有用R做数据分析的吗？

yabyzq

R的好处是能用非常简短的代码做数据分析。SQL只是获取数据而已，MS BI是偏向于reporting，新的power bi有部分visual，dashboard功能，SAS简单来说是SQL+R，但不好上手, tableau最多是SQL + Power BI +advanced excel，用熟练了比excel快，好用。纯粹reporting用crystal + excel + powerbi/tableau 就可以了，有钱上sap，cognos，不见得更好用。趋势是数据分析，所以学好R和SAS，Python还是有用的。貌似乱七八糟扯了一大推

yabyzq

whoisit 发表于 2015-12-21 23:42
您觉得未来从事Data Scince的话硕士读统计好还是CS/IT好?数学方面的知识需不需要学到很高深的比如Stochas ...

硕士cs好赚钱。话说data science你除非很上进，还是读个phd比较好，否则怎么叫data scientist呢。有pm，growth hacker潜质的可以无视

cnnworld

whoisit 发表于 2015-12-21 23:42
您觉得未来从事Data Scince的话硕士读统计好还是CS/IT好?数学方面的知识需不需要学到很高深的比如Stochas ...

it： 会python，sql，尤其sql要炉火纯青
data mining：懂各种流行的supervised models，以及聚类模型，比如boosting 和bagging啦，了解svm，random forest，决策树之间的一些细节和区别，懂L1 L2 reguralization
编程：能看懂些编程代码，比如.net java之类的，主要用于一些底层编程实现，一般不是你来做，但需要懂些，比如java中间件，hadoop map reduce之类的，知道面相对象怎么回事
os：懂些shell编程，会自动化脚本，熟悉基本linux操作：比如加个用户拉，定制个任务啦，会用vim编辑个文本啦
数据库：懂各大数据库的基本操作：mysql，sql server，oracle，no-sql等，知道优缺点，熟悉各种云端产品比如aws，google cloud，会用脚本操作这些
统计： 基本的ab test，懂实验设计，知道sample size计算，会two way anova 分析，懂将数据降纬的几种方法，标准化数据，了解概率和统计基本知识，可以看懂前面dm模型中的统计证明


基本以上是ds的技术要求，其他都是业务上的经验了，一般cs和统计科班出来的，或多或少对上面都有些了解，只是深浅不同，技术上深浅和经验上多寡产生了区别，不过以上我说的，能通的基本哪儿都不愁工作

yabyzq

cnnworld 发表于 2015-12-22 01:00
it： 会python，sql，尤其sql要炉火纯青
data mining：懂各种流行的supervised models，以及聚类模型，比 ...

ls说得不错，具体可以去quora看，记得有张map找不到了，话说很多还是一知半解啊。。
https://www.quora.com/How-can-I-become-a-data-scientist-1

whoisit

cnnworld 发表于 2015-12-22 01:00
it： 会python，sql，尤其sql要炉火纯青
data mining：懂各种流行的supervised models，以及聚类模型，比 ...

谢谢解答.是不是就是说没有必要读一个统计master吗?

libai0915

chainray 发表于 2015-9-12 23:10
能举个栗子吗？比如用R的什么功能，采集的样本？

学到了很多，用了decision tree，random forest之类的模型

xji

R比普通SQL工具或SAS比更突出的优势在于庞大的三方工具库，特别是数据挖掘，统计和金融建模工具。这些工具普通SQL工具甚至SAS都没有。但是你说的MS BI应该包含一些常见的建模库，肯定不如R支持的全面，不过很多R里面的工具你们不一定用得到。R里面还有很多HTML，XML parser，还有库支持网络下载，这些SQL或SAS都没有。不过你们也不一定用得到。

R的问题在于第一它的处理能力有限，所有东西都在内存中进行，如果你要对一个10G的文件做简单处理，可能要分批load到内存，这一点不如数据库或SAS方便。第二是它的learning curve。如果团队只有SQL和SAS经验，要全面转到R需要重新学习，对于一些非IT出身的分析人员，可能有难度，不是每个人都那么愿意投入的。现有的东西很难重用，很多东西都要重做。第三是R是开源的，换言之就是企业支持不一定好。比如用Oracle或MS或SAS，有什么问题技术支持比较全面，用R出问题可能就没那么好支持了。当然，也有一些企业级R应用可以用。

就我的经验而言，如果要考虑从SQL或SAS或MS BI转到R，你要看你现在的应用或将来的应用在各个平台上的支持利弊。不要去问R有什么是其他工具不具备的。这个问题不好。一来每个平台总会有东西是其他平台不具备的，但如果你的企业用不到有啥意义？二来，换平台，纯技术功能上支持程度总是容易搞清楚的，更多的是我之前说的非功能因素，比如资金，技术支持，学习难度，移植难度等。这些有时候比功能更重要啊。

Bessy

试一下 微软的 Revolution R, 就会感觉 SQL工具处理能力有限了。

gozh2005

做这个和做full stack编程哪个钱景好呢？感觉做data有不少高工资的活15万以上，做developer15万是high end不过机会多不少了，而且会web也容易自己找点contract吧。

jantorget

cnnworld 发表于 2015-12-22 01:00
it： 会python，sql，尤其sql要炉火纯青
data mining：懂各种流行的supervised models，以及聚类模型，比 ...

请问，如果对数据这一行没有实际工作经验，但又想转入这行。 去读个machine learning 的PHD，有实际帮助吗？

个人对机器学习比较感兴趣，想回学校读书。 但不知，读出来后对找工作是否有帮助。

terran_empire

I thought R just an uni assignment tool.....

baiii

jantorget 发表于 2017-3-27 10:31
请问，如果对数据这一行没有实际工作经验，但又想转入这行。 去读个machine learning 的PHD，有实际帮助 ...

没帮助，除非你打算走学术道路

30phy

马克

30phy

马克

deepnorth2

chainray 发表于 2015-9-6 21:20
你们用到R的什么功能是SQL做不了的？

Please use SQL to conduct a Markov Chain Monte Carlo analysis for a logistic regression which can be easily handled by R.

daomeidan1234

xji 发表于 2015-12-23 09:17
R比普通SQL工具或SAS比更突出的优势在于庞大的三方工具库，特别是数据挖掘，统计和金融建模工具。这些工具 ...

需要跟你学习学习R

birdbirdhh

有高手对比下R和Stata么

yabyzq

jantorget 发表于 2017-3-27 10:31
请问，如果对数据这一行没有实际工作经验，但又想转入这行。 去读个machine learning 的PHD，有实际帮助 ...

当然有帮助啦，但phd不是这么容易进和毕业的。顶级cmu之类的出来都是被flag抢的，知道一个出来就50+。但是很多都是CS/SE的本，没有经验不会编程可能太吃力了吧。

jantorget

yabyzq 发表于 2017-3-27 22:33
当然有帮助啦，但phd不是这么容易进和毕业的。顶级cmu之类的出来都是被flag抢的，知道一个出来就50+。但 ...

编程不是问题。 数学是个问题。。。