Что лучше - R или Rapid miner? Может быть есть еще какие программы подобные?
Приветствую. Посмотрел, что есть несколько интересных программ для визуализации и построения данных. Две из них — это R и RapidMiner… у меня вопрос к знающим. Что лучше? Какая программа быстрее? И чем они отличаются принципиально от Экселя, если эксель может в принципе выполнять задачи по построению графиков, и работой с данными?
Использую R и RapidMiner. RapidMiner классный, он так же может быть расширен кодом на R, но он платный, бесплатная версия предполагает некоторые ограничения. Что лучше, сложно сказать, оба инструмента хороши, однако R более универсален на мой взгляд. Excel не использую, на что-то более менее серьезное он не годится. Плюсы RapidMinera в том что там более наглядно можно строить модели, я бы на вашем месте остановился на обоих инструментах )
Для простых задач сгодится и Excel
прочитать готовый файл, построить графики, диаграммы рассеяния, ну может еще используя VBA что-то немного упростит, помоделировать что-то, но это в общем-то всё.
На R Вы можете сделать почти всё:
— прочитать данные из многих источников — текстовые, СУБД, xml файлы, странички инета
— оч. удобно манипулировать, преобразовывать данные (т.к. вычисления векторизованные)
— строить различные диаграммы, разделяя что-то цветом, размером, панелями буквально в одну строку
— анализировать стратегии торговые
— построить законченное веб-приложение
все это благодаря огромному числу пакетов, в том числе и для финансов, анализа торгов и прочее.
Конечно порог входа побольше, но не очень сложно, на мой взгляд.
в R если большие обьемы данных обрабатывать встроенным скриптовым языком, то очень тормозит, по сравнению аналогичной программы на нормальном языке программирования наверное раз в десять медленней.. Но конечно можно в R и собственные модули использовать написанные на C например, но это нужно еще научиться как… И под windows эти модули делать тоже сложно, потому что R родная среда это Линукс… Так что чтобы R использовать в полном обьеме нужно еще отдельный компьютер иметь, где будет линукс и R
Эксель — очень медленный.
R — медленный
Matlab (вроде как) и Python (точно) быстрее. R, конечно, мощный язык, но очень узко специализированный. Если уж изучать, то лучше Python. Либ не меньше, но сфера применения намного шире.
Дмитрий, не совсем. У меня фоном работает канал РБК. Там постоянно разные спикеры говорят, что НЕ ВСЕ хорошо. Далеко не все! И просвета пока не видно:(
А именно: есть сильный спрос на кучу всего...
botlib, если американских ястребов послушать-почитать, то они клянутся «убить российский СПГ-экспорт»… Эти ребята на все пойдут… И санкции, и вторичные санкции против всех покупателей российского С...
Волшебник, откуда такая уверенность? У евросоюза тоже есть, что мы можем забрать. Ещё в конце 2023 евросоюз разрешил НЛМК слябы продавать до 2028 года.
tass.ru/ekonomika/19573099
sasa sasa, У вас такая каша в голове, просто офигеть… Цена топлива не транслируется 1к1 на цену товара вообще никак… ЖКХ растёт всегда в середине лета — ссылку на источник почему это будет в январе...
Andrew, к вечеру наконец кнопка заработала. Можете подать поручение в личном кабинете — услуги — операции с ценными бумагами — участие в корп. действиях — выкуп ценных бумаг (Buyback). Акции перест...
прочитать готовый файл, построить графики, диаграммы рассеяния, ну может еще используя VBA что-то немного упростит, помоделировать что-то, но это в общем-то всё.
На R Вы можете сделать почти всё:
— прочитать данные из многих источников — текстовые, СУБД, xml файлы, странички инета
— оч. удобно манипулировать, преобразовывать данные (т.к. вычисления векторизованные)
— строить различные диаграммы, разделяя что-то цветом, размером, панелями буквально в одну строку
— анализировать стратегии торговые
— построить законченное веб-приложение
все это благодаря огромному числу пакетов, в том числе и для финансов, анализа торгов и прочее.
Конечно порог входа побольше, но не очень сложно, на мой взгляд.
goo.gl/wsiytD
goo.gl/xeCRcf
http://goo.gl/83QTTz
https://goo.gl/iZoj7O
R — медленный
Matlab (вроде как) и Python (точно) быстрее. R, конечно, мощный язык, но очень узко специализированный. Если уж изучать, то лучше Python. Либ не меньше, но сфера применения намного шире.