R ist der Branchenstandard für Statistik und Daten-Mining, der jedoch manchmal leider nicht sehr benutzerfreundlich ist. Unterstützt von Tableau ermitteln Sie mit R wesentlich einfacher und schneller Muster und erstellen praktische Modelle. Sie erfassen den Sinn Ihrer Daten und können diese in wenigen Klicks nach Schichten untersuchen, filtern und zusammenfassen. So optimieren Sie Ihre Modelle, noch bevor Sie die erste Zeile Code geschrieben haben. Sie können Ihre Erkenntnisse auch ganz praktisch weitergeben, da Sie in wenigen Minuten interaktive Dashboards mit Drop-down-Feldern, Schiebereglern und anderen visuellen Hilfsmitteln erstellen können. Mit Tableau nutzt Ihr Zielpublikum Ihre Analyse eigenständig und gewinnbringend. Ihnen bleibt mehr Zeit, noch wirkungsvollere Modelle zu erstellen. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, was sich durch Tableau an Analysen mit R ändert.
Lösungen
R für statistische Berechnungen und Analysen
R als Motor für Business Intelligence und Big-Data-Analysen
Dass R Big-Data-Abfragen erheblich vereinfacht, wird kaum jemand bestreiten wollen. Die Programmiersprache R spielt in der Nutzung von Big Data in Unternehmen eine zentrale Rolle, was die Business-Intelligence-Analyse angeht. Ein Problem, das es bei dieser Art der Bereitstellung zu lösen gilt, ist die Tatsache, dass R für die Benutzung durch geschultes Personal gedacht ist und Kenntnisse in R oder der Programmiersprache Python voraussetzt. Mit Tableau ist keine ganze Abteilung aus derartigen Spezialisten mehr nötig, um die von R genutzten Daten zugänglich zu machen. Mit Tableau brauchen Benutzer auch keine Programmiercodes mehr zu schreiben. Tableau gibt Benutzern die Möglichkeit, auf Daten zuzugreifen und eigene Fragen dazu zu stellen. So lassen sich mit Daten, die bislang in R versteckt waren, neue Data Discoverys machen.
Außerdem vereinfacht die Visual-Analytics-Schnittstelle von Tableau die Analyse und die virtuelle Übermittlung gewonnener Erkenntnisse. Wenn die Benutzung von R nicht mehr mit den Kenntnissen der Benutzer steht und fällt, sind plötzlich Ad-hoc-Analysen und benutzerspezifische Kontexte verfügbar. Sie brauchen nur noch rauchen, ist eine Fragestellung an die Daten. Danach wird die Erkundung komplexer Daten praktisch zum Kinderspiel.
