【大话IT】R语言：是什么困扰了你？

chaocaiwang

1. 大家觉得R语言难学吗？困扰你的主要是什么？
目前看，比较难学。因为不是数学专业，对数学也不是研究很深。（当初对“数学”、“英语”等专业非常不屑一顾...后悔。）

tantebird

1. 大家觉得R语言难学吗？困扰你的主要是什么？

首先，关于R语言是否难学，我想这个问题要因人而异。众所周知，R语言是因统计而诞生，是一款优秀的统计计算与统计制图的软件，所以统计专业和数学专业的人学习R语言就具有得天独厚的优势，因为他们更懂得软件背后的理论，学起来可以更加有的放矢。R语言最大的优点是：它是由统计学家发明创造的，最大的缺点也是：它是由统计学家发明创造的。R语言的编程风格独特，采用向量式的编程风格，与其他流行语言（C/C++/Java）有很大差异，所以即便是一个资深的Java语言工程师，学习R语言也会很不适应，写出的R语言代码也会具有浓浓的Java风格。R语言非常灵活小巧，有时候Java里面需要100+行代码才能解决的问题，R语言2~3行代码就搞定了。

R语言最被人所称道的是：它有大量的扩展包可被调用。这一点既是R语言的魅力之处，也是包括我在内的R语言学习者（特别是初学者）比较困惑的地方。各种R语言包层出不穷，我该选用哪个包？特别是所遇到的问题无法在大众包里面找到答案时。

接触R语言一段时间之后，我最深的一点体会是：R语言是一把玩转数据的大杀器，但是要掌握它并不太容易，除了掌握R语言的独特语法和编程习惯，更为重要的是，要理解掌握你所用的各种R语言包、函数背后的统计和数学原理，如果仅仅只是依葫芦画瓢，并不是真正意义上掌握了R语言，唯有掌握其踪源，才能做到：杀器在手，指哪打哪！


2. R可以实现数据分析中的哪些工作？

R语言本就是为捣腾数据而生，因此，数据分析中的所有工作均可以在R语言里面完成。具体说来，主要有：

① 数据获取。
数据分析的第一步当然是要有数据，R语言不仅可以读取手头现有的数据（如csv/txt/excel文件数据）；还可以读取其他统计分析软件中存储的数据（如sas/spss/stata软件的数据格式）；更能与各种数据库接口连接，直接从数据库中读取数据，比如从mysql、hadoop等。

② 数据的预处理。
也就是数据的清洗、转换等ETL工作。包括对缺失值的处理：删除or填充，R语言中均有现成的函数可以实现。还有，如果现有的数据指标不能满足分析目标，就需要衍生构建新指标了，这在R中也是能快速方便地实现的。

③ 数据的探索。
这一阶段的工作主要是充分认识你获得的数据，包括了解每个变量指标的类型（数值or字符），这决定了你后面可采用的分析模型。了解每个指标变量的值的分布情况，你可以用R语言计算其概要统计量或者做简单的直方图观察。确认是否具有异常值存在，如果有，评估其对整体数据的影响，以便决定是删除异常值还是保留异常值。观察你感兴趣的某个变量之间的相关关系，可以用R语言做散点图，计算相关系数来观察。

④ 数据的分析。
当你对数据有了充分的认识之后，你就可以对你所感兴趣的分析主题进行分析了。这个阶段你可能会尝试用到各种统计模型，这刚好是R语言所擅长的。

⑤ 结果的展现。
当你通过对数据的分析，得到了有价值的结论，就需要通过强有力的方式展现出来了。俗话说，一图胜千言，绘图恰好是R语言的强项，有些你以前未曾见过的高逼格图像，R语言都能做出来。通过丰富的包装，你的数据分析报告才能吸引住老板的眼球，不被当成垃圾扔掉。


3. 你曾经使用或编写过R软件包吗？

曾经使用过的R语言包还是挺多的，有：
① ggplot2包。一种基于图形语法的高效作图包，各种高端大气上档次的图形都可以调用这个包画出来。
② knitr包。实现了“文学化编程、自动化报告”的理念，让你与枯燥的复制粘贴say goodbye！代码与报告浑然天成！
③ shinny包。一种实现可交互式作图的包。参数调节可交互，逼格好高！连ppt都免了，直接用这个包来代替。
④ tm包。一种文本挖掘的包，有过探索，但好像对中文文本挖掘支持不够。
⑤ rpart包。一种实现决策树算法的包。
……

目前还没有尝试自己编写R包，感觉水平暂时还不够，以后争取自己捣腾一个R包出来，为R社区的发展壮大添砖加瓦。


4. 说说您读完试读样章后的启发

大概花了一个小时的时间读完了方老师的样章，说说我的感受吧。

① 从样章可以感受出来，这本书是比较偏应用、案例的一本书，书中没有特别复杂的公式，很多背景原理的交代都是以通俗的文字描述，而且描述得简洁清晰。当然，如果没有接触过相关的统计原理，想深入了解的需要自己补相关的知识了。

② 行文非常有层次感，逻辑清晰。样章首先介绍了用R语言产生各种一元随机数的案例，然后介绍了用R语言产生各种多元随机数的案例，这一点我认为是比较有收获的，因为以前用R产生的随机数基本都是一元的，多元的以前还没有见过，读罢算是长见识了。

③ 关于一些R函数的用法，有一些以前没用过，记录一下，算是积累吧。
par(mfrow=c(1,3)) #作图布局设置
curve(dunif(x,0,1),add=T,col="red") #添加均匀分布密度函数线
acf(x)#画自相关系数图
points(xvals,dbinom(xvals,n,p),type="h",lwd=3)  #在图上画点
as.vector(outer(1:6,1:6,paste))  #向量元素间组合

ainkate

无能为力。楼下继续解答

supengmmer

1. 大家觉得R语言难学吗？困扰你的主要是什么？

R语言作为数据统计、数据挖掘分析、可视化展现的开源语言，有它独特的语法与特色，作为程序员多实践一下不难掌握，难的是掌握R语言各种包算法及其背后的意义，
才能在各种类型的数据挖掘中得心应手。

2. R可以实现数据分析中的哪些工作？

R内建多种统计学及数字分析功能。 R的功能也可以透过安装套件（Packages，用户撰写的功能）增强。因为S的血缘，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的物件导向(面向对象程序设计)功能。

R的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的质素，也可加入数学符号。

虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。


3. 你曾经使用或编写过R软件包吗？

还没有。


4. 说说您读完试读样章后的启发

从样章来看，此书偏重实践，对学习R有非常好的作用，通过一个个实战例子掌握R的各种高级技巧。

ck59505

fangkn 发表于 2015-3-21 13:48
1.R语言最大的特点实际上面向数据分析、统计方法开发的一种面向对象的编程语言。R是一套完整的数据处理、 ...

R更为学术一点，像项目中都会涉及到整个工程开发，一般使用python更为多些，R就不是很方便。
另外目前来看，金融公司尤其是银行业很少使用R，普遍都是SAS或者其他分析工具。可能互联网类企业用R会多些