路人回一下 ※ 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? 可以，有很多package包，也有详细说明文件。 : 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) 可以，但须对R有相当了解。 : 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? 可以，如C大回覆。 可以，我现在从SQL捞出计算後写到另一台 MYSQL 。 或 透过其他 PACKAGE 写到其他资料库 : 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 R+shiny 可以做出很多的东西http://shiny.rstudio.com/gallery/ 这个是我在教别人用的范例 128.199.74.32:3838/ : 以上几点问题 -- --

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