作者celestialgod (天)
看板R_Language
標題Re: [問題] R語言在Data mining 的應用
時間Fri Mar 4 10:30:28 2016
不專業的回一下
※ 引述《SangoDragon (SANGO)》之銘言：
: 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 整理資料
: 之後再用 mining Tools run mining (包含調參數等等)
: 例如我們做一個羅吉斯回歸,去預測信用卡客戶是否會變呆卡
: 或用 CART 去做回應率分析
: 現在關於 R 我有一些問題:
: 1. R的mining 函數支援到那些演算法?
: 例如:分群,類神經網路,CART 等等?
分群的話有數種方法，大多數R都有，從k-means, hierarchical clustering到
一些模型假設的分群如EMClust提供Finite Mixture Gaussian Distribution的分群手法
分幾群都會有參數在控制，或是hierarchical clustering怎麼切都有參數控制。
NN，我不太熟，但是CART的話，R至少兩個套件支援，tree跟rpart，參數可調的不少，
這部分可以自己讀一下manual，也有randomForest的套件支持
: 2. R有辦法調參數嗎?
: 例如分群時分幾群,CART的切點,等等 (這部分在mining tools 都有很強的支援)
如1回答
: 3. R怎樣做Mining前的資料處理?
: SQL 強的地方在於下語法可以做很多資料預處理
: 例如:資料中只有生日要轉換成年齡,還有一些更複雜要套公式轉換的部份等等
: SQL 的資料可以存很多資料
: R 在預處理部分的強度如何?
: 總不能一直讀EXCEL的資料吧?
: 我要表達的是,在資料面SQL 資料庫有很強大的SQL語法,跟儲存面
: R 的方式?
R使用dplyr整理資料就很快了，可以看我的資料整理套件介紹系列文 (簽名檔)
: 4. 這張圖 http://i.imgur.com/iMTOAoG.jpg
: 是否過譽?
: 以MS-SQL mining 而言,建構好一個預測模型,可以利用MDX等等
: 去對這個Model 做一些處理,例如輸入資料做預測等等
: 而且也有很多圖形介面的輸出
我認為R比SAS跟SPSS好用很多，這些比較都合情合理。
: 以上幾點問題
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R資料整理套件系列文：
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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※ 編輯: celestialgod (140.109.74.87), 03/04/2016 10:30:58
1F：推 psinqoo: 在R計算完後能回寫SQL~也能夠透過shiny圖示~ 03/04 13:21
2F：→ psinqoo: 很多的package是需要研究 然後也能調參數~ 03/04 13:21
3F：推 psinqoo: 現在我是從SQL資料 撈資料透過R運算後 回寫導SQL資料庫 03/04 13:25
4F：→ psinqoo: R 還能作機器學習 03/04 13:26
5F：推 carl090105: R接資料庫是蠻容易的,處理資料就看你要在SQL就處理好 03/04 18:40
6F：→ carl090105: 還是用dplyr+data.table來處理,個人是覺得比python的 03/04 18:40
7F：→ carl090105: pandas好用多了~ 03/04 18:40
8F：推 JackBaska: 同意樓上,dplyr推出是R單在資料處理上勝python的關鍵 03/08 23:20
9F：推 Ouranos: 大推系列文!謝謝原po~!!! 03/13 10:31