R语言做商业智能，助你提高商业生产率

专题介绍：R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R的学术性开发比较早，适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

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《R书籍推荐》专栏·第9篇

文 | James

1651字 | 7分钟阅读

【R语言】已开通R语言群，五湖四海，天南地北，各行各业，有缘相聚，共享R事，雕刻数据，求解问题，以创价值。喜乐入群者，请加微信号luqin360，或扫描文末二维码，添加为好友，同时附上R-入群。有朋自远方来，不亦乐乎，并诚邀入群，以达相互学习和进步之美好心愿。

曾在知乎上回答过一个问题：“R语言2021年前景怎么样？”我的答案：我看好R语言的前景，不管是2021年，还是2031年。众所周知，数据到处都有。数据已是一种新的生产资料，一种各家争夺和强化的资产。如何对数据分析和应用，就显得尤为重要。R语言是适合和擅长统计分析、可视化分析、模式分析和数据科学等任务的。因此，只要有数据分析的地方，就有R语言发挥价值的舞台。所以，若是你想成为数据分析人才，若是你想掌握统计分析的技能，若是你喜欢数据可视化分析技术，若是你想应用数据科学服务商业以创造价值，学习和应用R语言，是值得投入和践行的事情。我就是其中的见证者和受益者。

市面上，有很多R语言相关的书籍。有些探索和总结R语言在统计学和数据科学方面的应用；有些介绍R语言的编程知识和相关内容；有些总结R语言在数据可视化方面的具体操作和技巧；有些描述R语言在数据分析或者机器学习或者数据挖掘方面的方法实现和案例讲解。等等。R语言做商业智能这本书，侧重于R语言在商业智能和分析方面的服务与应用，它具有很强的实用性和指导性。顺便说一下，R语言做商业智能和商业分析，是我今年重点聚焦的方向之一。

正如本书，在引言里面所说的。“这本书的目的是提供最简单和/或最健壮的方法来满足日常工作流程的需求。它可以成为职业分析师的参考书，帮助他们完成好工作。”这本书聚焦于R语言在商业智能和商业分析的应用，分享了端到端的商业分享项目和工作流程。这个流程以数据获取为起点，横跨数据清洗和整理，探索性数据分析，以及基于实际问题选择和采用合适的数据分析方法（统计学显著性分析或者趋势分析或者模式分析），以可交付的数据产品为收尾。这个商业分析里面的每个步骤，对我都有着吸引力。我在阅读的过程中，结合自己实际数据分析工作任务中问题、想法和做法，更有利于我对本书内容的理解、消化和吸收。因此，我建议朋友们在阅读的时候，大处着眼，小处着手，与自己手头上面的数据紧密结合，通过这种学习和借鉴，更有效地盘活自己的数据。

这本书籍各章节所关注的内容，简述如下：第一章：仅需要大约50行R代码就可以涵盖整个数据分析工作流，从数据获取到业务预测，再到创建交互式报告。大家可以亲身体会和实战一下，然后以此为模板，迁移到自己手头上面的数据工作。第二章：介绍数据导入的方法，从文本数据到数据库系统的数据表。第三章：介绍一系列数据清洗和整理的工具和示例。我们做数据分析工作，因为数据不是拿来就可以使用的，是必须做数据清洗和整理的，目的就是为了能够满足后续分析的要求。第四章：任何一个数据分析项目的核心，通过探索性数据分析技术，帮助我们正确理解数据。第五章：关注和研究组间的差异性分析，介绍effect sizes技术。第六章：基于时间维度洞察商业趋势；第七章：探索模式发现，通过数据降维、聚类、奇异值检测、关联规则等一系列技术。最后，第九章，介绍了如何利用R语言给客户设计和实现数据产品，从静态报告到交互式仪表盘。还包括一些定制的小技巧。每章节的详尽内容，大家可以阅读书籍去深入体会和实践。