為什么要學R語言

今天就跟大家聊聊有關為什么要學R語言，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

R軟件是一款集成了數據操作、統計和可視化功能的優秀的開源軟件。R軟件具備高效的數據處理和存儲功能，擅長數據矩陣操作，提供了大量適用于數據分析的工具，支持各種數據可視化輸出。R軟件的一大優勢是分析人員可利用簡單的R程序語言描述處理過程，以構建強大的分析功能。此外，R軟件具備良好可擴展性，來自世界各地開源社區的研究者為其提供了各種豐富的工具包。由于R軟件能結合各種挖掘算法，有效地簡化數據分析過程，適用于數據挖掘領域。

R語言的前世今生

R是統計領域廣泛使用的誕生于1980年左右的S語言的一個分支。可以認為R是S語言的一種實現。而S語言是由AT&T貝爾實驗室開發的一種用來進行數據探索、統計分析和作圖的解釋型語言。最初S語言的實現版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一個商業軟件，它基于S語言，并由MathSoft公司的統計科學部進一步完善。后來新西蘭奧克蘭大學的RobertGentleman和RossIhaka及其他志愿人員開發了一個R系統。由“R開發核心團隊”負責開發。R可以看作貝爾實驗室開發的S語言的一種實現。當然,S語言也是S-Plus的基礎。所以，兩者在程序語法上可以說是幾乎一樣的，可能只是在函數方面有細微差別，程序十分容易地就能移植到一程序中,而很多一的程序只要稍加修改也能運用于R。

R語言存在即合理

（一）免費開源

目前存在各種挖掘軟件，主流的商用挖掘工具比如Unica、SAS/EM、InsightfulMiner、IBMIM、Matlab和SPSS等，這些軟件特點是面向通用挖掘問題，功能較為完善，具備較好的性能。但一般都存在可擴展性不強、成本較高等缺點。開源軟件能有效克服這些缺點，比較著名的包括Weka、YALE、KNIME、Orange和R等。R軟件是一款集成了數據操作、統計和可視化功能的優秀的開源軟件。，來自世界各地開源社區的研究者為其提供了各種豐富的工具包。由于R軟件能結合各種挖掘算法，有效地簡化數據分析過程，適用于數據挖掘領域。

（二）易學、方便

很多人第一門編程語言就是令人咋舌的C語言，因為它注重細節，可以訓練人的編程思維。可是，對于很多研究人員，他們的側重點就在理論、思想上，讓他們用C語言編寫自己好不容易證明出來的算法，簡直比登天還難。那么有沒有哪一門編程語言把數據科學家從繁重的編程里解脫出來，把焦點移向理論研究呢。這時候，Matlab語言出現了，Matlab以其強大的向量化和矩陣計算，解決了這個問題。如果說Matlab語言的出現可以解決這個問題，那么這個語言的出現就把解決這個問題高度推向了頂峰，那就是R語言。學過R語言的人都知道，它簡單易學，解釋型的語句，一看就會，通俗易懂。包里內置模型所需的數據集，可能有時候一行命令就能完成從數據到模型構建，再到結果可視化輸出的過程，極大地方便了數據科學家地研究。而且學會后還可以根據現有的包的函數編寫出更適合自己的函數模塊，體現出R語言的強大的可擴展性。

（三）功能強大

作為第二個向量式編程語言（Matlab是第一個），R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統。其功能包括：數據存儲和處理系統；數組運算工具（其向量、矩陣運算方面功能尤其強大）；完整連貫的統計分析工具；優秀的統計制圖功能；簡便而強大的編程語言：可操縱數據的輸入和輸出，可實現分支、循環，用戶可自定義功能。

R語言流行指數

R編程語言被廣泛應用在統計和科學領域，在云計算領域處于領先地位。在Redmond最近發布的編程語言排名中，把R列為排在第13位。IEEESpectrum推出的最流行的編程語言排行榜中，R語言在數據語言中位列第三TiobeSoftware的資料顯示，今年1月份，R成為排在第18位的用戶最多的編程語言，1年前它僅排在第44位。PYPL(編程語言流行指數)依據Google上關于語言教程的搜索頻率進行統計。從全球搜索引擎流行度來看，R語言排名第9。

R語言在當下的廣泛應用

醫療

醫療重有一種分析叫做生存資料Metaeta分析，生存分析（survivalanalysis）是將患者的結局和生存時間結合起來分析的一類統計方法 。
R軟件中用于Meta分析的程序包主要包括Meta、rmeta和metafor等。該程序包可用于分析二分類資料、連續性資料，也可以用于相關系數、生存分析數據等。生存資料的Meta分析越來越普遍，獲取到HR及其95%CI等指標后，如何計算合并HR是關鍵的一步。生存資料的Meta分析越來越多。從原始文獻計算出風險比（HR）及其95%可信區間，實際頻數和理論頻數的差值（O-E）及其標準差后，可以使用R軟件計算合并HR，從而計算出不同年齡段的病人的存活率。RevMan軟件簡單易學，但存在一定的局限；R軟件功能強大，靈活多樣，能夠繪制多種圖形，但需要進行適當的編程。

        數據挖掘

挖掘步驟主要有：
        （1）、任務定義。通過分析確定挖掘任務，要求能夠準確、簡練描述任務信息。
        （2）、數據準備。數據挖掘是建立在數據上的操作，需要獲取數據、提取數據、數據轉換（比如在文本挖掘中的詞向量化等）。
        （3）、挖掘建模。根據挖掘任務，選擇好的模型對數據對象進行刻畫，描述。
        （4）、模型評估。針對建模結果，結合實際背景、意義，對問題做出評估、甚至在需要時給出合理的解決方案。
        開源R軟件集成了各種的數據分析和可視化方法，具備強大的數據分析功能和良好的可擴展性，適用于數據挖掘。比如，結合城市主要經濟指標的數據挖掘案例，給出了R軟件在挖掘過程中各主要階段的應用方法;數據準備階段包括數據抽取、數據選擇與統計分析應用；挖掘建模階段給出了聚類和分類的典型挖掘應用；模型評估階段給出了決策樹的評估方法；從簡潔的R語言腳本設計和良好的分析效果，這都展示了R軟件的基本特點和在數據挖掘應用中的優勢和應用 。

        教學實驗
        其實，這還是R語言是一門免費語言的體現。舉個例子，眾所周知，微軟的一套office辦公軟件價格還是不菲的，很多學生偶爾用一下寫東西，難道還要花幾百塊錢買一個office嗎？實驗設計與數據處理課程是工科各專業必修的基礎課，是一門理論性、應用性和實踐性很強的方法論學科，作為自然科學研究方法論領域中一個分支，它以概率論、數理統計、專業技術知識和實踐經驗為基礎，為以后從事科學研究、工程試驗、工程設計工作的學生提供基本的訓練，培養學生正確確定科研、工程試驗方案和進行數據處理的能力。當前，試驗設計和數據分析處理幾乎全部采用軟件完成 。商業軟件諸如SAS、SPSS、Matlab等在試驗設計與數據處理中應用較多。鑒于該類軟件價格不菲，需要較大的成本，只是教學實驗暫時用一下，因此探索自由軟件在《試驗設計與數據處理》教學中應用R，節約了成本，也失對培養學生科學研究和創新能力、實踐能力具有重要意義的初衷。

        電子商務
        隨著電子商務的發展，對配送中心的服務性、快捷性、低成本以及柔性化的要求更高，而通過訂單—庫存分析協調需求和庫存之間的關系更為重要。自2011年“雙十一”大促引起巨大轟動以來，“雙十一”、“雙十二”、“618”、周年慶、年終慶等各個促銷時點被各大電商企業爭相效仿，每年都有多個集中大促的時點不斷掀起一個又一個消費熱潮，網購促銷已經逐漸常態化 。而促銷季的銷售數據往往會成倍增長甚至連翻數倍，要保證促銷季客戶的滿意度，除了高效的物流外，無疑足量的庫存才是強有力的后盾，然后足量庫存并不意味著要儲備超大容量的庫存，適量則最佳。因此，網購促銷常態化需要精準的訂單需求預測做保障基于R軟件的高效性，可擴展性和處理數據的海量性，選擇R軟件對電子商務企業前端的客戶信息進行數據分析，從而減少電商物流企業庫存與需求不匹配造成的巨額成本。

        情感
        社會媒體成為人們表達情感的重要載體。微博作為傳播較廣泛的社會媒體,已經成為了解民眾情感的重要渠道。面對既龐大又看似雜亂無章的微博數據,如何有效地通過已有數據提取有價值的信息進而分析網絡輿情,并以更加清晰的方式呈現,成為當前備受關注的重要研究領域 。利用R語言強大的自然語言處理包，可以很容易完成從模型建立到結果可視化的過程。針對已有的情感分析研究多側重在情感的傾向性方面,缺乏對各類情感的詳細描述,不能形象直觀地反映社會群體的情感變化的問題,提出一種基于依存句法和人工標注相結合的情感分析方法。該方法采用三維立體的人臉表情進行情感分析,形象地呈現社會群體的情感變化。對于不同的社會事件,以可視化方式來展現不同地區微博群體的情感。實驗結果表明,該模型可以有效地描述人群情感,研究結果為基于大數據的網絡輿情分析提供了一種新思路。

R語言現狀

（1）、微軟收購R編程語言

微軟負責機器學習的副總裁JosephSirosh在博客中寫道，“金融、制造、健康、零售、學術研究在內的各個領域需要強有力的數據分析工具來支持他們做出數據導向的決策……R語言能夠幫助雇員去填補公司數據分析上的空白”。被收購之后，RevolutionAnalytics表示將持續支持R語言的開源項目并提供給客戶訂閱式的技術支持服務。

（2）、Google發布R語言格式規范內部指導

2016年9月，Google已發布R語言的15格式規范內部指導，這說明R語言的使用在Google內部也得到了較為廣泛的認可，并有可能擴大使用規模，所以統一發布這個指導，以規范今后的代碼。

R語言以其簡單易學、免費開源的特性，正在各個領域發揮著越來越重要的作用。R語言的出生不是曇花一現，那么我們也有理由相信：它的輝煌的成長過程必將是前路寬闊，R語言的寒武紀時代已然來臨。因為：現代數據科學需要它，社會發展需要它。

看完上述內容，你們對為什么要學R語言有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。