掌握基本语法和操作，推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东西。其他还有《R语言实例》《R语言核心技术手册》也都是很好的书！如果需要可视化的话，强烈不推荐学习R本身的作图系统，实在是太不友好了.....还是用ggplot2吧。
掌握了上面的，就可以深入一些了，如果是做数据分析和可视化，推荐《ggplot2：数据分析与图形艺术》，这个才是作图的神器啊.....如果是空间分析相关的，推荐《Applied Spatial Data Analysis with R》，这个如果可以的话看英文版，而且要有地学的一些知识背景，中文版翻译的太次了，尽量不要看。数据挖掘机器学习之类的，可以看看比如《数据挖掘与R语言》、《机器学习——实用案例解析》，不过我觉得这几本书没上面的那几本好，但是可以大概看看是咋回事，最好还是看看专门的相关书籍，熟悉各种算法和流程，到时候搜索R的package，照着文档和例子搞定，不是特别难。
最后，强烈推荐统计之都、R-bloggers，统计之都以及谢益辉、肖凯、刘思喆等人的博客（自行Google以及到上面的网站找链接），订阅一下，会很有帮助，RStudio是个很棒的IDE，用起来很爽，功能很强大。
总之，你可以从《R语言实战》开始出发吧！
1、通过选择菜单：
程序包->安装程序包->在弹出的对话框中，选择你要安装的包，然后确定。
2、使用命令
install.packages(package_name,dir)
package_name:是指定要安装的包名，请注意大小写。
dir:包安装的路径。默认情况下是安装在..\library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改，来选择安装的文件夹。
3、本地来安装
如果你已经下载的相应的包的压缩文件，则可以在本地来进行安装。请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的：
1）linux环境编译运行：tar.gz文件
2）windows 环境编译运行 ：.zip文件
3）MacOSg环境编译运行:.tgz文件
注：包安装好后，并不可以直接使用，如果在使用包中相关的函数，必须每次使用前包加载到内存中。通过library(package_name)来完成。 包安装后，如果要使用包的功能。必须先把包加载到内存中（默认情况下，R启动后默认加载基本包），加载包命令：
Library(“包名”)
Require(“包名”) 1、查看包帮忙
library(help=package_name)
主要内容包括：例如：包名、作者、版本、更新时间、功能描述、开源协议、存储位置、主要的函数
help(package = package_name)
主要内容包括：包的内置所有函数，是更为详细的帮助文档
2、查看当前环境哪些包加载
find.package() 或者 .path.package()
3、移除包出内存
detach()
4、把其它包的数据加载到内存中
data(dsname, package=package_name)
5、查看这个包里的包有数据
data( package=package_name)
6、列出所有安装的包
library()
1. 联网，在线安装：
install.packages('package_name') //直接填写包的名字即可
2. 本地安装：
install.packages('path_to_packages') //需要填写第三方包的本地路径
1. library(my_package)
2. library(my_package, character.only=True)
第二种加载方式与第一种不同的地方在于，它只接受字符串值，它可以接受一个字符串变量；但是第一种不能识别字符串变量，它会直接加载'my_package'。
举个例子，如下：
library(randomForest) //直接加载randomForest
library('randomForest') //与上面效果相同，直接加载randomForest
p<-'randomForest'
library(p) //不接受字符串变量，报错
library(p,character.only=T) //正常加载randomForest
