算法能力，讓產(chǎn)品具有全新的挖掘分析能力。當(dāng)前支持時(shí)序預(yù)測、聚類分析、回歸分析等算法，還可以通過自定義R腳本做算法擴(kuò)展。

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小編帶大家看一下 SaCa DataViz 內(nèi)置的 R 語言常見算法和使用示例

1. 數(shù)值計(jì)算

   
   R 語言數(shù)值計(jì)算
   
   數(shù)值計(jì)算后的折線圖
   示例中使用數(shù)值計(jì)算功能，對(duì)訂單金額乘以 2，然后線性回歸擬合。
   02
   字符串計(jì)算
   
   R語言字符串計(jì)算
   
   字符串計(jì)算后的柱圖
   示例中使用字符串計(jì)算功能，將維度字段的地區(qū)和省份進(jìn)行字符串拼接。
   03
   時(shí)序預(yù)測
   時(shí)序預(yù)測在時(shí)間相關(guān)的分析計(jì)算中應(yīng)用廣泛，比如，在財(cái)務(wù)領(lǐng)域，根據(jù)往年的成本支出情況，使用時(shí)序預(yù)測算法可以預(yù)測未來幾年（一段時(shí)間）的成本支出情況。 在銷售領(lǐng)域，已知各年銷售額，使用時(shí)序預(yù)測算法可以預(yù)測未來幾年（一段時(shí)間）的銷售額情況。
   
   R 語言 ARIMA 模型時(shí)序預(yù)測分析
   
   銷售額的年時(shí)序預(yù)測結(jié)果
   
   R 語言平滑時(shí)序預(yù)測分析
   
   財(cái)務(wù)成本月時(shí)序預(yù)測結(jié)果
   04
   聚類分析
   聚類分析也是最為常用的一種高級(jí)分析算法，在商業(yè)領(lǐng)域，聚類分析可以被用來發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，并分組聚類出相似客戶，分析刻畫不同的客戶群的特征，來更好的了解客戶。
   在人力資源方面，可根據(jù)簡歷中包含的字段，如學(xué)歷、公司規(guī)模、薪水、職位名稱等，通過聚類分組，挖掘出簡歷與職位的規(guī)律，從而快速有效的找到匹配的員工。
   
   R 語言聚類分析算法
   
   鳶尾花類別聚類分析結(jié)果
   05
   回歸分析
   在大數(shù)據(jù)量中，使用回歸分析可以快速獲取數(shù)據(jù)規(guī)律，比如，在商業(yè)領(lǐng)域，以買家和賣家的數(shù)據(jù)為依據(jù)，用回歸方法描述商品需求的變動(dòng)規(guī)律，可以獲取某商品銷售需求量的趨勢情況，進(jìn)一步對(duì)未來的銷售需求量進(jìn)行趨勢分析。
   
   R 語言回歸分析算法
   
   散點(diǎn)圖回歸分析結(jié)果
   R 語言的算法數(shù)量眾多，本文簡單列舉了 SaCa DataViz 中內(nèi)置的常見算法和使用用例。SaCa DataViz 企業(yè)版用戶可以將更多的算法包引入到數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中，充分滿足各種算法需求。
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