揭 秘 | 高盛HR:不懂R语言=金融文盲?!

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在大数据时代

各大企业争相抢夺数据人才

掌握Python、SQL、R语言成了

数据岗招人的硬指标


然而,比起火遍全网的Python,

“R语言”却常常被人忽略


其实R语言早已

在金融等行业崭露头角拥有强大的

数据分析、数据可视化功能


亚马逊,谷歌等公司也曾宣布

要让R语言成为数据行业通用语言


今天,小蛙就来带大家了解一下

R语言有多厉害!


揭 秘 | 高盛HR:不懂R语言=金融文盲?!什么是R语言


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R语言是由来自新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka共同开发的一款面向对象的编程语言,因为他们俩的名字都以R字母开头,所以命名为R语言。


R语言首先是一门计算机编程语言,同时其因在统计学方面的优势,而十分擅长于数据分析、统计建模、数据可视化等方面的应用


我们一起来感受一下R语言的强大功能:


1. 物美价廉——作图颜值高,且完全免费


R语言有卓越的作图功能。点图线图柱状图直方图,R语言样样精通,而且设计感满满。


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2. 兼收并蓄——算法覆盖广,扩展


作为统计分析工具,它几乎覆盖整个统计领域的前沿算法。从神经网络到基础回归,你能从数千个R包、上万种算法里找到可直接调用的函数实现。


3. 软件易扩展


作为一款软件系统,它有极方便的扩展性。文本文件、数据库管理系统、统计软件、专门的数据仓库都可兼容。


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同时它还可以与各种语言完成互调,比如大数据系统Hadoop,商业软件SPSS、SPSSModeler、python等等,都可无缝对接。


4. 集千万力量于一身——强大的社区支持


作为开源软件,R背后有强大的社区和大量的开放源码支持,获取帮助非常容易。


比如国外比较活跃的社区有GitHub和 Stack Overflow等,通常R包的开发者会先将代码放到GitHub,接受世界各地的使用者提出问题,修改代码等操作,等代码成熟后再放到CRAN上发布;


总结下来,R语言的优势包括:

R是科学计算的强大工具包。

R主要擅长统计分析方面的工作。

R具有顶尖的绘图功能

R的交互式数据分析功能强大且灵活。

R可以轻松地从多个数据源导入数据。

金融领域数据统计与计算的强大工具。

数据挖掘和机器学习领域的必备工具。


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R语言对金融行业的重要性


R语言是帮助金融从业者走的更远的一双翅膀它在金融领域的应用包括时间序列、模拟预测、最优化、制图等


以时间序列为例,在金融市场里,最重要的一个维度就是时间。一切交易和价格随着时间一点一滴地被记录下来。R语言里的时间序列,是专门用来做带有时间属性的数据分析的。


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此外,R语言被长期应用在量化金融分析领域“量化金融”指通过电脑运算,自动判断未来价格走势,自动择股的一种方式。


R语言专门的量化投资包能够满足投资者量化投资的需要。其强大的数据处理能力,可以帮助使用者高效地处理抓取的数据。


在知乎上,诸多网友分享了学习 R 语言对金融工作的重要性”


任坤@知乎:


目前在R上做统计套利交易策略,如果对R对象的操作比较熟悉,对数据库比较熟悉,操作全市场数据还是比较方便的,这是用简单的软件难以操作的。


匿名网友@知乎:


我觉得R的金融业应用的一个优势是它在时间序列方面的package非常前沿!相较之下,SAS时间序列方面的包就很少


比如分数阶差分的arfima模型,在R的forecast包中直接有这个function,就我所知,这个模型在SAS中好像还不能实现。


在路上@知乎:


作为一种免费开源的统计分析软件和编程语言,R对于有些计算机知识, 并且有金融投资经验的个人投资者而言,惠而不费并且功能强大!


同时数据挖掘目前在各个领域方兴未艾,前景广阔,这样一种工具,难道不值得努力学习应用么?


戴星宇@知乎:


R是非常优秀的统计软件,金融工程、金融数学或是一般的金融学都和统计分不开,尤其是时间序列分析或波动建模(garch,SV)分不开。所以R的很多功能在这一方面很有优势。


除了金融领域,R语言还广泛应用于咨询、互联网、四大等各行各业,是数据分析岗位的必备技能。


如果你立志成为一名优秀的数据分析师,除了R语言,还需要储备哪些能力呢?


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除了R语言,还需要学习

哪些必备技能?


从学习的角度来讲,成为数据专业人才(这里不仅包括数据分析师,还涉及数据科学家、数据架构师等岗位)所需要的技能不外乎是以下三点:


 1 、程序设计语言


编程这样的硬功夫是数据人才安身立命之本。

  • 查询语言(Querying Language): SQL, Hive

  • 脚本编程语言(Scripting Language): Python, Matlab

  • 统计语言(Statistical Language): R, SAS, SPSS

  • 企业开发语言(Development Language):Scala / Java之类


2 、可视化


并不是所有的人都能看懂复杂的数据和图表,而更愿意接受可视化的数据报告。所以数据专业人士不光要把数据做出来,还要有创造性。


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3 、软实力


除了处理数据的硬功夫之外,数据专业人士也需要具备一些出色的软实力。


例如,强烈的好奇心,积极挖掘隐藏在数据内的真相。对于每一次运算的结果都多问一个“为什么”,这样才能做出一个完整的分析,弄清楚什么样的原因会导致什么样的结果。


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数据分析师还要具备很强的逻辑思维能力,能够根据需求分析出需要的数据类型、使用什么算法和分析方法,得出数据后进行归纳和总结得出结果。


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软实力还需要同学们日积月累的培养
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本文由CareerFrog职业蛙独家整理

部分内容参考自知乎社区、R语言实战、量化小城

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