Statistik mit 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 und Prognosen zu erstellen. Besonders dort, wo statistische Methodik und Nachvollziehbarkeit wichtig sind, punktet R mit paketbasierten Workflows und dokumentierten Auswertungen – von der explorativen Datenanalyse bis zur reproduzierbaren Modellberechnung.
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.
Ergebnisse werden dabei typischerweise als nachvollziehbarer Code, dokumentierte Auswertungen und reproduzierbare Reports umgesetzt. So lassen sich Analysen versionieren, wiederverwenden und in bestehende Datenflüsse sowie Reporting-Prozesse einbinden.
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
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)
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.
Häufig gestellte Fragen zu Statistik mit R
In dieser FAQ finden Sie die Themen, die in Beratung und Trainings am häufigsten aufkommen. Jede Antwort ist kurz gehalten und verweist bei Bedarf auf weiterführende Inhalte. Ihre Frage fehlt? Nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf.
Welche statistischen Methoden lassen sich mit R abbilden?
Typische Verfahren sind Hypothesentests, Varianzanalysen und Regressionsmodelle sowie Zeitreihenanalysen (z. B. ARIMA, Prophet), Clustering und explorative Datenanalyse (EDA).
Wie lassen sich Analysen mit R automatisieren und reproduzierbar machen?
Über wiederverwendbare R-Pipelines, Batch-Skripte und geplante Jobs sowie reproduzierbare Reports mit R Markdown (PDF/HTML) und Shiny.
Wie kann R in Power BI genutzt werden?
R kann in Power BI über R-Skripte und R-Visuals eingebunden werden, um statistische Auswertungen direkt in Dashboards zu integrieren.
Wie funktioniert R in Microsoft Fabric, wenn es keinen nativen R-Kernel gibt?
R lässt sich über Spark integrieren, z. B. mit SparkR oder via PySpark unter Nutzung von R-Bibliotheken – inklusive Anbindung an Lakehouse und Data Warehouse.
Was ist Oracle R Enterprise und wann ist das relevant?
Oracle R Enterprise ermöglicht In-Database Analytics: R-Modelle laufen direkt in der Oracle-Datenbank, ohne Daten zu extrahieren – inklusive Parallelisierung und PL/SQL-Integration.