R语言企业级数据挖掘应用_光环大数据培训机构

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R语言企业级数据挖掘应用_光环大数据培训机构

为什么要使用R语言

在互联网企业,在分析端使用闭源的商用软件几乎是不可能的,原因很简单:成本太高,不管是使用,还是研发及维护。但我个人觉得这可能还不是最主要的原因,对于互联网企业来说,数据虽然获取更容易,但环境更为复杂。开源软件可以根据业务的变化进行调整,但商业的闭源软件则很难做到。

R能不能处理大数据

好多人问过我这个问题,我会说你有多大内存就能处理多大数据,这话显然不负责任。这个问题确实不太好回答,因为每个人心中的大数据是不一样的。比如有人觉得几百万就是大数据,有些人觉得没个几亿就不算大数据,甚至有人说你处理不了的就是大数据(擦!?)。这些还只是从记录数(数据存储)的角度来看的,我们换个角度想想:建模工程师要做的事情无非是将用户和产品进行合理匹配,那最细粒度就是用户维(或产品维)。试问你有超过千万的用户数据分析建模么?对于一般的分析(工程)师来说,常见的情况还是几十万甚或百万级别。这个量级对于R来说就很容易了,比如我刚刚的工作就是在自己的PC上载入了一个50000000×3的数据框。

接着我们在说说速度,曾经有太多的人抱怨R的运行速度太慢,甚至堂而皇之的公开表明观点。但我发现大部分人是因为不熟悉R语言的编程,而是直接套用C或Java的编程方式,因而导致无法快速得到结果。举两个例子:

有次在微博上一位朋友抱怨说R做了一个几千乘几千的相关矩阵花了他1天时间,我当时就愕然了,然后默默地给了一个几秒钟搞定的脚本。

还有一次更具有代表性:我的项目组有个R的项目需要上线,于是直接

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把原始代码交予了一位项目成员,嘱咐他稍作改动即可上线。但他发现需要3个小时才能将线上的数据计算完毕,于是又找到我帮忙优化。我看了一下,果不其然,Java风格的R代码,向量化编程的思想一点都没有用。改之,3分钟结束计算。

R语言的向量化运算几乎可以和底层语言的速度一较高下,并且向量化是天然的并行化方式,如果条件允许,R的向量化编程可以很方便的转化为并行框架,这也就是为什么说R + Hadoop是大数据的发展方向的理由之一。

再说个例子:试问100万行,20万列的数据是大数据么(你没看错,是200000维)?恩,R能够处理,而且可以在这类数据上构建模型。

再看看大数据的流动

对于管理者来说,合适的人出现合适的岗位是衡量管理者是否合格的重要标准之一。对于数据分析人员,合适的工具匹配合适的数据则是是否胜任工作的基本素质之一。R并不是通吃所有的数据场景,它只是在出现在该出现的分析建模环节。

R的位置在哪里?先让我们看看所谓的大数据是如何从企业中传递的:

从最底层的原始数据来看,PB级数据确实不是R所擅长,但这些数据有Hadoop或者其他高性能存储和处理系统;

向上是针对于不同业务场景的数据集市,经过清洗后,数据的规模则下降到了TB级;

再向上则是针对于特定任务的分析和挖掘模块,数据已经被整理到了GB级,这时候R的处理则是非常方便

R分析的结果则是MB级的输出,比如图表、得分,或者是规则。比如规则很容易在数据集市这段做并行化计算

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我的团队在大量使用R作为分析建模工具,看似比较另类,但其实Google、Facebook、Linkedin等公司已经有大量的直接使用R做分析挖掘的应用,只是大家不太留意罢了。

为什么大家选择光环大数据!

大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训,就选光环大数据!光环大数据,聘请大数据领域具有多年经验的讲师,提高教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代的技术,将时新的技能融入教学中,让学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式,指导学生较快的掌握技能知识,帮助莘莘学子实现就业梦想。

光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。光环大数据专注国内大数据和人工智能培训,将在人工智能和大数据领域深度合作。未来三年,光环大数据将联合国内百所大学,通过“AI智客计划”,共同推动人工智能产业人才生态建设,培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。

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在互联网企业, 在分析端使用闭源的商用软件几乎是不可能的, 原因很简单: 成本太高,不管是使用,还是研发及维护。 但我个人觉得这可能还不是最主要 的原因,对于互联网企业来说,数据虽然获取更容易,但环境更为复杂。开源软 件可以根据业务的变化 进行调整,但商业的闭源软件则很难做到。 R 能不能处理大数据

好多人问过我这个问题,我会说你有多大内存就能处理多大数据,这话显然 不负责任。 这个问题确实不太好回答, 因为每个人心中的大数据是不一样的。 比 如有人觉得几百万就是大数据,有些人觉得没个几亿就不算大数据,甚至有人说 你处理不了的就是大数据(擦!?) 。这些还只是从记录 数(数据存储)的角度 来看的,我们换个角度想想:建模工程师要做的事情无非是将用户和产品进行合 理匹配,那最细粒度就是用户维(或产品维) 。 试问你有超过千万的用户数据分 析建模么?对于一般的分析(工程)师来说,常见的情况还是几十万甚或百万级 别。这个量级对于 R 来说就很容易了, 比如我刚刚的工作就是在自己的 PC 上载 入了一个 50000000×3 的数据框。

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R 语言的向量化运算几乎可以和底层语言的速度一较高下,并且向量化是天 然的并行化方式, 如果条件允许, R 的向量化编程可以很方便的转化为并行框架, 这也就是为什么说 R + Hadoop 是大数据的发展方向的理由之一。

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