Integration von R mit Drupal

Die R-Programmierung kann eine astronomische Lösung sein, um die Wiederbuchungsraten vorherzusagen, indem frühere Gästebewertungen genutzt und so die Zuordnung von Gast/Gastgeber automatisiert wird. Genau das haben die Analysten von Airbnb, einem Online-Marktplatz und Hospitality-Service-Anbieter, damit gemacht. Sie haben R genutzt, um zahlreiche Unternehmensinitiativen mit Hilfe eines internen R-Pakets namens Rbnb voranzutreiben.

Als wachsende Organisation spricht die Neigung von Airbnb zu R zur Verbesserung seiner Geschäftsabläufe Bände über diese Programmiersprache. Sie bietet leistungsstarke Analysen, Statistiken und Visualisierungen. In Kombination mit Drupal kann die R-Programmierung eine spektakuläre Option für eine innovative Lösung sein. Werfen wir einen Blick auf die Ursprünge von R und seine Bedeutung, bevor wir uns der Integration von Drupal und R-Programmierung zuwenden.

Ein Schluck Geschichte

Microsoft beschreibt, dass ein Streifzug durch die Geschichte von R uns in die 90er Jahre zurückführen würde, als es von Robert Gentleman und Ross Ihaka (Fakultätsmitgliedern an der Universität von Auckland) implementiert wurde. Es begann 1995 als Open-Source-Projekt. Die R Core Group leitete dieses Projekt ab 1997. Die erste Version wurde im Jahr 2000 veröffentlicht. Es war eng an die S-Sprache für statistische Berechnungen angelehnt.

R-Programmierung: Eine Erkundung

R ist als Open-Source-Programmiersprache und Softwareumgebung hervorragend für statistische Berechnungen und Grafiken geeignet. Sie wird vor allem von Datenwissenschaftlern und Statistikern gleichermaßen verwendet. Sie wird von der R Foundation for Statistical Computing und einer großen Community von Open-Community-Entwicklern unterstützt. Diejenigen, die an die Verwendung von GUI-fokussierten Programmen wie Statistical Package for Social Sciences (SPSS) und Statistical Analysis System (SAS) gewöhnt sind, könnten in den ersten Phasen der Verwendung von R Schwierigkeiten haben, da es eine Befehlszeilenschnittstelle nutzt. In diesem Fall kann RStudio von Vorteil sein.

R ist eine Sprache und Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. - r-project.org

R bietet eine breite Palette statistischer Techniken wie lineare und nicht-lineare Modellierung, klassische statistische Tests, Zeitreihenanalyse, Klassifizierung, Clustering und vieles mehr. Darüber hinaus bietet es auch grafische Techniken und ist sehr erweiterbar.

R hat ein bemerkenswertes Wachstum erlebt, das in der folgenden Abbildung zu sehen ist.

Selbst in den Redmonk-Programmiersprachen-Rankings, die das Auftreten von Sprachen auf Github (Nutzung) und StackOverflow (Support) verglichen, behauptet R seine Position in der Nähe der Spitze.

Akademische Einrichtungen, das Gesundheitswesen und Regierungsstellen sind nach wie vor die wichtigsten Branchen, die in den USA und Großbritannien am häufigsten R-Fragen stellen.

Die Burtch Works-Umfrage zeigt, dass R die zweite Wahl für Datenwissenschaftler ist und seine Flexibilität es ideal für prädiktive Analysen macht. Forschungspraktiker, die beide Arten von Analysen durchführen und gleichzeitig in Zukunft maschinelles Lernen in ihre Marktforschungsprozesse implementieren möchten, werden R als eine großartige Option empfinden.

Warum R wählen?

Im Folgenden sind einige der wichtigsten Gründe aufgeführt, die die Bedeutung von R verdeutlichen:

Dokumentation

Online-Ressourcen für R wie Message Boards werden hervorragend unterstützt und sind gut dokumentiert.

Analyse

R hilft bei der Datenerfassung, -bereinigung und -analyse an einem Ort.

Datenvisualisierung

R verfügt über fantastische Werkzeuge für die Datenvisualisierung, -analyse und -darstellung.

Dies ist ein gutes Beispiel für die Datenvisualisierung, die vom R-Paket ggplot2 bereitgestellt wird. Hier wird die komplizierte Beziehung zwischen Yards pro Spiel und Touchdowns sowie First Downs dargestellt.

Leicht zu erlernen

Sie können schnell auf Touren kommen, da R eine einfache Lernkurve hat. Mit der Einfachheit der Sprache können Sie beispielsweise leicht drei Stichproben erstellen und ein Balkendiagramm dieser Daten erstellen.

Maschinelles Lernen

Es macht maschinelles Lernen viel einfacher und zugänglicher mit einer Fülle von R-Paketen für maschinelles Lernen wie MICE (zur Behandlung fehlender Werte), CARET (für Klassifizierungs- und Regressionstraining) und anderen.

Drupal im Bild

Eine Digitalagentur integrierte Drupal mit R für eine Versicherungsgesellschaft, die sich vorstellt, einen hochgradig personalisierten Matching-Service anzubieten, um Menschen bei der Auswahl des richtigen Versicherungsprogramms zu unterstützen. Das Unternehmen nutzte R, um einen Algorithmus zu erstellen, der den Kompatibilitätswert berechnen kann. Die Hauptidee war, potenzielle Kunden effizient mit dem Versicherungsanbieter auf der Grundlage der Bedürfnisse und Präferenzen des Kunden zusammenzubringen.

Das Unternehmen nutzte R, um einen Algorithmus zu erstellen, der den Kompatibilitätswert berechnen kann, um potenzielle Kunden effizient mit dem Versicherungsanbieter auf der Grundlage der Bedürfnisse des Kunden zusammenzubringen.

Die Feinheiten, die bei der Berechnung des Kompatibilitätswerts eine Rolle spielen, sind eine Funktion von Elementen wie Benutzerprofil, Preissensibilität und anderen. So wurden im Prozess zahlreiche einzigartige Kundenprofile gefunden, wie z. B. demografische Faktoren (Geschlecht, Alter, Bildung usw.) und Details zum Autobesitz (Autotyp, Kilometerstand usw.). Sobald festgestellt wurde, dass ein Interessent ein bestimmtes Profil hat, wird er auf der Grundlage einer Punktzahl und von Kundenzufriedenheitsumfragen jedem der Versicherungsanbieter zugeordnet.
 
Darüber hinaus werden verschiedene Punktzahlen berechnet, um die Sensibilität des Kunden für den Preis, das Kundenserviceniveau usw. zu verfolgen. Dies geschieht über einen Webdienst, der mit den Informationen der Versicherungsanbieter verknüpft ist und ein Angebot für den Kunden auf der Grundlage zahlreicher von ihm bereitgestellter Informationen erstellt. Schließlich ergibt die Konsolidierung all dieser Punktzahlen in zwei verschiedenen Parametern eine endgültige Punktzahl, die dem Interessenten hilft, den richtigen Versicherungsanbieter auszuwählen.

Ein Versicherungsportal wurde in Drupal erstellt, das der Fragebogen zum Kundenprofil war, den Interessenten ausfüllen können, um den besten Anbieter für ihre Ausgabengewohnheiten und andere Präferenzen zu finden. Sobald die Informationen vom Interessenten eingegeben wurden, werden sie von Drupal an R im JSON-Format weitergeleitet. R stellt sicher, dass eine Vielzahl von Kundendaten bereits vorhanden sind und auch vom entwickelten Algorithmus genutzt werden. Angebote, die von mehreren Anbietern abgerufen werden, werden über einen Webdienst verarbeitet. Auf der Grundlage des Algorithmus verarbeitet R alle Daten und sendet die besten Anbieter-Match-Optionen für den Interessenten zurück, der dann den Anbieter auf der Grundlage seiner Präferenzen auswählen kann.

Fazit

R ist zusammen mit Drupal eine hervorragende Option für Datenexperten, um alles zu tun, von der Kartierung sozialer und Marketingtrends online bis hin zum Aufbau von Finanz- und Klimamodellen, um unseren Volkswirtschaften und Gemeinschaften den zusätzlichen Schub zu geben.
 
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