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学习R编程语言

slbcun
2024-05-30
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R是一种编程语言，也是用于数据分析和统计的软件环境。它是一个GNU项目，这意味着它是自由的开源软件。它正在以指数级的速度不断成长——普遍认为，它的用户人数可能超过了100万，它有4000多个由开发社区贡献的附件包，而且每年以约25%的速度增加。在本书创作之时，它在Tiobe编程社区指数（Tiobe Programming Community Index）的开发语言流行榜上已排至第24位，大致与SAS和MATLAB看齐。

R广泛地应用在每一个需要统计或数据分析的领域，涵盖了金融、市场营销、医药、基因组学、流行病学、社会科学、教学以及许多其他较小的领域。

因为R主要用于统计分析，所以很多关于R的书都在指导你如何计算统计或模型数据集。然而，这些书忽视了数据分析应用的实际情况。事实上，除非你做的是尖端研究，否则你所用到的统计技术往往只需用于常规任务，而且你的模型可能也不大。完整的数据分析流程更像是这样：

取得一些数据；

清理数据；

探索和可视化数据；

数据建模并做出预测；

展示或发布你的结果。

当然，每个阶段都可能碰到一些有趣的问题，以至于你需要更多的数据，或者要以不同的方式处理现有数据，这会使你的工作倒退一步。工作流是可以迭代的，但每个步骤都不可或缺。

本书的第一部分会从头开始教你R——你不需要任何编程语言的经验。实际上，虽然完全没有编程经验也无妨，但有一些基本的编程知识会更好。例如，本书介绍了如何注释代码以及编写for循环，但没有作更详细的解释。因此，如果你想要找本真正的编程入门课本，那么Jason R. Briggs写的Python for Kids非常合适！

本书的第二部分将展示R语言的完整数据分析流程，这里需要一些基本的统计知识。例如，你应该了解平均值和标准差等术语，以及什么是条形图（bar chart）。

本书最后将介绍R的一些高级主题，例如面向对象编程和包的创建。Garrett Grolem的Data Analysis with R将会在本书的基础上深入探讨数据分析流程。

一点提醒：这不是一本参考书，许多主题叙述得并不详细。本书旨在指导你如何使用R，并提供练习的机会。显然，我们没有那么多篇幅把所有4000个附件包都过一遍，但当读完此书，你将有能力找到你所需要的东西，并知道如何寻求帮助以应用它们。