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现代技术的最大需求之一是需要强大的动态编程语言，以帮助不断发展的数据科学和机器学习领域。这两个领域在塑造我们收集、组织、分析和利用数据的方式以改进广泛领域的研究和创新方面都显示出不可思议的潜力。为了真正充分利用为任何方法收集的数据，需要能够为最终用户不断变化的用途创建高效且有效的系统和应用程序的编程语言。
考虑到这一点，用于数据科学和可视化目的的最有前途的语言之一实际上已经存在了几十年。那是R首次创建的时候——一种根据 GNU（通用公共许可证）发布的免费开源编程语言。与其他语言相比，R 为开发人员提供了许多结构优势，专门用于数据科学和评估目的，尽管它是一种较古老的语言，但对于有兴趣处理数据（或帮助公司建立数据测量）的现代程序员来说，R 仍然是值得学习的东西和分析能力）。
那么 R 有哪些特性和优势，程序员如何使用它来构建功能强大的现代应用程序？为什么正在学习编码的初级程序员应该考虑将 R 添加到他们的开发人员库中？本指南分解了您需要了解的有关 R 是什么以及它今天如何使用的所有信息。
什么是 R，它从何而来？
R 最初是由新西兰奥克兰大学的 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 于 1993 年构思和创建的。它既是一种编程语言，也是一种分析工具，自问世以来的几年里，已被数据科学家、软件程序员、统计学家和数据挖掘者等广泛采用。尽管它是一种较旧的编程语言，但它仍然是传统数据分析和快速发展的业务分析领域中最流行的分析工具之一。以下是一些已将 R 用于其目的的行业：
- 教育
- 金融
- 咨询
- 媒体
- 卫生保健
- 工业和机械操作
- 学术和科学研究
R 编程语言的主要特点是什么？
虽然 R 中有各种各样的有用功能，其中一些是特定于特定用例的，但以下是使 R 成为适合初学者学习的好语言的一些核心重要功能：
- 由于 R 是一种免费的开源编程语言，因此它可以为任何用户提供易用性、定制化和明显的成本节约
- R 具有跨平台互操作性，这意味着它具有可在 Windows、Linux 和 Mac 上运行的发行版。因此，R 代码可以轻松地在不同平台之间移植。
- 由于 R 使用解释器而不是编译器，因此程序员的代码开发变得更加容易
- R 有效地关联了不同的数据库，它也有效地从流行的以数据为中心的软件程序（如 Microsoft Excel 和 Access、MySQL、SQLite、Oracle 等）中引入信息
- 由于 R 是一种非常灵活的语言，它使开发人员和用户更容易弥合传统软件编程与主流数据分析之间的差距
- R 提供了各种各样的包，其中包含所需的代码、函数和特性的多样性，这些包专为执行复杂的过程而定制，例如数据分析、统计建模、可视化、机器学习以及导入和操作在广泛行业中有用的数据
- R 还集成了各种强大的工具，以不同格式传达报告，这些格式对广泛的数据用例非常有用，包括 CSV、XML、HTML 和 PDF。它也可以在 R 包的帮助下通过交互式网站使用
如何使用 R 进行数据分析？
R 编程语言的核心用例是高级数据分析，如上所述，它在广泛的行业和用例中具有重要用途。无论需要什么，都有一个使用 R 进行数据分析的简单工作流程，其中包含以下步骤和过程：
进口
数据分析的第一步是将要分析的数据导入到R环境中。这意味着您获取存储在相关文件、数据库、HTML 表格或其他格式中的数据，然后将其加载到 R 数据框架中，以便真正开始数据分析
转变
导入必要的数据后，程序员可以清理或组织数据，方法是让每一列成为一个变量，然后每一行成为一个观察值。一旦数据被清理和组织，用户就可以缩小范围以进行观察，生成作为现有变量函数的新变量，或者找到要用于最终用户需要的任何目的的观察结果的汇总统计数据
可视化
也许现代数据科学最重要的元素是使用数据可视化方法使数据更容易为任何人理解的能力。这是通过以图形形式（有多种选择和方法）表示数据来完成的。可视化是必不可少的，因为它使用户可以轻松地识别模式、发现趋势并识别所收集数据中的异常。它还允许用户以易于理解的方式向其他人传达和关联数据——这在现代商业和教育环境中尤其重要
模型
除了数据可视化的图形组件外，模型还提供了另一种补充工具。模型从根本上说是数学或计算过程，可用于回答与初始用户和最终用户或查看数据并希望进一步查询的任何人的任何数据观察相关的问题。
沟通
在数据分析的最后一步，用户需要与他人交流可视化和建模结果的方法。R 可以轻松生成设计良好的打印质量图，以便在全球范围内共享，无论数据在哪个特定行业中使用，都可以将其传播给团队成员或用作演示文稿的一部分。
如何学习使用 R？
学习 R 的第一步是参加 R 的基础编程课程，学习该语言的基础知识，并进行练习并查看实际用例中的应用程序。SoloLearn提供全面的 R 教程，为新程序员提供额外的好处，包括：
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