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R. Cos’è e a cosa serve

R è un ambiente statistico per l’analisi dei dati con elevate possibilità di gestione e manipolazione dei dati, integrato e compatibile con altri sistemi (es. Microsoft Excel MySql, Microsoft Access, Oracle, SAS, SPSS etc) e con grandi potenzialità grafiche e possibilità di creare propri strumenti personali. Ed è gratuito e liberamente scaricabile online.

Sono molte le aziende che hanno intuito le potenzialità di R e che lo utilizzano quotidianamente nella gestione dei loro dati: Facebook, Ford, New York Times e Bank of America sono solo alcuni degli esempi.
Ma a cosa serve davvero R e, soprattutto, può essere veramente utile per le aziende? Secondo noi assolutamente si, ed ora vi spieghiamo il perché.
R permette di fare:

Inferenza

Cioè stabilire qual è il peso o contributo di alcune variabili su un dato fenomeno: pensiamo a una campagna pubblicitaria in cui si investe budget su diversi mezzi (es. TV, stampa, campagne ADS su Google), ma qual è l’impatto di ogni singolo media sulle vendite? E soprattutto, tutti i media sono indispensabili per alimentare le vendite o si potrebbe tagliare l’investimento per esempio sulla stampa?
R è in grado di darci queste risposte attraverso dati numerici, e non sensazioni. Fare inferenza potrebbe essere utile soprattutto quando abbiamo a che fare con diverse variabili e vogliamo sapere quali effettivamente spiegano un fenomeno o comportamento; indispensabile in un mercato sempre più mutevole e dinamico.

Previsione

Cioè stimare un valore sulla base di alcune variabili o caratteristiche: si può prevedere il prezzo di un prodotto sulla base delle caratteristiche del nostro “consumatore ideale” quali reddito medio, tasso di istruzione, luogo geografico in cui vive etc.
Possiamo anche prevedere la probabilità che un consumatore scelga un determinato prodotto sulla base delle sue caratteristiche demografiche, o ancora, date le caratteristiche di un prodotto possiamo far sì che i nostri commerciali lo propongano solo a quei clienti che hanno elevate probabilità di acquisto, con evidenti risparmi di tempi e costi per l’azienda.
Si, R fa anche questo.

Mix di Inferenza e Previsione

Tecniche miste che permettono per esempio, anzitutto di capire quali sono gli elementi (es. tasso di criminalità di un quartiere, distanza dal mare o da zone d’interesse, esposizione alla luce dell’appartamento etc) che influiscono sul prezzo di una casa e di stimarne quindi “matematicamente” il prezzo, considerando solo quelle variabili che sono effettivamente significative.

Insomma, le potenzialità e applicazioni di R sono molteplici, inoltre consideriamo che:

  • Si possono analizzare sia dati quantitativi sia dati qualitativi
  • Maggiore è la mole di dati a disposizione, maggiori saranno la precisione e affidabilità delle stime
  • Possiamo costruire strumenti “su misura” e rispondere a domande ad hoc, per ogni esigenza
  • R calcola anche i range d’errore nelle sue stime, così che si debba decidere “solo” se possiamo davvero accollarci il rischio di una determinata scelta o meno

Ma ricordiamoci, una “buona statistica” non è nulla senza un’attenta interpretazione dei risultati: “non mi fido molto delle statistiche, perché un uomo con la testa nel forno acceso e i piedi nel congelatore statisticamente ha una temperatura media”, sosteneva Charles Bukowski.

 


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