大数据实战利器-R

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作为一名已经从事数据分析的工作人员，想和大家分享自己在工作中如何用R进行实战操作。R软件是非常有魅力的数据分析或挖掘工具，优点一箩筐：免费、灵巧、分析方法丰富、可视化等方面，相信很多前辈都已经罗列清楚。但是还有很多人向我咨询，企业中是否也用R？企业中如何用R？
    据我这么多年的观察，越来越多的企业开始关注并使用R，相关招聘信息都会列“熟练使用SAS\R软件”等字样。所以，想学习R、正在学习R的各位同学千万不要被某些看法观点而蒙蔽，其实任何工具都有它的优势与劣势，好不避讳，R的劣势“可能”就是它的处理速度、内存限制等。
    对的，我用了“可能”。其实，这些困难都是可以缓解甚至避免。现在越来越多的contributors贡献了非常好用的packages，比如M Dowle等的data.table包、Danile Adler的ff、Edwin de Jonge的ffbase包，当然还有Hadley的dplyr、reshape2、ggvis包，还有Rcpp、bigmemory等等，企业中AsterR，Revolution等大数据支持，当然更要感谢飞天团队的RODPS大作。太多优秀的包可供使用，对于数据收集、整理、分析、展示等表现都非常优秀，所以在日常工作中基本上解决了我几乎所有问题，可能有人要问我，你平时面临的数据体量级是多少? “TB级”
    广告说了这么多，分享一些资源（都说版主很有钱，那小版也免费分享），我是一位R语言爱好者，以上是个人的一些想法，各位有不同看法或者观点，可以直接跟帖讨论！！
    PS:针对部分坛友提到的即将上线的《Dealing With Memory Limits and Working With Large Data Sets in R》，以及《Advanced R》、《Automated Data Collection with R: A Practical Guide to Web Scraping and Text Mining by Simon Munzert》以后也会及时更新，敬请期待。

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关键词：大数据 Text Mining Collection Revolution Automated 招聘信息 工作人员 如何 软件

谢谢分享

谢谢分享！！

大数据实战利器，谢谢楼主资源共享！

R的分析功能和扩展性确实很强大，可惜由于它的处理速度、内存限制等劣势，很难作为大数据实战工具。业界一般都倾向于采用SAS，他们追求的是高效和专业。在大数据领域，目前SAS+Hadoop是最强组合。

不过在我眼里，SAS更像一个分析软件，而非编程软件，用其编写算法很不方便；而R则是一个典型的统计编程软件，所以做方法论、算法研究的那些同事更倾向于用R，因为R更自由灵活。

已加精，欢迎以后常来分享好资料~

Crsky7 发表于 2014-7-27 13:11
已加精，欢迎以后常来分享好资料~

我很赞成Crsky7大部分观点，其实R是一个不断进步的工具，在大数据实战中已经越来越重要，这是毋庸置疑。话说回来，没有工具绝对的好与坏，无论是SAS还是R，只要运用熟练，都会给自己带来方便。

谢谢分享~

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