r语言表示或者用什么符号？

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r语言表示或者用什么符号？,第1张

R是一款统计计算编程语言，你可以在通用公共许可（GPL）规则下从互联网获取它。也就是说，你可以免费获取它、发布它，甚至拿它来卖钱，只要获取者与你有相同的权利，并且可以免费获得源代码。R可以在微软公司的Windows XP以及之后的版本中使用，在UNIX，Linux以及苹果公司的Macintosh OS X系统中也可以使用。

R提供了统计计算以及绘图的环境。事实上，R是一款完整的编程语言，尽管这一点在本书中鲜有提及。本书中，我们主要学习一些基本的概念，并且研究一些有指导性的例子。

R可以在某个统计计算结果的基础上再进行扩展计算。此外，R的数据可视化系统既允许我们使用诸如plot(x,y)这样的简单命令来进行绘图，也提供了对图形输出更好的控制。正因为R是一款编程语言，所以R非常灵活。其他一些统计软件，提供了更好的交互以及菜单表格类的选项接口，但是通常这样用户友好的界面反而会限制使用者进一步探索。尽管一些基本的统计只需要一些固定的计算过程，但是对于一个稍微复杂的数据进行建模，就需要一些特别设定的计算，而R的灵活性在这时就会成为显著的优势。

R之所以被称为“R”，其实是一个互联网式的幽默。也许你知道C语言（C语言之所以被称为C也是有一段故事的）。受到这种命名方式的启发，Bechker和Chambers在20世纪80年代早期为他们新发明的语言起名为S。这种语言后来被发展成一个商用的版本S-PLUS，并被全世界各地的统计学家广为使用。新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman为了教学目的，写了一个S的简化版。这两位先生的名字都以R开头，好吧，还有什么理由拒绝以R作为这个语言的名字呢？

在1995年，Martin Maechler劝说Ross和Robert在GPL规则下公开他们R语言的源代码。这与当时风行一时的Linux系统开源运动不谋而合。R很快给那些需要在Linux上进行统计计算的人带去了福音。很快，交流故障与讨论R发展的邮件列表就被建立起来。

初始步骤

开始运行R是很简单的，但方法取决于你的操作平台。你可以从系统菜单启动，双击图标或在系统命令行中输入命令"R"。这将产生一个控制台窗口，或在当前终端窗口启动一个交互式程序。在这两种情形下，R都通过问答模式工作，即你输入命令行并按下Enter键，然后程序运行，输出相关结果，继续要求更多的输入。当R在准备输入状态时，它显示的提示符是一个">"符号。R也可以作为纯文本应用程序或批处理模式来应用，但针对本章的目的，我将假设你处于一个图形工作站上。

刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题：不知道该先学习哪种编程语言。

不仅仅是编程语言，像Tableau，SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言，很难知道该选择哪一种。

事实是，你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资，因此在选择语言时需要有战略性。很明显，一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。

我给你的建议就是：先学习R语言

因为R语言正在成为数据科学的“通用语言”

这并不是说R语言是唯一的语言，也不是说它是每个工作的最佳工具。然而，它是使用最广泛的，而且越来越受欢迎。

使用R语言的公司

在招聘数据科学家的几家顶级公司中，R语言使用程度非常高。在我认为现代经济中最优秀的两家公司——Google和Facebook都有使用R语言数据科学家。

除了像Google，Facebook和微软这样的科技巨头，R语言在美国银行，福特，TechCrunch，Uber和Trulia等众多公司都有广泛的应用。

R语言在学术界很受欢迎

R语言不仅仅是一个行业工具。它在学术科学家和研究人员中也非常受欢迎，最近著名《自然》杂志上发表的R语言概况也证实了这一点。

R语言在学术界的备受欢迎，因为它创造了供应行业的人才库。

换句话说，如果最优秀、最聪明的人群在大学学习了R语言，这将加大R语言在行业中的重要性。当学者、博士和研究人员离开学术界从事商业活动时，他们又将产生对R语言人才的需求。

此外，随着数据科学的成熟，商业届的数据科学家将需要与学术届的科学家进行更多的沟通。我们需要借鉴技术和交流观点。随着世界转变为数据流时，学术科学与面向商业的数据科学之间的界线会变得模糊。

通过R语言学习“数据科学的技能”是最简单的

然而，R语言的普及性并不是学习R语言的唯一原因。

在选择语言时，你需要一种在这些领域都具有重要功能的语言。同时你需要执行这些任务的工具，以及在你所选语言中来学习这些技能的资源。

如上所述，你更多地需要关注流程和技术，而不是语法。

你需要学习如何解决问题。

你需要学习如何在数据中找到真知灼见。

为此，你需要掌握数据科学的3个核心技能领域：数据处理，数据可视化和机器学习。在R语言中掌握这些技能将比任何其他语言都容易。

数据处理

一般来说，数据科学中80%的工作都是数据处理。通常情况下，你需要花费大量时间来整理你的数据。R语言中有一些很棒的数据管理工具。

R语言中的dplyr包使数据处理变得容易，这可以大大简化数据处理的工作流程。

数据可视化

ggplot2是最佳的数据可视化工具之一。ggplot2的好处是，在学习语法的同时，还学习如何思考数据可视化。

所有的统计可视化都有很深层的结构。存在构建数据可视化的高度结构化框架，ggplot2基于该框架。

此外，当将ggplot2和dplyr组合在一起时，从数据中得出相关见解几乎毫不费力。

机器学习

最后，还有机器学习。虽然我认为大多数数据科学初学者不应该急于学习机器学习(首先掌握数据探索更为重要)，机器学习是一项重要的技能。当数据探索不再带来洞察力时，你则需要更强大的工具。