R语言，一款开源统计软件，它的核心价值为数据分析提供了强大、灵活且完全没要钱的环境，它在学术研究里是标准工具之外，于金融、生物信息、商业分析等领域应用也广泛，明白它的优势与还有的短板，能帮我们更实事求是地把它用在实际工作当中。 。
R语言在数据分析中的主要优势是什么
R语言极为突出可观的优势在于其有着数量庞大的软件包生态。CRAN仓库给出了超出18000个功能包，这些功能包覆盖了从基础统计向着机器学习、空间分析、文本挖掘等差不多所有的分析领域。这就意味着你几乎始终能够找到现成的工具去解决专业问题。与此同时，其具备卓越特质的绘图系统ggplot2能够生成达到出版级质量的图表，使得结果呈现愈发精准而且专业。
为什么有人说R语言运行速度慢
指责R语言运行速度迟缓的看法有着其相应的历史因素，早期版本的R于处理大规模循环以及超大数据集合的时候的确是存在着效率方面的限制，这是由于它属于一种解释型语言，并且默认的操作都是在内存当中来开展的，可是，这样子的状况已经有了很大的变化。借助运用data.table包来实施高效的数据操作，又或者是把核心的计算部分运用C++来进行编写（借助Rcpp包），性能能够获得极大的提高。真正的限制常常是在于数据结构以及算法设计，而并非语言自身。
如何开始学习R语言避免放弃
要是你是初学者，那从具体目标着手切入，会比系统去学习语法更具成效。千万别一开始就去啃那厚重的教材，而是要挑选一个实际的小项目，就像去分析自身的购物数据，或者公开的天气数据那样。首先得学习怎样导入数据，还要进行基本的清洗以及描述性统计，之后再试着去画一两张图。当碰到具体问题的时候，借助搜索错误信息，或者查阅社区论坛，比如Stack Overflow，以此来寻觅解决方案，这种“做中学”的方式能够更快地建立起正反馈。
R语言和Python在数据科学中如何选择
对于选择R还是Python，这是由你的核心任务以及团队环境来决定的。要是你的工作流高度依赖在统计方面进行建模、开展假设检验并且制作复杂的统计类报告，尤其是处于学术界或者金融风控领域的时候，R所具备的针对性以及包生态呈现出更突出的优势。倘若你的项目 需要和Web应用实现深度整合，有涉及范围更广的编程任务，像搞自动化脚本或者深度学习，或者团队的技术栈主要是以Python为主，那么Python会成为更符合常理的选择。好多分析师在实际工作当中会在二者之间同时加以使用。
在你学习或者运用R语言的进程当中，碰到的最为艰巨的挑战是数据处理、可视化，还是某一个特定领域的统计分析呢？欢迎于评论区去分享你的经验噢，要是觉着本文具备帮助作用，请点赞予以支持。