Das Powertool R – hands-on!

Mario Fischer
Mario Fischer

Mario Fischer ist Herausgeber und Chefredakteur der Website Boosting und seit der ersten Stunde des Webs von Optimierungsmöglichkeiten fasziniert. Er berät namhafte Unternehmen aller Größen und Branchen und lehrt im neu gegründeten Studiengang E-Commerce an der Hochschule für angewandte Wissenschaften in Würzburg.

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Da der Beitrag von Tobias Aubele in der letzten Ausgabe (Datenabzug von Google Analytics über das Tool R) auf große Resonanz gestoßen ist, möchten wir all denjenigen hier, die noch keinen Kontakt zu dem kostenlosen Tool R hatten bzw. ihn bisher gemieden haben, eine kurze und leicht verständliche Einführung geben.
Keine Sorge, es wird in diesem Beitrag nicht zu technisch. Und die Beispiele sind so gehalten, dass Sie einen schnellen und effizienten Einblick in das Tool bekommen, sofern Sie nicht nur lesen, sondern sich einfach selbst mal an die Tasten setzen. Wie bei vielen mächtigen Tools ist es oft die Anfangshürde der Bedienung, an der man scheitert. Gelingt es, diese zu überwinden, eröffnet sich wie so oft ein wahres Eldorado an Vereinfachungen für die eigene Arbeit und/oder zusätzliche Möglichkeiten für nötige Analysen oder die Gewinnung wichtiger Erkenntnisse.
Eigentlich ist R als Statistiktool konzipiert und bekannt. Aber im Lauf der Jahre ist durch eine schier unendliche Anzahl an Funktionsbibliotheken die Anwendungsbreite förmlich explodiert. So kann man z. B. Ergebnisse automatisch in HTML-Webseiten übertragen oder Textmining betreiben. Zwei zentrale Stärken von R sind wohl zum einen die Anzahl der Daten, die man damit sehr schnell verarbeiten kann. Zum anderen kann man aber alles, was man für ein Projekt oder eine Analyse experimentell durchgeführt hat, auf Knopfdruck ganz oder teilweise mit anderen Daten wiederholen. Richtig eingesetzt, kann das gerade im Online-Marketing sehr viel Zeit und damit Kosten sparen. Natürlich sind Sie nach der Lektüre des Beitrags kein R-Spezialist – aber dann können Sie für sich entscheiden, ob Sie dem Tool eine Chance geben und sich etwas tiefer darin eingraben. Im Web gibt es viele Tutorials, bei Udemy einen deutschen Kurs dazu und am Ende dieses Beitrags finden Sie Literatur für den Einstieg und für Fortgeschrittene zum Thema Data Science.
Erwarten Sie persönlich, dass die Menge der Daten künftig an Ihrem Arbeitsplatz eher zunehmen wird? Wird die Zahl der Datenquellen eher größer und haben diese wahrscheinlich unterschiedliche Strukturen? Schreitet die Digitalisierung bei Ihnen gut voran? Dann, ja dann kann es sich wirklich lohnen, sich frühzeitig mit so einem Tool auseinanderzusetzen, das Sie bei der Bewältigung gut unterstützt. Und wie immer gilt: Wer früher dran ist, kann den anderen die lange Nase zeigen, während die sich wundern, wie man das Kaninchen mal wieder aus dem (neuen) Hut gezaubert hat …

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