R语言与资料分析之资料勘探

R语言与资料分析之资料勘探R随着BigData热潮，R的身价大翻转，变成了资料科学界眼中的宝。不只是木讷的统计学家熟知它，包括WallStreet交易员、生物学家，以及硅谷开发者，他们都相当熟悉R。多元化的公司象是Google、Facebook、美国银行以及NewYorkTimes通通都使用R，它的商业效用持续提高。S语言S语言，一种用于统计的程序语言，主要用于统计运算，它在1975年至1976年间在贝尔实验室（BellLaboratories）被開發出來。由贝尔实验室的约翰·钱伯斯（JohnChambers）、瑞克·贝克尔（RickBecker）与艾伦·威尔克斯（AllanWilks）共同研发。它的目标在于，快速而忠实的将想法转化为软件。当时最主要的统计运算程序，都是直接呼叫Fortran的子程序。但是S语言采用了高度交互式的方法来实作R语言与S-PLUS是它的后继者。R是什么？「TheRenvironment」是由S语言所转变而来，由贝尔实验室的JohnChambers最初所设计，继而有DouglasBates,RickBecker,BillCleveland,TrevorHastie,DarylPregibon及AllanWilks等人所实践落实及修改。所以事实上Rlanguage就是「新的S语言」。承袭S语言的设计理念，它是一个整合型的资料处理软件及统计软件，同时也是绘图软件。R是什么？R最初是由来自纽西兰奥克兰大学的RossIhaka和RobertGentleman开发，也因此称为R。现在则由所谓的「R开发核心团队」负责。R大致上的语言方式与S或S-plus语言相通，最大的不同乃在于结果的输出，R仅会显示最少的讯息，但可以将想要输出结果储存为一个物件(object)，以提供后续演算，这也是与许多统计软件如：SAS、SPSS不同的地方。R是什么？由于它是免付费的公开软件，原始码也可自由下载使用，在加上十分容易在官方网站(/)找到别人写好的套件(Package)或分析程序码，因此近年来使用的人越来越多，并且不乏许多专业人士，如：風險分析師、研究学者、统计学家等。R能快速的扩张归功于它的物件导向功能，具有执行使用者自订功能及Package的能力。另外他在程序语汇上的弹性也是容易编辑也成为扩展的优点。资料科学家在BigData时代下，资料科学家不但被《哈佛商业评论》誉为21世纪最性感（Sexiest）的工作，资料科学家有多「性感」？让我们很现实地从薪资说起。根据美国商业智慧软件公司SiSense调查研究指出，信息分析相关人才起薪约为年薪5.5万美元(约台币180万)，换句话说，相较美国大学毕业生平均年薪为4.76万美元，高出7400美元，而最高薪的资料科学家，平均年薪为13.2万美元(约台币440万)，打败一票如苹果、高通等大型科技公司的高阶工程师。资料科学家Gartner报告指出，2018年全球将会有440万个职场新工作与BigData有关；另外，麦肯锡预估，到了2018年，光是美国就需要至少30万个懂得BigData的人才，届时市场至少短缺14～19万个具备深度分析资料的人才！资料科学家根据一位资料软件相关业者指出，具备资料搜集与分析的硕士毕业生，「起薪起码44Ｋ起跳！」他指出，如果有一年至两年经验的资料探勘人才，平均月薪甚至领到七万元，都不是问题，换句话说，当上资料科学家，等于拥有一张年薪百万元的入场券。资料科学家BigData应用在全球各国发酵之际，伴随而来的问题，就是各国普遍缺乏资料科学家。在台湾，BigData的应用虽然才已经萌芽，但是要面临的几项重大挑战，除了资料分析人才不足之外，其他还有在地顾问服务不足以及对资料价值的敏感度不足的问题，而这些因素都将影响巨量资料在台湾市场的发展。资料科学家的工作职缺，从2011年开始急速攀升，成为前10大热门职缺。这项统计是汇集1千多个人力银行的数百万个职缺结果。资料科学家资料科学家当信息科学博士碰上数据时，常常会花太多时间思考用哪种算法，反而忽略一般性问题。象是哪套变量（或特征）比较重要等等。资料科学家康迪多（JohnCandido）说：「我不想贬低博士学历的价值，但我不觉得这是（成为好的资料科学家的）必要条件。」资料分析师和商业情报专家知道要分析哪些资料，但资料科学家的作法更具实验性，他们必须找出资料组合，想出可以从中挖掘出哪些信息，以及如何挖掘。WhyLearnR?为何学R?BecauseRisoneofthemostdemandedscriptinglanguagedevelopedbyandforstatisticians.R是为与被统计学家所开发的最需要的语言之一。Withitsunparalleledadvantages,weintroducetoyouwhatRcandoforpresentandfutureBusinessAnalysts.凭借其无可比拟的优势，我们向大家介绍R能够为当前和未来的商业分析师做什么。WhyLearnR?WhyLearnR?为何学R?下面是R如此受资料科学家欢迎的9优点：RisaFree,OpenSourceLanguage(R是免付费的公开软件)R是免费提供的！这意味着，任何人都可以从互联网上下载R，并开始工作。还有什么？你甚至可以修改代码并添加您自己的创新吧。R没有许可的限制，因为它是在GNU（通用公共许可证）发行的，是一个开放程序码的语言。WhyLearnR?为何学R?下面是R如此受资料科学家欢迎的9优点：2.RisCross-PlatformCompatible(跨平台兼容的):其中的R的最大的优点就是可以在多个作业系统和各种软件/硬件上执行R。它经常使用在MicrosoftWindows（32位和64位），苹果，GNU/Linux，UNIX以及其衍生出的系统，如MacOSX，Darwin，FreeBSD，Solaris等。它还可以在Mainframes的系统上运行。由于将R开发核心团队投入的努力，使其跨平台兼容！WhyLearnR?为何学R?下面是R如此受资料科学家欢迎的9优点：MostAdvancedStatisticalProgrammingLanguage(最进阶的统计程序语言):R程序师可以处理大量复杂的物件，用Excel交换资料，确保程序码的准确，保存每计算步骤的轨迹，做为日后参考的歷史、做进阶统计分析、

做复杂的视觉化分析等。R的整体结构和语法是专门发展用于统计计算的。WhyLearnR?为何学R?下面是R如此受资料科学家欢迎的9优点：OutstandingGraphicalOutputs(优秀的图形输出):WhyLearnR?为何学R?下面是R如此受资料科学家欢迎的9优点：RisFlexible‘n’Fun(R是灵活与有趣的):在R写你自己的函数是容易与有趣的,而且可以发表你的R软件做为附加套件!WhyLearnR?为何学R?下面是R如此受资料科学家欢迎的9优点：RisExtremelyComprehensive(R是非常全方位的):想象一下，一个程序语言提供超过4800套件从生物資訊、计量經濟和空间分析各种与资料探勘相关的知识库！R程序师执行各种各样的功能，例如：资料处理、古典统计检定、统计建模（无论是线性或非线性）、和图形的技术、分类、集群、等等。WhyLearnR?为何学R?下面是R如此受资料科学家欢迎的9优点：RSupportsExtensions(R支援推广):R不只是全方位的语言且其结构是非常可推广的.R的资料结构有vectors,scalars,dataframes,timeseries,matrices,lists,etc.R也支援矩阵运算.

WhyLearnR?为何学R?下面是R如此受资料科学家欢迎的9优点：8.RhasaVastCommunity(R有一个庞大的社群):随着越来越多的人和企业采用R，R创造了一个庞大的社区！这些志同道合的人，用自己的经验替论坛，社交媒体，R会议和其他网络管道带来许多价值。透过这些使用R的社团，学生和专业人士对于R是甚么，R的优势以及如何使用R的特点在他们的职涯上，可以得到一个清楚的说法。WhyLearnR?为何学R?下面是R如此受资料科学家欢迎的9优点：ReasilyRelatestootherProgrammingLanguages(R容易与其他程序语言连结):R容易与其他程序语言连结。当资料由其他地方输入时，R也非常友善，资料不仅来可来自MicrosoftExcel中，也可来自MicrosoftAccess、MySQL和SQLite的，Oracle等。R能够同时使用ODBC（开放式数据库连接协议）和ROracle包很容易地连接到各种资料库Datamining资料探勘资料探勘（Datamining），又译为数据挖掘、资料挖掘、资料采矿。它是数据库知识发现（英文：Knowledge-DiscoveryinDatabases，缩写：KDD）中的一个步骤。资料探勘一般是指从大量的资料中自动搜寻隐藏于其中的有着特殊关联性（属于Associationrulelearning）的信息的过程。资料挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。资料探勘方法资料探勘的方法包括监督式学习(Supervisedlearning)、非监督式学习(Unsupervisedlearning)、关联分组（AffinityGrouping）与购物篮分析（MarketBasketAnalysis）或者称为关联规则分析、集群（Clustering）与描述（Description）。监督式学习包括：分类、估计、预测。资料探勘定义资料探勘有以下这些不同的定义：「从资料中提取出隐含的过去未知的有价值的潜在信息」「一门从大量资料或者数据库中提取有用信息的科学。」尽管通常资料挖掘应用于资料分析，但是像人工智能(AI)一样，它也是一个具有丰富含义的词汇，可用于不同的领域。它与KDD的关系是：KDD是从资料中辨别有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程；而资料探勘是KDD通过特定的算法在可接受的计算效率限制内生成特定模式的一个步骤。事实上，在现今的文献中，这两个术语经常不加区分的使用。Data