不专业的回一下 ※ 引述《SangoDragon (SANGO)》之铭言： : 本人之前都是用 SQL + Mining tools (例如MS-SQL Analysis service , SPSS Modeler) : 之前大部分是用 SQL 整理资料 : 之後再用 mining Tools run mining (包含调参数等等) : 例如我们做一个罗吉斯回归,去预测信用卡客户是否会变呆卡 : 或用 CART 去做回应率分析 : 现在关於 R 我有一些问题: : 1. R的mining 函数支援到那些演算法? : 例如:分群,类神经网路,CART 等等? 分群的话有数种方法，大多数R都有，从k-means, hierarchical clustering到 一些模型假设的分群如EMClust提供Finite Mixture Gaussian Distribution的分群手法 分几群都会有参数在控制，或是hierarchical clustering怎麽切都有参数控制。 NN，我不太熟，但是CART的话，R至少两个套件支援，tree跟rpart，参数可调的不少， 这部分可以自己读一下manual，也有randomForest的套件支持 : 2. R有办法调参数吗? : 例如分群时分几群,CART的切点,等等 (这部分在mining tools 都有很强的支援) 如1回答 : 3. R怎样做Mining前的资料处理? : SQL 强的地方在於下语法可以做很多资料预处理 : 例如:资料中只有生日要转换成年龄,还有一些更复杂要套公式转换的部份等等 : SQL 的资料可以存很多资料 : R 在预处理部分的强度如何? : 总不能一直读EXCEL的资料吧? : 我要表达的是,在资料面SQL 资料库有很强大的SQL语法,跟储存面 : R 的方式? R使用dplyr整理资料就很快了，可以看我的资料整理套件介绍系列文 (签名档) : 4. 这张图 http://i.imgur.com/iMTOAoG.jpg : 是否过誉? : 以MS-SQL mining 而言,建构好一个预测模型,可以利用MDX等等 : 去对这个Model 做一些处理,例如输入资料做预测等等 : 而且也有很多图形介面的输出 我认为R比SAS跟SPSS好用很多，这些比较都合情合理。 : 以上几点问题 -- R资料整理套件系列文： magrittr #1LhSWhpH (R_Language) http://tinyurl.com/1LhSWhpH data.table #1LhW7Tvj (R_Language) http://tinyurl.com/1LhW7Tvj dplyr(上) #1LhpJCfB (R_Language) http://tinyurl.com/1LhpJCfB dplyr(下) #1Lhw8b-s (R_Language) tidyr #1Liqls1R (R_Language) http://tinyurl.com/1Liqls1R --

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