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！
不容易。对编程稍微有一点了解的人都知道c语言，那么什么是r语言呢？r语言和c语言类似，是s语言的分支之一，它主要应用于统计计算和统计制图，但由于在我国更多的使用了sas和spss，所以关于r语言的普及程度并不是那么高。
但其实它的功能还是会很强大的，很多互联网相关的工程都会使用到它，对于新手来说学习r语言肯定是有一定难度的，需要你打好excel等实用工具的基础，再来理解这个较为抽象的r语言可能会接受的很好一点。
非常好学。输入几行代码，即可得到结果。R不但数据分析好用，而且作图能力极好，推荐你用。
下面是R数据分析的一些代码，包括数据导入、方差分析、卡方测验、线性模型及其误差分析。希望可以帮到你：
1.1导入数据
install.packages('xslx')
library(xlsx)
Sys.setlocale("LC_ALL", "zh_cn.utf-8")
a=read.xlsx2('d:/1.xlsx',1,header=F)
head(a)显示前六行
class(a$y)/str(a)查看列/全集数据类型
a$y=as.numeric(a$y)转换数据类型
1.2方差分析(F test)
with(a,tapply(liqi,tan,shapiro.test))正态性检验
library(car)leveneTest(liqi~tan,a)方差齐性检验
q=aov(liqi~tan*chong,a)方差分析(正态型)
summary(q)
TukeyHSD(q)多重比较
1.3卡方测验(Pearson Chisq)
a1=summarySE(a,measurevar='y', groupvars=c('x1','x2'))卡方检验(逻辑型/计数型)
aa=a1$y
aaa=matrix(a2,ncol=2)
aaa= as.table(rbind(c(56,44), c(36,64), c(48,52),c(58,42)))
dimnames(aaa)= list(group=c("不添加抗性","不添加敏感","添加抗性","添加敏感"),effect=c("存活","死亡"))
aaa=xtabs(data=a,~x+y)
chisq.test(a)误差分析(卡方测验，Pearson法)
install.packages("rcompanion")
library(rcompanion)
pairwiseNominalIndependence(a)多重比较
1.4线性模型及其误差分析(Wald Chisq)
q=lm(data=a,y~x1*x2)一般线性模型(正态性)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = gaussian(link='identity'))广义线性模型(正态性)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = binomial(link='logit'))广义线性模型(逻辑型，二项分布)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = poisson(link='log'))广义线性模型(计数型，泊松分布)
summary(q)
install.packages('lmerTest')一般线性混合效应模型(正态性)
library(lmerTest)
install packages(‘lme4’)
library(lme4)
q=lmer(data=a,y~x1*(1|x2))
q=lmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = gaussian(link='identity'))广义线性混合效应模型(正态性)
q=glmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = binomial(link='logit'))广义线性混合效应模型(逻辑型，二项分布)
q=glmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = poisson(link='log'))广义线性混合效应模型(计数型，泊松分布)
summary(q)
install.packages('car')
install.packages('openxlsx')
library(car)
install.packages('nlme')
library(nlme)
Anova(q,test='Chisq')线性模型的误差分析(似然比卡方测验,Wald法)
lsmeans(q,pairwise~chuli,adjust = "tukey")线性模型的多重比较(tukey法)
