Oggi, molte aziende utilizzano Big Data e Data Science per l'analisi dei dati per prendere decisioni migliori. R e Python sono le due lingue più utilizzate in ambito finanziario. R offre molte funzioni per il calcolo statistico per i data scientist.

R in finanza

Per svolgere tutte le attività finanziarie importanti, R offre una tuta statistica avanzata. Le industrie finanziarie utilizzano R for-

1. Analisi del rischio di credito
2. Misurazioni del rischio al ribasso
3. Regola le prestazioni di rischio
4. Utilizza la visualizzazione come: grafici a candele, grafici di trascinamento, grafici di densità e molti altri.
5. R fornisce strumenti per spostare autoregressione, medie e analisi di serie temporali
6. Fornire servizi per il data mining finanziario tramite pacchetti R.
7. Per dimostrare i prodotti finanziari con una visualizzazione vivida e accattivante, possiamo usare RShiny.

Esempio- ANZ sta attualmente utilizzando R per l'analisi del rischio di credito e la gestione del portafoglio.

Google usa R per calcolare il ritorno sugli investimenti in campagne pubblicitarie e prevedere le attività economiche.

R nel settore bancario

1. Le banche sono anche utilizzate per Modellistica del rischio di credito e altre analisi dei rischi.
2. R svolge un ruolo importante nella modellistica del taglio di capelli ipotecario.
3. R con Hadoop offre al cliente analisi di qualità, segmentazione e conservazione.

Esempio- Bank of America (BoA) utilizza R per l'informativa finanziaria per l'analisi delle perdite finanziarie.

Le applicazioni di R non sono limitate in Finance and Banking, ci sono molti altri settori che utilizzano R like-

1. Assistenza sanitaria
2. E-commerce
3. Social Media

Scopri le applicazioni di R in ciascun settore.

Se ti piace, per favore upvote esso.

Continua a programmare ...;-)