R est l'outil le plus répandu pour l'analyse statistique et le data mining, mais il est loin d'être facile à utiliser. Tableau vous permet de détecter des tendances rapidement et facilement, mais aussi de créer des modèles pratiques si vous utilisez R. En effet, vous pouvez répartir, filtrer et agréger vos données en quelques clics pour optimiser vos modèles avant d'écrire une ligne de code, et ainsi mieux faire parler vos données. Grâce à Tableau, vous pouvez transmettre facilement le résultat de vos analyses en créant des tableaux de bord interactifs dotés de menus déroulants, de curseurs et d'indicateurs visuels en quelques minutes seulement. Avec Tableau, vos interlocuteurs peuvent profiter pleinement et en toute autonomie de vos analyses. De votre côté, vous pouvez vous concentrer sur la création de modèles encore plus efficaces. Lisez la suite pour découvrir comment Tableau révolutionne l'analytique avec R.
Solutions
R pour l'analyse et le calcul statistique
Le langage R dynamise la BI et l'analytique Big Data
Peu de personnes sont en mesure de faire valoir la capacité du langage R à faciliter le traitement des requêtes Big Data. Ce langage de programmation joue un rôle clé pour l'entreprise qui veut exploiter au mieux le Big Data dans ses analyses BI. Le problème toutefois avec ce type de déploiement, c'est que R est un outil destiné à être utilisé par du personnel qualifié déjà habitué à travailler avec R ou le langage de programmation Python. En rendant les données exploitées par R accessibles à l'utilisateur sans qu'il ait besoin de savoir coder, Tableau réduit la dépendance à un service de spécialistes. Les utilisateurs peuvent accéder aux données et poser leurs propres questions, en faisant émerger de nouvelles découvertes d'informations dans les données dévoilées par R.
En outre, l'interface d'analytique visuelle de Tableau facilite l'analyse des données et la communication des résultats. L'analyse ad hoc et les contextes par utilisateur deviennent soudain disponibles dès lors que R n'est plus limité par les connaissances ou les lacunes de l'utilisateur. Il suffit d'une question. Ensuite, l'exploration de données complexes devient un jeu d'enfant.
