R es el estándar de la industria para la estadística y la minería de datos, pero puede ser difícil de usar. Tableau acelera y simplifica la identificación de patrones y la creación de modelos prácticos con R. Nuestro software le ayuda a comprender sus datos, ya que le otorga la capacidad de dividirlos, filtrarlos y agregarlos con unos pocos clics. Esto le permite optimizar sus modelos sin escribir ni una línea de código. Comunicar sus descubrimientos es fácil. Puede diseñar un dashboard interactivo con menús desplegables, controles deslizantes y otros elementos visuales en cuestión de minutos. Con Tableau, su público puede apreciar todo el valor de su análisis sin largas explicaciones. Por lo tanto, usted puede dedicarse a diseñar modelos de mayor impacto. Continúe leyendo para descubrir cómo Tableau cambió los análisis de R.
Soluciones
R para computación estadística y análisis
Una fuente eficaz de inteligencia de negocios y análisis de big data
La capacidad de R de facilitar las consultas sobre big data es indiscutible. El lenguaje de programación R desempeña una función fundamental en el intento de las empresas de aprovechar los big data para realizar análisis de inteligencia de negocios. Uno de los desafíos que conlleva este tipo de implementación es que R es una herramienta cuyo uso se restringe a personal capacitado y familiarizado con el lenguaje de programación R o Python. Tableau reduce la necesidad de contar con un departamento compuesto por especialistas en esos lenguajes, ya que pone a disposición los datos que R aprovecha sin que el usuario deba escribir código. Brinda a los usuarios la capacidad de acceder y hacer sus propias preguntas sobre los datos. Como resultado, logran nuevos descubrimientos con los datos ocultos detrás de R.
Asimismo, la interfaz de análisis visual de Tableau simplifica al máximo los análisis y la transmisión de los descubrimientos. Los análisis ad hoc y los contextos por usuario se vuelven disponibles cuando R ya no se ve limitado por los conocimientos de los usuarios o la carencia de estos. Solo se necesita una pregunta para hacer acerca de los datos. Después de eso, la exploración a través de datos complejos no requiere casi ningún esfuerzo.