R语言小技巧，限时领取
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了R语言小技巧，限时领取相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
R语言，顾名思义，它首先是一门计算机的编程语言，就跟传统的C语言，Java语言类似，但是，它又不仅仅是一门计算机语言。
这是因为，R语言天生为统计而生，所以，它做不到像C语言那般的普适，数据分析、统计建模、数据可视化才是它的舞台。
不论是在互联网行业，还是在金融，抑或是在高校里做教学科研的工作，有可能会接触到数据处理、数据建模的问题。
有可能在你组织机构内部的数据不够，你需要从网上爬取更多的数据。在将你的业务问题转化为数据分析的问题之后，就需要使用工具来帮你做数据处理和建模的工作。
相对于SPSS来说，R更加灵活，包含有从数据获取、数据整理、建模、可视化展示、自动化报告等完整的分析流程所需要的功能。相对于C++、Java这些通用编程语言来说，R是专门为数据分析的任务设计的，语法更简洁，学习成本更低，功能更强大。根据许多学者的经验，非计算机专业的人学习R语言，会更快上手。
在国外高校的统计系，R几乎是一门必修的语言，具有统治性的地位。在工业界，作为互联网公司翘楚的google内部也有不少的工程使用R进行数据分析工作。
统计计算领域有三大工具：SAS、SPSS、S，R正是受S语言和Scheme语言影响发展而来。
R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX,Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R还有以下特点：
◆ R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。
◆ R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和
掌握语言的语法。
◆ 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。
◆ R具有很强的互动性。
◆ 如果加入R的帮助邮件列表一,每天都可能会收到几十份关于R的邮件资讯。
1. R主要擅长统计分析方面工作
2. R具有顶尖的绘图功能
3. R的交互式数据分析功能强大且灵活
4. R可以轻松地从多个数据源导入数据
如果你是初学者，R语言是很好的选择。同时需要专注于学习数据科学的技能。在学习过程中，你可能会看到很多新技术和新工具，或者一些令人眼花缭乱的数据可视化。
看到其他人的成果（并发现他们正在使用不同的工具）可能会导致你想尝试其他的东西。相信我：你需要集中注意力。你需要花上几个月（或更长时间）才能真正投入到一个工具中。
如上所述，如果你确实希望在数据科学工作流程中提高技能。至少在数据可视化和数据处理方面，你得具备扎实的技能。
在R语言上花费100个小时，将比在10个不同工具上各花费10个小时得到更高的回报。最后，通过集中精力，你的时间回报率将更高。不要因为“最新，最炫的事物”而分心。
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