Hoje, muitas empresas estão usando Big Data e Data Science para análise de dados para tomar melhores decisões. R e Python são as duas linguagens mais usadas em finanças. R oferece muitas funções para computação estatística para cientista de dados.

R em Finanças

Para realizar todas as tarefas financeiras importantes, R oferece um processo estatístico avançado. As indústrias financeiras estão usando R

1. Análise de Risco de Crédito
2. Medições de risco de baixa
3. Ajustar o desempenho do risco
4. Utilize a visualização como - gráficos de velas, gráficos de drwdown, gráficos de densidade e muito mais.
5. R fornece ferramentas para mover a regressão automática, médias e análise de séries temporais
6. Fornecer facilidades para mineração de dados financeiros por meio de pacotes R.
7. Para demonstrar produtos financeiros através de uma visualização vívida e envolvente, podemos usar o RShiny.

Exemplo- Atualmente, a ANZ está usando o R para análise de risco de crédito e gerenciamento de portfólio.

O Google usa R para calcular o retorno do investimento em campanhas publicitárias e prever as atividades econômicas.

R em Bancos

1. Os bancos também são usados ​​para Modelagem de risco de crédito e outras análises de risco.
2. R desempenha um papel importante na modelagem de cortes de cabelo de hipotecas.
3. O R com Hadoop oferece análises de qualidade, segmentação e retenção do cliente.

Exemplo- O Bank of America (BoA) está usando R para relatórios financeiros para analisar perdas financeiras.

As aplicações de R não são limitadas em Finanças e Bancos, existem muitos outros setores que usam R como

1. Saúde
2. Comércio eletrônico
3. Mídias Sociais

Descubra os aplicativos de R em cada setor.

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