Настоящая публикация, хоть и продолжает серию предыдущих, но будет совершенно краткой. И не в силу того, что материал скромный, но потому, что есть отличный первоисточник с массой текстов и видео.
Практика общения с аналитиками показала, что лаконичная консоль или лист программы в RStudio IDE как удобный инструмент начинает восприниматься людьми, воспитанными в подходе WYSIWYG, далеко не с первого дня. Продукты PowerBI\Tableau\Qlik, активно использующие этот подход, хорошо известны в российском информационном пространстве, и зачастую аналитики пытаются соотнести R+Shiny с этими продуктами.
В экосистеме R есть достойный ответ и достойный инструмент и в области WYSIWYG работы с данными — Exploratory.
Его пока мало упоминают, видимо, в силу относительной «молодости» продукта. Его основная прелесть в том, что это надстройка над пакетами R. Все манипуляции, которые вы осуществляете с данными, могут быть экспортированы в plain-text .R код и использованы далее в автоматизированной обработке. Каждый шаг и каждая манипуляция справочно отображается в виде команды\функции\операции на языке R (по большей части, это манипуляции в концепции tidyverse — dplyr+ggplot.
На сайте exploratory.io огромное количество разнообразного материала — блог, статьи, видео записи, FAQ. Кроме коммерческих версий продукт доступен в Community edition.
У людей, измученных excel-ем, WOW-эффект возникает в 90% случаях. Посмотрите, попробуйте. Возможно, именно этот продукт позволит посмотреть на свою работу аналитика под новым углом и в более радужном свете.
P.S.
-
К описанному выше продукту, кроме как пользователь Community edition, я отношения не имею. С чистой совестью добавил бы слово «увы».
- В настоящий момент ведем полноценное тестовое развертывание RStudio Connect. Продукт впечатляющий, настолько органично и гармонично оборачивает R, RStudio IDE, Shiny, RMarkdown в enterprise обертку, что после его использования более не хочется возвращаться в мир классической enterprise отчетности и аналитики. По сути, реализация «Literate Programming» для Enterprise задач.
Да, для полного блеска RStudio Connect кроме R придется погрузиться в конcоль Linux; научиться читать логи; запустить инсталляции LaTeX как под Windows, так и под Linux, успешно собирающих публикуемый документ, что само по себе нетривиально; немного погрузиться в HTML+CSS+JavaScript. По завершению этого этапа планирую поделиться результатами, возможно, для некоторых это окажется весьма полезным.
Предыдущий пост: «Тонкости R. Как минута час экономит»
ссылка на оригинал статьи https://habrahabr.ru/post/325108/
Добавить комментарий