tidycf:通过将现金流转向他们的一边来颠覆分析

tidycf:通过将现金流转向他们的一边来颠覆分析

2018年2月26日

统计计算彻底改变了预测建模,但金融建模在创新方面滞后。在Capital One,估值分析需要传统的SAS平台、模糊的数据来源和繁琐的Excel现金流量表。在这次演讲中,我们将描述我们如何开发tidycf R包来将这个过程重新定义为一个无缝的、端到端的工作流。

将现金流量表重新想象为整洁的数据,有助于实现简单、高效和透明的工作流程,同时采用更严格的统计方法。我们充分利用R和RStudio的强大功能——构建在Tidyverse之上英格兰vs伊朗让球;减少对可管道函数的复杂处理、争用和可视化;使用RMarkdown模板指导分析和文档编制;并结合了最新开发版本IDE的特性。总的来说,这提供了良好的用户体验,而无需维护自定义GUI。

由此产生的一揽子计划不仅仅是“把事情做完”。Tidycf还提高了分析的质量、再现性和创造性;确保一致性和知识转移;减少文件和法规的负担;并加快创新和上市时间,同时指导技术水平较低的分析师通过沉浸式的R和Tidyverse速成课程。

我们将分享最佳实践和经验教训,从我们设计一个整洁的包,结合RStudio的特性,并通过用户登录传播R。英格兰vs伊朗让球

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关于演讲者

Emily Riederer是Capital One的分析经理。Emily领导的团队专注于构建内部分析工具和数据产品,包括一套R软件包和Shiny应用程序,并为分析师培养一个内部实践社区。Emily是R社区的活跃成员。2019年,她参与组织了“周六芝加哥”和“芝加哥R大会”。你可以在CRAN和她的博客emilyriederer.netlify.com上找到她的{projmgr} R包。此前,Emily在北卡罗来纳大学教堂山分校获得数学和统计学学位,并在急诊科模拟和优化方面担任研究助理。