学习R有几个月了，总算是摸着了一点门道。
写一些自己的心得和经验，方便自己进一步鼓捣R。如果有人看到我写的东西而得到了帮助，那就更好了。
什么是R？R的优点何在？
R是一个数据分析软件。简单点说，R可以看做MATLAB的“替代品”，而且具有免费开源的优势。R可以像MATLAB一样解决有关数值计算的问题，而且具有强大的数据处理，绘图功能。
R拥有大量的统计分析工具包，我的感觉是——只有我们没听说过的工具，绝对没有R没有的工具包。配合着各种各样的工具包，你可以毁灭任何关于数据和统计的问题。因为数据包的数量庞大，所以查找自己需要的数据包，可能很烦恼。
如果有以下技能，学R会很方便：
1.已经了解些高级程序语言（非常重要）
2.英语不坏
3.概率统计理论基础
4.看数据不头疼
5.看cmd or terminal 也不头疼
你需要一本适合你的R语言教材
我开始学习R的时候，找到了这个帖子
非常强大的关于R语言教材综述。我非常感谢原帖作者。你可以参考这个帖子选一本适合你的教材。
我这里在说一下我主要使用的几本教材的心得：
1. 统计建模与R软件（薛毅著）：非常优秀的R语言入门教材，涵盖了所有R的基础应用&方法，示例代码也很优秀。作为一本中文的程序语言教材，绝对是最优秀的之一。但是要看懂这本书，还是需要“已经了解些高级程序语言”。PS：我亲爱的吉林大学图书馆，有两本该教材流通，我常年霸占一本。
2. R in Nutshell：从讲解内容上看，与上一本差别不大，在R语言的应用上都是比较初级的入门，但是有些R软件&语言上的特性，写得比薛毅老师的教材深刻。这本书最大的优点就是工具书，方便开始入门时候，对有些“模棱两可”的东西的查询。PS：我将这本书打印了出来，简单的从头到尾翻过，最大的用途就是像一本字典一样查询。
3. ggplot2 Elegant Graphics for Data：这是一本介绍如何使用ggplot2包，进行绘图的书。ggplot2包，非常强大的绘图工具，几乎可以操作任何图中的元素，而且是提供添加图层的方式让我们可以一步步的作图。提到ggplot2包，应该提到一个词——“潜力无穷”，每一个介绍
ggplot2的人，都会用这个形容词。这本书最大的作用也是当做一本绘图相关的工具书，书中讲解详细，细致，每个小参数的变动都会配图帮你理解。PS：这本书我也打印出来了，非常适合查询。
几个可以逐步提高R能力的网站
1.R-bloggers: 这里有关于R和数据的一切讨论，前沿的问题，基础的问题，应有尽有。可以说这些家伙们让R变得越来越强大。我RSS了这个网站，每天都看一下有什么我感兴趣的方法和话题，慢慢的积累一些知识，是一个很有意思的过程。
2.统计之都： 这是一个有大量R使用者交流的论坛，你可以上去提问题，总有好心人来帮助你的。
3.R客： 是关于R的一个博客，更新不快，偏重国内R的一些发展。
R的使用环境
如果你看见terminal or cmd就打怵的话，一定要使用Rstudio。Rstudio的优点是，集成了Rconsole、脚本编辑器、可视化的数据查询、历史命令、帮助查询等，还有的完美的脚本和console的互动。毕竟是可视化的界面，有许多按钮可以用。R 的脚本编辑器很蛋疼，就比记事本多了个颜色高亮吧，不适合编写脚本，但适合调试脚本。
最后，说一下，刚开始学习R或者其他什么语言，都有一个通病，就是一些小细节的不知道，或者是记得不清楚，往往一个蛋疼的bug就可以耗掉大量的时间，这是一个让人想砸电脑的过程。我往后，会在博客里记录一些让我蛋很疼的小细节。本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。
1.初级入门
《An Introduction to R》，这是官方的入门小册子。其有中文版，由丁国徽翻译，译名为《R导论》。《R4Beginners》，这本小册子有中文版应该叫《R入门》。除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了。有了这些基础之后，要去读一些经典书籍比较全面的入门书籍，比如《统计建模与R软件》，国外还有《R Cookbook》和《R in action》，本人没有看过，因此不便评论。
最后推荐，《R in a Nutshell》。对，“果壳里面的R”！当然，是开玩笑的，in a Nutshell是俚语，意思大致是“简单的说”。目前，我们正在翻译这本书的中文版，大概明年三月份交稿！这本书很不错，大家可以从现在开始期待，并广而告知一下！
2.高级入门
读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了。这时候要读的书有两本很经典的。《Statistics with R》和《The R book》。之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现，哇，原来R能做的事情这么多，而且做起来是那么简洁。读到这里已经差不多了，剩下的估计就是你要专门攻读的某个方面内容了。下面大致说一说。
3.绘图与可视化
亚里斯多德说，“较其他感觉而言，人类更喜欢观看”。因此，绘图和可视化得到很多人的关注和重视。那么，如何学习R画图和数据可视化呢？再简单些，如何画直方图？如何往直方图上添加密度曲线呢？我想读完下面这几本书你就大致会明白了。
首先，画图入门可以读《R Graphics》，个人认为这本是比较经典的，全面介绍了R中绘图系统。该书对应的有一个网站，google之就可以了。更深入的可以读《Lattice：Multivariate Data Visualization with R》。上面这些都是比较普通的。当然，有比较文艺和优雅的——ggplot2系统，看《ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis》。还有数据挖掘方面的书：《Data Mining with Rattle and R》，主要是用Rattle软件，个人比较喜欢Rattle!当然，Rattle不是最好的，Rweka也很棒！再有就是交互图形的书了，著名的交互系统是ggobi，这个我已经喜欢两年多了，关于ggobi的书有《Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis With R and GGobi》，不过，也只是适宜入门，更多更全面的还是去ggobi的主页吧，上面有各种资料以及包的更新信息！
特别推荐一下，中文版绘图书籍有《现代统计图形》。
4.计量经济学
关于计量经济学，首先推荐一本很薄的小册子:《Econometrics In R》，做入门用。然后，是《Applied Econometrics with R》，该书对应的R包是AER，可以安装之后配合使用，效果甚佳。计量经济学中很大一部分是关于时间序列分析的，这一块内容在下面的地方说。
5.时间序列分析
时间序列书籍的书籍分两类，一种是比较普适的书籍，典型的代表是：《Time Series Analysis and Its Applications ：with R examples》。该书介绍了各种时间序列分析的经典方法及实现各种经典方法的R代码，该书有中文版。如果不想买的话，建议去作者主页直接下载，英文版其实读起来很简单。时间序列分析中有一大块儿是关于金融时间序列分析的。这方面比较流行的书有两本《Analysis of financial time series》，这本书的最初是用的S-plus代码，不过新版已经以R代码为主了。这本书适合有时间序列分析基础和金融基础的人来看，因为书中关于时间序列分析的理论以及各种金融知识讲解的不是特别清楚，将极值理论计算VaR的部分就比较难看懂。另外一个比较有意思的是Rmetrics推出的《TimeSeriesFAQ》，这本书是金融时间序列入门的东西，讲的很基础，但是很难懂。对应的中文版有《金融时间序列分析常见问题集》，当然，目前还没有发出来。经济领域的时间序列有一种特殊的情况叫协整，很多人很关注这方面的理论，关心这个的可以看《Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R》。最后，比较高级的一本书是关于小波分析的，看《Wavelet Methods in Statistics with R》。附加一点，关于时间序列聚类的书籍目前比较少见，是一个处女地，有志之士可以开垦之！
6.金融
金融的领域很广泛，如果是大金融的话，保险也要被纳入此间。用R做金融更多地需要掌握的是金融知识，只会数据分析技术意义寥寥。我觉得这些书对于懂金融、不同数据分析技术的人比较有用，只懂数据分析技术而不动金融知识的人看起来肯定如雾里看花，甚至有人会觉得金融分析比较低级。这方面比较经典的书籍有：《Advanced Topics in Analysis of Economic and Financial Data Using R》以及《Modelling Financial Time Series With S-plus》。金融产品定价之类的常常要用到随机微分方程，有一本叫《Simulation Inference Stochastic Differential Equations：with R examples》的书是关于这方面的内容的，有实例，内容还算详实!此外，是风险度量与管理类。比较经典的有《Simulation Techniques in Financial Risk Management》、《Modern Actuarial Risk Theory Using R》和《Quantitative Risk Management：Concepts, Techniques and Tools》。投资组合分析类和期权定价类可以分别看《Portfolio Optimization with R》和《Option Pricing and Estimation of Financial Models with R》。
7.数据挖掘
这方面的书不多，只有《Data Mining with R:learing with case studies》。不过，R中数据挖掘方面的包已经足够多了，参考包中的帮助文档就足够了。
如果以后抓取网页碰到动态加载的数据，可以考虑使用 phantomjs 如果想更暴力直接开出一个有界面的浏览器做各式各样的操作，达到ajax无阻碍的，可以用Selenium + Beautifulsoup最近身体状况不太好的我，已经懒惰到不太想用脑子思考问题了，但也总不能什么事情都不做就这样蹉跎岁月吧，于是想着把自己之前的知识总结总结。今天就先把R语言的知识总结总结吧。
R语言是一个应用非常广泛的并且免费的用于统计计算和作图的计算机语言，无论什么和数据分析有关的行业，基本都会用到R。R 环境由一组数据操作，计算和图形展示的工具构成。它的特色在于：1.有效的数据处理和保存机制；2.完整的数组和矩阵计算操作符；3.连贯而又完整的数据分析工具；4.图形工具可以对数据直接进行分析和展示，同时可用于多种图形设备；5.它是一种相当完善，简洁而又高效的程序设计语言(也就是‘S’)。
基本的数据类型：
向量有一些基本运算：
求三角函数的值：sin(x)，cos(x)，tan(x)
向量开根号：sqrt(x)
求向量的和：sum(x)
向量的最大值和最小值：max(x) 和min(x)。
向量的范围：range (x)
向量的长度：length(x)
向量的均值：mean(x)
向量的方差：var(x)
向量的标准差：sd(x)
向量的累乘：prod(x)
数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合，如数值型。
维度向量（dimension vector）是一个正整数向量。如果它的长度为k，那么该数组就是k-维的，例如矩阵是2-维数组。
数组只允许单一类型的值出现。
在R中数组用array()函数建立。
矩阵是一个2维的数组，一般用matrix()来构建一个矩阵，array()也可以创建一个2维数组（矩阵）。
例子：定义一个从1到20，行数为4，列数为5的矩阵。
向量的合并：
也可以用cbind()和rbind()函数将相同长度的向量接合成矩阵。
t()可以将矩阵进行转置，或用aperm()代替。
同样矩阵也可以做合并，同样是用rbind和cbind。
rbind和cbind,除能合并等长的向量外，还能合并数据框和矩阵。
矩阵工具：1).函数nrow(A) 和ncol(A) 将会分别返回矩阵A 的行数和列数.2).colnames(A)rownames(A)会分别返回矩阵A 的列名和行名。3).将一个数组强制转换成简单向量的标准方法是用函数as.vector()，或用c()。
因子（factor）是一个对等长的其他向量元素进行分类（分组）的向量对象。 R同时提供有序（ordered）和无序（unordered）因子。有序意味着以字母排序。
函数factor()引入因子。
函数levels()表示因子的水平。
有序因子：函数ordered() 用来创建有序因子。在其他方面，函数ordered() 和factor() 基本完全一样。大多数情况下，有序和无序因子的唯一差别在于前者显示的时候反应了各水平的顺序。
7.1. R 的列表（list）是一个以对象的有序集合构成的对象。列表中包含的对象又称为它的分量（components）。
7.2. 分量可以是不同的模式或类型，如一个列表可以同时包括数值向量，逻辑向量，矩阵，复向量，字符数组，函数等等。
7.3. 列表的建立采用list()函数，列表通过[[index/name]]进行访问。
8.1. 数据框（data frame）是一个属于“data.frame” 类的列表。
8.2. 数据框常常会被看作是一个由不同模式和属性的列构成的矩阵。它能以矩阵形式出现，行列可以通过矩阵的索引习惯访问。
8.3. 用data.frame()函数构建数据框。
