路人回一下 ※ 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? 可以，有很多package包，也有詳細說明文件。 : 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) 可以，但須對R有相當了解。 : 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? 可以，如C大回覆。 可以，我現在從SQL撈出計算後寫到另一台 MYSQL 。 或 透過其他 PACKAGE 寫到其他資料庫 : 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 R+shiny 可以做出很多的東西http://shiny.rstudio.com/gallery/ 這個是我在教別人用的範例 128.199.74.32:3838/ : 以上幾點問題 -- --

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