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r是用于统计分析和绘图的语言和操作环境。r是属于GNU系统的免费、免费、开源软件。它是统计计算和统计制图的优秀工具。

: 目录

1.什么是R语言？2.R语言能做什么？3.R语言有什么优势？5.为什么用R？6.r语言学习路线图7。R语言参考R是Ross Ihaka和Robert Gentleman在1993年开发的一种编程语言。r有大量的统计和图表方法。包括机器学习算法、线性回归、时间序列、统计推理等。大部分R库都是用R写的，但是对于繁重的计算任务，最好用C，C和Fortran代码。

R不仅在学术界非常流行，很多大公司也使用R编程语言，包括优步、谷歌、Airbnb、脸书等。使用R进行数据分析需要一系列步骤：编程、转换、发现、建模和交流结果。

r语言是为数学研究人员设计的数学编程语言，主要用于统计分析、绘图和数据挖掘。

如果你是计算机程序的初学者，渴望了解计算机的通用编程，R语言并不是一个理想的选择。可以选择Python，C或者Java。

R语言和C语言都是贝尔实验室的研究成果，但它们有不同的侧重点。r语言是数学理论研究者的解释性语言，C语言是为计算机软件工程师设计的。

r语言是解释和运行的语言(不同于C语言的编译和运行)，执行速度比C语言慢很多，不利于优化。但它在语法层面提供了更丰富的数据结构操作，可以方便地输出文本和图形信息，因此在数学，尤其是统计中得到了广泛的应用。

官方网站语言：https://cran.r-project.org/

官方镜像站列表：https://cran.r-project.org/mirrors.html

1、什么是R语言？

r是用于统计分析和绘图的语言和操作环境。r是属于GNU系统的免费、免费、开源软件。它是统计计算和统计制图的优秀工具。

r语言是主要用于统计分析和绘图的语言和操作环境。r最初是由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发的。(因此称为R)现在由“R开发核心团队”开发。r是基于S语言的GNU项目，所以也可以看作是S语言的实现。通常用S语言写的代码不需要修改就可以在R环境下运行。R的语法来自Scheme。

2、R语言能干什么？

首先，说不靠谱真的有点老套。很多人习惯性的认为免费的东西都是不好的东西。用这样的单刀杀敌太不合理了，有点酸。我在PubMed上看到过很多用R语言统计分析的文章，包括《柳叶刀》、《JCO》等顶级期刊。以上，无图无真相。

窥全豹。原来不靠谱就是这样。

先说说R能做什么。对于医学科研人员来说，对软件的需求真的不是很大，基本的统计分析基本可以满足我们。但是，当我们遇到复杂的数据时，不要害怕。从数据预处理到数据分析建模，以及后续的绘图，R都可以帮你搞定。数据预处理和初步分析在这里就不多说了，因为上图我拿不出来(可以浏览“医方”推出的“一本R书到天涯”的推文教程和视频教程)。先说一下R的可视化功能。看看它，先生们。

1.r是一个强大的科学计算工具包。

2.r主要擅长统计分析。

3.r有顶尖的绘图功能。

基本统计图

火山地图

地图

三维地图

4.r的交互式数据分析功能强大而灵活。

5.r您可以轻松地从多个数据源导入数据。

6.金融领域数据统计和计算的有力工具。

7.数据挖掘和机器学习领域的基本工具。

3、R语言有什么优势？

1.r是免费的。很多商业统计软件都很贵，投入几千块都有可能。可能国内有些人觉得不明显，因为很多人用的是单位或者学校集体购买的软件，或者用的是破解的统计软件，而不是自己花钱。对于前者，并不是每个人都有机会享受这种福利。对于被破解的统计软件，其计算结果的准确性很可能会受到质疑。

2.r主要擅长统计分析。r最初是由两位统计学家开发的，主要优势在于统计分析。它提供了多种数据处理和分析技术，几乎任何数据分析过程都可以在r中完成，与此相比，SPSS、MINITAB、MATLAB等数据分析软件更适合处理和标准化的数据，但对于尚未处理的数据，或者在分析中仍需要大量处理的数据，它们可能会显得繁琐。

3.r有顶尖的绘图功能。特别是对于复杂数据的可视化，R的优势更加明显。一方面，综合使用R中的各种绘图函数和绘图参数，可以得到各种图形结果，无论是对于常用的直方图、饼状图、条形图等。或者复杂的组合图表、地图、热图、动画等突然想到的图形显示方式，都可以用R语言实现。另一方面，从数值计算到绘制结果的过程是灵活的。程序一旦编写完成，如果需要修改数据或调整图形，只需要修改少数参数或直接替换原有数据，无需重复劳动。这适合需要绘制大量相似图形的用户。例如，如果用户需要观察一个因素与100个其他因素之间的相互作用，他可以绘制100个条形图或趋势图。通过R的循环和条形图功能，您可以快速获得jpg、png、bmp、tiff、gif或postscript格式的图形结果。

4.r的交互式数据分析功能强大而灵活。一个完整的数据分析过程一般可以包括以下步骤：(1)导入数据；(2)数据准备、勘探和清理；(3)拟合统计模型；(4)得出结果并进行评价；(5)如果对结果的评估不满意，则再次完成步骤(3)；(6)获得多个模型的结果并进行交叉检验；(7)根据模型结果进行预测和分析；(8)形成报告。R中每一步的所有“输出”都可以直接作为下一步的“输入”，以上(8)步都可以批量完成。这个优势主要是和STATA，SPSS等统计软件相比。STATA和SPSS的统计分析结果就是一堆图表或者统计数据。如果只分析一个或几个步骤，这种有大量结果的批处理过程更加直观方便。但如果在分析中涉及到一系列模型，有些模型需要反复调用前面模型的结果，那么R的灵活性会更突出。

5.r您可以轻松地从多个数据源导入数据，包括文本文件、数据库、其他统计软件等。这是很多其他软件很难做到的。readLines()和read.table()等函数可以导入文本数据，外来包的read.spss()可以导入spss软件的sav格式数据，外来包的read.dta()可以导入STATA软件的dta格式数据等等。有关数据导入和导出的其他功能，请参见r帮助文档《R Data Import/Export》。

6.r更新很快，包含最新的统计方法和案例。R社区由遍布全球的大量维护者共同维护，R包具有很强的扩展性。几乎每天都有人向R社区贡献新的方法，提供其他软件没有的新颖的统计计算案例。在本材料的“R资源”部分，将介绍一些获取R资源的常用方法。

7.r也可以很美。目前最基础的R软件(R2.15.2)只有一个编程窗口，看起来比较难看。但是穿上衣服可以很好看，它的衣服就是各种GUI(图形用户界面)工具。目前常用的GUI工具有Rstudio、Rattle、Rattle、Red-R、Deducer、RKWard、JGR、R Commander、Tinn-R等其中，Rstudio可能是最受欢迎的。

补充

稍微做过数据分析的人都知道，目前市面上最流行的统计分析软件是SPSS。不可否认，这个软件非常好用，傻乎乎的点击操作，清晰的表格化结果，甚至可以画出一些简单的图形。但是，我相信很多时候，当你用SPSS进行数据分析的时候，你也会感到无奈。不是你不够聪明，而是SPSS真的是巧妇难为无米之炊。点击操作方便简单，但功能的灵活性大打折扣。所以，你想到了特种空勤团。不过在你使用SAS之前，请找一个正版安装包(不推荐任何破解版本，毕竟要尊重版权意识)安装在你的Windows系统上。SAS是航空母舰，战斗力很强，但是极其臃肿。我很好奇一个界面怎么一点都不好看的统计软件，怎么一步步把我的安装包提升到一个极品极速安装包的水平。这位作家没有才华。他试着安装了两次SAS，但由于对电脑系统不熟练，两次都失败了。无奈之下，他选择了R语言。

山迭水流曲折正愁无路可走，柳绿花开间突然出现一个山村。前几年R语言的口碑远不如SPSS和SAS。曾经很多人甚至看不起这样一个软件，认为它做出来的东西很可能是错误的，根本不靠谱。但是怀疑永远不能阻止一个新事物的快速发展。坦白说，我掉进了R的坑，从此SPSS和SAS都是路人！

r免费！安装包只有70M，而且安装极其简单，需要的运行环境非常随意。就是这样一个非常友好的软件，但是功能却异常强大！我不是用的很，而是变态！作为一个不那么资深的R粉，在数据清理和数据分析的过程中，我被R语言的简洁和强大深深震撼了。而且我很欣赏R语言倡导的“向量化操作”的理念：不要写循环，而是做和循环一样的事情。

关于R，很难用一句话来概括。它就像一个航母战斗群。不同的战舰承载着不同的任务，却彼此和谐相处，不冲突。如前言所述，R是为统计学而生的，但随着近年来的快速发展，R的功能范围大大扩展，如自然语言处理、机器学习、生物信息学等。即便如此，也千万别忘了R语言本身的统计功能！

现在，在R的团队中，有超过12000个扩展包，这些扩展包出自不同领域的伟人之手。所以，只要你想，没有R就做不到！因为你想到了，人家已经替你想到了。4.r语言编程工具

R在安装语言的时候附带了一个GUI工具，当然还有很多其他的集成开发工具，比如Rstudio，Rattle，Rattle，Red-R，Deducer，RKWard，JGR，R Commander，Tinn-R等等其中，Rstudio可能是最受欢迎的。

5、为什么使用R ?

数据科学正在塑造企业的运营方式。毫无疑问，远离人工智能和机器会导致公司的失败。最大的问题是应该使用哪种工具/语言？

市场上有很多数据分析的工具，学习一门新的语言需要一些时间。下图描述了与语言所提供的业务能力相比的学习曲线。这种负面关系意味着没有免费的午餐。如果你想从数据中获得最好的洞察力，那么你需要花一些时间学习适当的工具，即r。

在图的左上角，可以看到Excel和PowerBI。这两个工具学起来很简单，但是它们没有提供优秀的业务功能，尤其是在建模方面。中间可以看到Python和SAS。

场景应用是专门运行业务统计分析的工具，但不是免费的。SAS是一个点击运行的软件，然而Python是一门学习曲线单调的语言。Python是部署机器学习和人工智能的理想工具，但缺乏通信功能。在同样的学习曲线下，R是实现和数据分析之间的一个很好的权衡。

说到数据可视化(DataViz)，你可能听说过Tableau。Tableau无疑是通过图形和图表发现模式的好工具。另外学习Tableau也不是很费时间。数据可视化的一个大问题是，你可能永远找不到一个模式，或者只是创建了很多无用的图表。Tableau是快速可视化数据或商业智能的好工具。说到统计和决策工具，R更合适。

堆栈溢出是一个很大的编程语言社区。如果你有编码问题或者需要知道模型，栈溢出可以帮助你。在过去的一年里，相对于其他语言，R语言的提问率大大增加。这种趋势当然与数据科学蓬勃发展的时代高度相关，但也反映了R语言对数据科学的需求。

在数据科学中，有两种工具相互竞争。r和Python可能是定义数据科学的编程语言。

简而言之，R是探索和研究数据的好工具。使用R进行复杂的分析，如聚类、关联和数据简化。这是最关键的部分。如果没有好的特征工程和模型，机器学习的部署不会产生有意义的结果。

6、R语言学习路线图

1.初步介绍

055-79000，这是官方的介绍手册。有中文版，丁译，译名《An Introduction to R》。《R导论》.这本小册子有中文版。应该叫《R4Beginners》。除此之外，还可以看刘思哲的《R入门》。本书收集了R初学者出现频率最高的153个问题。为什么叫153分钟？因为作者一开始写了153个问题，看一个问题需要1分钟，整体时间是153分钟。有了这些基础之后，要看一些比较全面的经典书籍入门书籍，比如《153分钟学会R》，国外也有《统计建模与R软件》，《R Cookbook》。

2.高级简介

看完以上几本书，就可以进入高级入门阶段了。这个时候有两本经典的书可以读。055-79000和《R in action》。这两本书之所以先进，是因为它们不再局限于R基础，而是结合了各种常用的数据分析方法编写的。他们系统地介绍了R线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等方面。看完它们你会发现，哇，原来R可以做这么多事情，而且这么简洁。

3.绘图和可视化

亚里士多德说，“与其他感官相比，人类更喜欢观看”。因此，绘图和可视化吸引了许多人的注意。那么，如何学习R绘图和数据可视化呢？简单来说，怎么画直方图？如何在直方图中添加密度曲线？我想看完以下几本书你会有一个大概的了解。

首先可以阅读《Statistics with R》制图入门。我个人认为这本书是一本经典的书，全面介绍了r中的画图系统，书上有对应的网站，google一下就可以了。详情可以阅读《The R book》。以上都是比较常见的。当然还有更文艺优雅的——ggplot2系统。参见《R Graphics》。还有数据挖掘方面的书：《Lattice：Multivariate Data Visualization with R》，主要用的是拨浪鼓软件。我个人比较喜欢拨浪鼓！当然，Rattle不是最好的，Rweka也很棒！然后是交互图形的书。著名的交互系统是ggobi，我喜欢了两年多。有《ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis》本关于ggobi的书，但是只适合入门。更多更全面的信息，请到ggobi的主页，里面有各种资料和包的更新信息！

4.计量经济学

关于计量经济学，首先我推荐一本很薄的小册子：《Data Mining with Rattle and R》，入门用。然后，就是《Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis With R and GGobi》，这本书对应的R包是AER，可以安装使用，效果很好。计量经济学很大一部分是关于时间序列分析的。这段内容是在下面的地方说的。

5.时间序列分析

时间系列书籍分为两类，一类是万能书籍，典型代表是：《Econometrics In R》。本书介绍了时间序列分析的经典方法和实现经典方法的R代码。它有中文版本。如果不想买，建议去作者主页直接下载。英文版其实读起来很简单。时间序列分析很大一部分是关于金融时间序列分析的。这个领域有两本很流行的书，《Applied Econometrics with R》。这本书本来用的是S-plus代码，但是新版本已经以R代码为主了。这本书适合有时间序列分析和金融学基础的人，因为书中对时间序列分析的理论和各种金融知识的解释不是特别清楚，用极值理论计算VaR的部分比较难懂。另一个有趣的是Rmetrics出版的《Time Series Analysis and Its Applications ：with R examples》。这本书是对金融时间序列的介绍。很基础，但是很难理解。对应的中文版是《Analysis of financial time series》。当然，现在还没发出去。经济领域有一个时间序列的特例叫做协整。很多人都很关心这个理论。关心这个的可以看《TimeSeriesFAQ》。最后，更高级的书是关于小波分析的，见《金融时间序列分析常见问题集》。

6.金融

金融的领域很广。如果是大金融，这里应该也包括保险。用R做金融需要更多的金融知识，只有数据分析技术意义不大。我觉得这些书对懂金融和不同数据分析技术的人更有用。只懂数据分析技术而不懂财务的人当然看起来是雾里看花，甚至有人认为财务分析比较低级。这方面的经典书籍有：《Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R》和《Wavelet Methods in Statistics with R》。随机微分方程常用于金融定价等。有一本叫《Advanced Topics in Analysis of Economic and Financial Data Using R》的书是讲这方面的。有例子，内容还算详细！此外，它还是一门风险衡量和管理课程。经典的有《Modelling Financial Time Series With S-plus》，《Simulation Inference Stochastic Differential Equations：with R examples》，《Simulation Techniques in Financial Risk Management》。投资组合分析和期权定价可以分别看《Modern Actuarial Risk Theory Using R》和《Quantitative Risk Management：Concepts, Techniques and Tools》。

7.数据挖掘技术

这方面的书不多，只有《Portfolio Optimization with R》。不过R里有足够多的数据挖掘包，参考包里的帮助文档就够了。

7、R语言参考资料