R编程入门指南：从零开始学习R语言数据分析
什么是R编程？
R是当今最受欢迎的统计编程脚本语言之一。自2010年代初以来，对R程序员的需求不断增长，R仍然是数据科学家中首选的编程语言。
近年来，R语言也开始应用于深度学习领域，这对许多统计学家来说非常有帮助，使得他们能够轻松地在各自领域进行深度学习，使得R成为当前蓬勃发展的人工智能领域中不可或缺的一部分。
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R编程语言的历史
R的前身是一种名为S（S代表统计）的语言，由AT&T开发用于统计计算。AT&T在1976年开始开发S，作为其内部统计分析环境的一部分，该环境最初是以FORTRAN库的形式实现的。
S的幕后人物是约翰·查默斯。单字母名称S受到当时广泛使用的C语言编程启发。
R是由Ross Ihaka和Ross Gentleman在新西兰奥克兰大学于1992年开始的项目中开发的。第一个版本在1995年发布，第一个稳定测试版于2000年问世。
R最初与S有所不同，它在现有的S功能之上添加了词法作用域的语义。R这个单字母的名称同样受到S的启发，它取自于两位作者名字的首字母。
R是在GNU公共许可证下开发的，并且可以公开分发。
S语言后来由TIBCO公司从AT&T手中购买，通过添加一些高级分析功能和面向对象编程能力，发展成了S-plus。
R编程的特点
- 平台独立性 – 可在多个计算平台上运行，如Windows、Linux和Mac OS。
- 可移植性 – 易于在手机、平板电脑和游戏机上运行。
- 频繁发布 – 及时修复错误，减少使用困扰。
- 卓越的图形功能 – 与ggplot2和plotly等美观的图形库兼容，确保出版质量的图形可视化。
- 多功能性 – 开发者社区每天都在开发和改进数百个用于特定目的的软件包。
R语言的优势
相比于S和S-plus，R仍然是更为主流和广泛使用的统计编程语言，并且这是理所当然的，原因在于它具备诸多优点。
- R的开发初衷是构建S语言的开源实现，因此R是并将永远保持为开源软件。
- R有数千名专业科学家和统计学家不断使用和改进它。
- R兼容Windows、Mac和Linux。它几乎可以在任何地方运行，且不占用太多空间。
- 除了统计处理功能外，R还可以用作通用编程语言，具有函数式编程和面向对象编程能力。
- 由于ggplot2和plotly的参与，R相比多种商业产品具有更优越的可视化功能。
- R提供的图形更加美观，受到世界各地专家的青睐。
- R并非天生基于图形用户界面的环境。它只接受命令作为输入，这使得将命令保存为脚本并在不同领域间移植变得容易。
- R会话得到高效管理。您的命令历史记录和数据在会话之间得到保存，因此您可以轻松地从上次中断的地方继续。
- R拥有丰富且响应迅速的在线开发者社区。
R的局限性
尽管R具有许多优点，它被认为是最不受排斥的编程语言之一。然而，与其他任何语言一样，R远非完美。在开始学习R之前，牢记其缺点将会很有帮助。
- 陡峭的学习曲线：R不是一门容易入门的语言。初学者由于命令行界面而难以入门。像RStudio这样的集成开发环境(IDE)将在一定程度上帮助克服这一限制。此外，大量的软件包可能会让初学者感到困惑。
- 占用物理内存大：与其强大的竞争对手Python不同，R将其所有数据存储在物理内存中。这使得处理大型数据集变得困难。但幸运的是，近年来R与Hadoop的集成已经大大改善，在很大程度上缓解了这个问题。
- 执行速度较慢：在代码能够像在MATLAB或Python上那样快速运行之前，R需要进行大量优化。在设计程序时，需要对对象内部工作原理有深入理解，以避免执行缓慢。
R的开发环境
在CRAN项目（全称为Comprehensive R Archive Network，综合R档案网络）中，R可以作为一个命令行界面环境来使用。然而，作为一个初学者，你将会通过使用一个集成开发环境（IDE）更快地学习，而R有许多可供选择的IDE。
- RStudio：最流行的R入门IDE。有桌面版和企业版可供选择。
- StatET：基于Eclipse的R编程和包构建IDE。
- ESS-R项目：除了R之外，还支持多种统计软件包，如S-Plus、SAS、Stata和OpenBUGS/JAGS。
