R \u00e8 un software specifico per la statistica e per il Machine Learning, multipiattaforma, facilmente interfacciabile e ricco di librerie che consentono di implementare la maggior parte degli algoritmi attualmente disponibili per l\u2019analisi.<\/p>\n
Il suo principale punto di forza sta nell\u2019essere \u201copen and free\u201d<\/em>, caratteristica che fa s\u00ec che sia alimentato da una comunit\u00e0 online, che costantemente analizza e corregge eventuali bug del programma e sviluppa sempre nuovi algoritmi che vengono continuamente messi a disposizione degli altri utenti attraverso pacchetti caricati sul sito officiale.<\/p>\n A differenza dei software a pagamento, dove algoritmi e codice vengono elaborati esclusivamente da un ristretto nucleo di sviluppatori, il contributo diffuso fornito dalla open community<\/em> costituisce un bacino di idee con un potenziale elevatissimo e dinamico.<\/p>\n Grazie a queste caratteristiche il software R si dimostra quindi versatile e flessibile in quanto essendo sviluppato come un linguaggio di programmazione, i processi statistici e gli algoritmi vengono definiti e richiamati a script, permettendo cos\u00ec un\u2019elevata personalizzazione delle procedure.<\/p>\n Qlik, il programma di Business Intelligence gi\u00e0 efficacemente utilizzato dai nostri analisti, ha messo a disposizione un connettore gratuito verso R, che permette di lanciare calcoli statistici sia in batch che in tempo reale. I nostri \u00a0Data Scientist<\/em>\u00a0 grazie a questa integrazione sono in grado di sfruttare la potenza di calcolo di Qlik, impareggiabile per velocit\u00e0 e performance sulle grandi moli di dati, (i cosiddetti Big Data), di cui necessita il Machine Learning rispetto anche ad altri software concorrenti, per estrarre i dati dalle fonti aziendali ed elaborarli; il connettore\u00a0 consente poi di trattare il dataset con specifiche tecniche statistiche, di testare vari tipi di algoritmi predittivi per estrarne il pi\u00f9 efficace e grazie al collegamento diretto tra R e Qlik l\u2019algoritmo pu\u00f2 essere implementato su nuovi dati in timesharing.<\/p>\n Grazie all\u2019integrazione dei due software siamo in grado di creare report di front-end in Qlik, relativamente a vari tipi di analisi, quali la manutenzione predittiva, l\u2019analisi della qualit\u00e0, la clusterizzazione della clientela, il cui aggiornamento, che pu\u00f2 essere schedulato con la cadenza desiderata, prevede l\u2019implementazione dell\u2019algoritmo selezionato su nuovi dati messi a disposizione.<\/p>\n L\u2019utente finale in questo modo fruisce degli efficaci indicatori e grafici forniti da Qlik, con elevate caratteristiche user-friendly, specifici del tipo di analisi effettuata, che gli agevolano le decisioni di business, senza rendersi conto della complessit\u00e0 del calcolo statistico sottostante effettuata attraverso R, la cui implementazione rimane totalmente in background.<\/p>\nDifferenze con altri software per statistiche<\/h2>\n
Come si integra con Qlik?<\/h2>\n
Punti di forza dell’integrazione<\/h2>\n