Statistik und R

R ist eine der führenden Programmiersprachen für Statistik, Datenanalyse und Data Science. Die Sprache wurde speziell für die wissenschaftliche und analytische Datenverarbeitung entwickelt und bietet eine enorme Bandbreite an Funktionen – von klassischer Statistik bis hin zu modernen Machine-Learning-Verfahren.

Unternehmen aus Banken, Versicherungen, Logistik oder Handel nutzen R, um Muster zu erkennen, Risiken zu evaluieren, Prognosen zu erstellen oder komplexe Analysen zu automatisieren.

Dienstleistungen

Wir unterstützen Sie bei der Entwicklung von R-Skripten, statistischen Modellen, Dashboards und automatisierten Analyseprozessen – sowohl stand-alone als auch integriert in Plattformen wie Microsoft Fabric, Power BI, RStudio, Oracle R Enterprise oder Shiny.

Statistische Analysen & Modellierung

  • Hypothesentests, Varianzanalysen, Regressionsmodelle (linear, logistisch, multivariat)
  • Zeitreihenanalyse (Prognosen, Saisonalität, Trends, ARIMA, Prophet)
  • Segmentierung, Clustering und explorative Datenanalyse (EDA)
  • Machine Learning-Modelle: Random Forests, Gradient Boosting, kNN, SVM

R-Programmierung & Automatisierung

  • Entwicklung von wiederverwendbaren R-Pipelines
  • Skripte für Datenbereinigung, Transformation und Qualitätschecks
  • Automatisierte Analyse-Workflows (Batch-Skripte, geplante Jobs)
  • Erstellung reproduzierbarer Reports (R Markdown, Shiny, PDF/HTML-Generierung)

Reporting & Dashboards mit R / Shiny

  • Entwicklung interaktiver Dashboards in Shiny
  • Webbasierte Visualisierung komplexer Analyseergebnisse
  • Kombination statistischer Modelle mit intuitiven Benutzeroberflächen
  • Hosting & Deployment von Shiny-Anwendungen

Integration in bestehende Systeme

  • Einbettung von R in Microsoft Fabric (Spark + R-Bibliotheken)
  • Analyse-Integration in Oracle mittels Oracle R Enterprise (ORE)
  • Nutzung von R-Modellen in Power BI (R-Skripte, Visuals)
  • Kombination von R mit Python, SQL und Data Lakes

R in Microsoft Fabric

Oracle

Auch wenn Microsoft Fabric aktuell keinen nativen R-Kernel bereitstellt, lässt sich R über Spark und R-Pakete in PySpark oder SparkR integrieren:

  • Ausführen statistischer Modelle auf großen Datenmengen
  • Anbindung an Lakehouse und Data Warehouse
  • Kombination von R-Methoden mit Python- und Spark-Pipelines
  • Bereitstellung analytischer Modelle für Power BI

Besonders relevant:
R-Visuals in Power BI ermöglichen die direkte Nutzung von R in interaktiven Dashboards.

R in Oracle (Oracle R Enterprise)

Statistik mit R - Beispiel 2

Oracle bietet mit Oracle R Enterprise eine leistungsstarke Integration von R in die Oracle-Datenbank.
Damit können statistische Modelle direkt in der Datenbank ausgeführt werden – ohne Daten zu extrahieren.

Vorteile:

  • Massive Parallelisierung und In-Database Analytics
  • Nutzung großer Datenmengen ohne Performanceverlust
  • Native Integration in PL/SQL-Prozesse
  • Reproduzierbare Analysen für Risiko, Forecasting und Data Mining

Wir unterstützen sowohl klassisches R mit Oracle (R + ODBC/DBI) als auch Oracle R Enterprise.