一、怎么样学习R语言？
大数据分析R语言是一种日益流行的编程语言，尤其是在数据分析和数据科学领域。但是，如果您不确定如何处理R语言，学习R语言可能会是一个令人沮丧的挑战。
如果您过去一直在努力学习R语言或其他编程语言，那么您肯定并不孤单。这并不是您的失败，也不是语言的某些固有问题。通常情况下，这是一个不匹配什么之间的内容激发你学习和结果如何，你实际上是在学习。
当您学习任何编程语言时，这种不匹配都会带来很大的问题，因为它会将您直接带到我们喜欢称之为无聊的悬崖的地方。
无聊的悬崖是什么?在获得好的东西之前，通常会遇到无聊的编码语法和枯燥的实践问题，而这正是您真正想要做的事情。
没有人注册学习编程语言，因为他们喜欢语法。然而，从教科书到在线课程的许多学习资源都是以学生需要掌握R语言语法的所有关键领域才能真正使用它的想法编写的。
那是新学习者趋于成群结队的地方。你感到兴奋的学习一门编程语言，因为你想要做的东西与它，但你会立即导致这个庞大的复杂的墙，无聊的东西，你，你居然什么之间是希望做的事情。毫不奇怪，很多学生在攀登“悬崖”时都会放弃或放弃。
无法用R语言或任何其他编程语言来学习语法。但是，是为了避免枯燥的悬崖一种方式。
如此可惜的是，这么多的学生落在悬崖上，因为R语言绝对值得学习!实际上，对于对学习数据科学感兴趣的任何人，R语言都比其他语言有很多优势。其整洁的生态系统使各种日常数据科学任务变得非常简单。R语言中的数据可视化既简单又非常强大。在线R语言社区是所有编程社区中最友好，包含最广泛的社区之一。
当然，学习R语言对于您的职业生涯可能非常有用。数据科学是一个发展迅速的领域，具有很高的平均薪水。大多数顶级科技公司雇用R语言编码器来担任与数据科学相关的工作。R语言在几乎所有从事分析的行业中的全球公司中都在使用。那么，如何才能避免无聊的悬崖，并以正确的方式学习R语言?
1、找到学习R语言的动机
在您破解教科书之前，注册一个学习平台，或者单击您的第一个教学视频上的播放，花一些时间来认真考虑为什么要学习R语言，以及您想如何使用它。您想使用哪种数据?您喜欢什么样的项目建设?您想回答什么类型的问题?
您的目标应该是找到在此过程中能够激励您的事情。这将帮助您定义最终目标，并且将帮助您轻松地实现最终目标。
尝试比“成为数据科学家”更深入。有各种各样的数据科学家致力于各种各样的问题和项目。您对语言分析感兴趣吗?计算机视觉?预测股市?深入研究体育统计?您想用新技能做什么事情，以使您在学习R语言的过程中保持动力?
选择一两个您感兴趣并且愿意坚持的东西。您将着重对他们的学习，并牢记这些。
只需确保选择您真正感兴趣的东西即可。如果您选择计算机视觉，这是行不通的，因为您听说过它很有价值，但是实际上对执行这项工作并不感兴趣。您的兴趣是促使您继续前进的动力，因此它必须是真实的。
您无法完全避免学习语法“无聊的悬崖”，但可以将其变成更易于管理的“无聊之路”。
2、学习基本语法
不幸的是，没有办法完全避免这一步。语法是一种编程语言，比人类语言的语法甚至更重要。如果有人说“我要去商店”，那么他们的英语语法是错误的，但是您可能仍然可以理解他们的意思。不幸的是，当计算机解释您的代码时，它们的容忍度要低得多。
但是，学习死记硬背语法很无聊，因此您的目标必须是花尽可能少的时间进行死记硬背语法学习，而在处理您感兴趣的现实问题时尽可能多地学习语法。即使语法本身并不那么令人兴奋，也可以保持您的动力。
以下是一些学习R语言基础知识的资源：
a.Codecademy-在教授基本语法方面做得很好。
b.AAA教育：R语言编程简介 —我们构建了AAA教育，通过即时集成现实世界数据和实际数据科学问题，帮助数据科学专业的学生避免无聊的悬崖。我们认为在处理实际问题的上下文中学习语法会使其变得更加有趣，并且我们的交互式平台会挑战您如何真正应用您所学的内容，并在进行过程中检查您的工作。此课程也是完全免费的。
c.R语言 foR语言 Data Science —可以从O'R语言eilly印刷或免费在线获得的教科书。
d.R语言样式指南 -这不应该是您的主要学习资源，但可以作为有用的参考。
我们不能太强调您应该花尽可能少的时间来学习死记硬背语法。您越快地从事项目工作，您就会学得越快。如果以后遇到问题，您总是可以参考各种资源来学习和仔细检查语法。但是您的目标应该是最多在此阶段花费几个星期。
尽快开始进行结构化数据科学项目的工作。
3、开展结构化项目
一旦掌握了足够的语法，就可以更独立地进行结构化项目了。项目是一种很好的学习方式，因为它们使您可以应用已学到的知识，同时通常还会挑战您学习新事物并在解决过程中解决问题。此外，建设项目将帮助您整理投资组合，以便日后向未来的雇主展示。
您可能现在还不想涉足完全独特的项目。您会陷入很多麻烦，并且过程可能令人沮丧。而是寻找结构化的项目，直到您可以积累更多的经验并提高舒适度为止。
如果您选择通过AAA教育学习R语言，那么它将直接内置于我们的课程中-我们的每一门数据科学课程都以一个指导性项目结尾，该项目挑战您综合和应用所学知识。这些项目提供了一定的结构，因此您并不完全依靠自己，但是与常规课程内容相比，它们更具开放性，可让您进行实验，以新的方式综合技能并犯错误。
如果您不学习AAA教育，那么还有许多其他结构化项目可供您进行研究。查找有关Medium的R语言教程，该教程侧重于您感兴趣的主题，例如，并通过它进行学习。然后，尝试将其扩展一点-您如何更深入或增加更多?
4、自己构建项目
一旦完成了一些结构化项目，您可能已经准备好进入学习R语言的下一个阶段：做自己的独特数据科学项目。除非您站出来尝试自己做某事，否则很难知道您真正学到了多少。在您感兴趣的独特项目上进行工作，不仅会给您一个很好的主意，而且会带给您一个很好的主意。
而且，尽管您将构建自己的项目，但您不会一个人工作。在工作时，您仍将参考帮助和学习新技术和方法的资源。特别是对于R语言，您可能会发现有一个专用于帮助您正在处理的项目类型的软件包，因此进行新项目有时也意味着您正在学习新的R语言软件包。
如果卡住了怎么办?做专业人士，并寻求帮助!这里有一些很棒的资源，可以为您的R语言项目寻求帮助：
a.StackOveR语言flow —无论您的问题是什么，以前都可能在这里问过，如果没有，您可以自己问。您可以在此处找到标记为R语言的问题。
b.Google –信不信由你，这可能是每个有经验的程序员中最常用的工具。当您遇到不了解的错误时，对错误消息的Google快速搜索通常会带您找到答案。
c.AAA教育的学习社区 -使用免费的学生帐户，您可以加入我们的学习社区，并提出您的同学或AAA教育的数据科学家可以回答的技术问题。
您应该建立什么样的项目?与结构化项目一样，这些项目应以您在第1步中得出的答案为指导。处理您感兴趣的项目和问题。例如，如果您对气候变化感兴趣，请查找一些可用于处理的气候数据，然后开始四处寻找见解。
最好从小规模开始，而不是尝试进行一个永远不会完成的庞大项目。如果您最感兴趣的是一个庞大的项目，请尝试将其分解成较小的部分并一次解决。
以下是您可以考虑的一些项目创意：
a.扩展您之前构建的结构化项目之一，以添加新功能或进行更深入的分析。
b.参加聚会或在线与其他R语言编码员联系，并加入一个正在进行的项目。
c.找到一个有助于发展的开源软件包(R语言有很多很棒的开源软件包!)
d.在Github上找到其他人用R语言制作的有趣项目，并尝试对其进行扩展或扩展。或者找到其他人用另一种语言制作的项目，然后尝试使用R语言重新创建它。
e.阅读新闻并寻找有趣的故事，这些故事可能具有您可以为项目挖掘的可用数据。
f.查看我们用于数据科学项目的免费数据集列表，看看有哪些可用数据激发您开始构建!
您可以将项目视为一系列步骤，每个步骤都应将标准设定得更高一些，并且比之前的步骤更具挑战性。
5、加大难度
在项目上工作很棒，但是如果您想学习R语言，那么您需要确保继续学习。例如，您可以使用foR语言循环来做很多事情，R语言的学习方法https://www.aaa-cg.com.cn/data/2295.html但这并不意味着您应该连续构建20个仅使用foR语言循环技巧的项目。每个项目都应该比上一个项目更艰难，更复杂。每个项目都应挑战您学习以前不知道的东西。
如果您不确定确切如何执行此操作，则可以问自己一些问题，以便对要考虑的任何项目应用更多的复杂性和难度：
a.您可以教一个新手如何通过(例如)编写教程来制作这个项目吗?试图教的东西给别人很快就会告诉你如何真正理解它，它更是出奇地挑战!
b.您可以扩大项目规模，使其可以处理更多数据吗?还有更多数据吗?
c.您可以提高其性能吗?它可以运行得更快吗?
d.您可以改善可视化效果吗?你能说清楚一点吗?可以互动吗?
e.你可以预测吗?
永不停止学习R语言
学习编程语言有点像学习第二种口语-您将达到舒适和流利的程度，但是您将永远无法真正完成学习。甚至已经使用R语言多年的经验丰富的数据科学家仍在学习新事物，因为语言本身在不断发展，新的软件包使新事物始终存在。
保持好奇心和继续学习很重要，但不要忘记回头欣赏一下您不时走的距离。
即使您采用这种方法，学习R语言绝对是一个挑战。但是，如果您找到合适的动力并保持自己从事有趣的项目，那么我认为任何人都可以达到很高的水平。
我们希望本指南对您的旅途有所帮助。请不要犹豫，与我们联系，让我们知道它如何为您服务!
如果您正在寻找一个将这些课程直接整合到课程中的学习平台，那么您很幸运，因为我们建立了一个。我们的R语言路径中的Data Analyst是一个交互式课程序列，旨在使从初学者到具备R语言和SQL资格的任何人。https://www.toutiao.com/i6828456065592459780/
二、如何学习好r语言？
大数据分析R语言是一种日益流行的编程语言，尤其是在数据分析和数据科学领域。但是，如果您不确定如何处理R语言，学习R语言可能会是一个令人沮丧的挑战。
如果您过去一直在努力学习R语言或其他编程语言，那么您肯定并不孤单。这并不是您的失败，也不是语言的某些固有问题。通常情况下，这是一个不匹配什么之间的内容激发你学习和结果如何，你实际上是在学习。
当您学习任何编程语言时，这种不匹配都会带来很大的问题，因为它会将您直接带到我们喜欢称之为无聊的悬崖的地方。
无聊的悬崖是什么?在获得好的东西之前，通常会遇到无聊的编码语法和枯燥的实践问题，而这正是您真正想要做的事情。
没有人注册学习编程语言，因为他们喜欢语法。然而，从教科书到在线课程的许多学习资源都是以学生需要掌握R语言语法的所有关键领域才能真正使用它的想法编写的。
那是新学习者趋于成群结队的地方。你感到兴奋的学习一门编程语言，因为你想要做的东西与它，但你会立即导致这个庞大的复杂的墙，无聊的东西，你，你居然什么之间是希望做的事情。毫不奇怪，很多学生在攀登“悬崖”时都会放弃或放弃。
无法用R语言或任何其他编程语言来学习语法。但是，是为了避免枯燥的悬崖一种方式。
如此可惜的是，这么多的学生落在悬崖上，因为R语言绝对值得学习!实际上，对于对学习数据科学感兴趣的任何人，R语言都比其他语言有很多优势。其整洁的生态系统使各种日常数据科学任务变得非常简单。R语言中的数据可视化既简单又非常强大。在线R语言社区是所有编程社区中最友好，包含最广泛的社区之一。
当然，学习R语言对于您的职业生涯可能非常有用。数据科学是一个发展迅速的领域，具有很高的平均薪水。大多数顶级科技公司雇用R语言编码器来担任与数据科学相关的工作。R语言在几乎所有从事分析的行业中的全球公司中都在使用。那么，如何才能避免无聊的悬崖，并以正确的方式学习R语言?
1、找到学习R语言的动机
在您破解教科书之前，注册一个学习平台，或者单击您的第一个教学视频上的播放，花一些时间来认真考虑为什么要学习R语言，以及您想如何使用它。您想使用哪种数据?您喜欢什么样的项目建设?您想回答什么类型的问题?
您的目标应该是找到在此过程中能够激励您的事情。这将帮助您定义最终目标，并且将帮助您轻松地实现最终目标。
尝试比“成为数据科学家”更深入。有各种各样的数据科学家致力于各种各样的问题和项目。您对语言分析感兴趣吗?计算机视觉?预测股市?深入研究体育统计?您想用新技能做什么事情，以使您在学习R语言的过程中保持动力?
选择一两个您感兴趣并且愿意坚持的东西。您将着重对他们的学习，并牢记这些。
只需确保选择您真正感兴趣的东西即可。如果您选择计算机视觉，这是行不通的，因为您听说过它很有价值，但是实际上对执行这项工作并不感兴趣。您的兴趣是促使您继续前进的动力，因此它必须是真实的。
您无法完全避免学习语法“无聊的悬崖”，但可以将其变成更易于管理的“无聊之路”。
2、学习基本语法
不幸的是，没有办法完全避免这一步。语法是一种编程语言，比人类语言的语法甚至更重要。如果有人说“我要去商店”，那么他们的英语语法是错误的，但是您可能仍然可以理解他们的意思。不幸的是，当计算机解释您的代码时，它们的容忍度要低得多。
但是，学习死记硬背语法很无聊，因此您的目标必须是花尽可能少的时间进行死记硬背语法学习，而在处理您感兴趣的现实问题时尽可能多地学习语法。即使语法本身并不那么令人兴奋，也可以保持您的动力。
以下是一些学习R语言基础知识的资源：
a.Codecademy-在教授基本语法方面做得很好。
b.AAA教育：R语言编程简介 —我们构建了AAA教育，通过即时集成现实世界数据和实际数据科学问题，帮助数据科学专业的学生避免无聊的悬崖。我们认为在处理实际问题的上下文中学习语法会使其变得更加有趣，并且我们的交互式平台会挑战您如何真正应用您所学的内容，并在进行过程中检查您的工作。此课程也是完全免费的。
c.R语言 foR语言 Data Science —可以从O'R语言eilly印刷或免费在线获得的教科书。
d.R语言样式指南 -这不应该是您的主要学习资源，但可以作为有用的参考。
我们不能太强调您应该花尽可能少的时间来学习死记硬背语法。您越快地从事项目工作，您就会学得越快。如果以后遇到问题，您总是可以参考各种资源来学习和仔细检查语法。但是您的目标应该是最多在此阶段花费几个星期。
尽快开始进行结构化数据科学项目的工作。
3、开展结构化项目
一旦掌握了足够的语法，就可以更独立地进行结构化项目了。项目是一种很好的学习方式，因为它们使您可以应用已学到的知识，同时通常还会挑战您学习新事物并在解决过程中解决问题。此外，建设项目将帮助您整理投资组合，以便日后向未来的雇主展示。
您可能现在还不想涉足完全独特的项目。您会陷入很多麻烦，并且过程可能令人沮丧。而是寻找结构化的项目，直到您可以积累更多的经验并提高舒适度为止。
如果您选择通过AAA教育学习R语言，那么它将直接内置于我们的课程中-我们的每一门数据科学课程都以一个指导性项目结尾，该项目挑战您综合和应用所学知识。这些项目提供了一定的结构，因此您并不完全依靠自己，但是与常规课程内容相比，它们更具开放性，可让您进行实验，以新的方式综合技能并犯错误。
如果您不学习AAA教育，那么还有许多其他结构化项目可供您进行研究。查找有关Medium的R语言教程，该教程侧重于您感兴趣的主题，例如，并通过它进行学习。然后，尝试将其扩展一点-您如何更深入或增加更多?
4、自己构建项目
一旦完成了一些结构化项目，您可能已经准备好进入学习R语言的下一个阶段：做自己的独特数据科学项目。除非您站出来尝试自己做某事，否则很难知道您真正学到了多少。在您感兴趣的独特项目上进行工作，不仅会给您一个很好的主意，而且会带给您一个很好的主意。
而且，尽管您将构建自己的项目，但您不会一个人工作。在工作时，您仍将参考帮助和学习新技术和方法的资源。特别是对于R语言，您可能会发现有一个专用于帮助您正在处理的项目类型的软件包，因此进行新项目有时也意味着您正在学习新的R语言软件包。
如果卡住了怎么办?做专业人士，并寻求帮助!这里有一些很棒的资源，可以为您的R语言项目寻求帮助：
a.StackOveR语言flow —无论您的问题是什么，以前都可能在这里问过，如果没有，您可以自己问。您可以在此处找到标记为R语言的问题。
b.Google –信不信由你，这可能是每个有经验的程序员中最常用的工具。当您遇到不了解的错误时，对错误消息的Google快速搜索通常会带您找到答案。
c.AAA教育的学习社区 -使用免费的学生帐户，您可以加入我们的学习社区，并提出您的同学或AAA教育的数据科学家可以回答的技术问题。
您应该建立什么样的项目?与结构化项目一样，这些项目应以您在第1步中得出的答案为指导。处理您感兴趣的项目和问题。例如，如果您对气候变化感兴趣，请查找一些可用于处理的气候数据，然后开始四处寻找见解。
最好从小规模开始，而不是尝试进行一个永远不会完成的庞大项目。如果您最感兴趣的是一个庞大的项目，请尝试将其分解成较小的部分并一次解决。
以下是您可以考虑的一些项目创意：
a.扩展您之前构建的结构化项目之一，以添加新功能或进行更深入的分析。
b.参加聚会或在线与其他R语言编码员联系，并加入一个正在进行的项目。
c.找到一个有助于发展的开源软件包(R语言有很多很棒的开源软件包!)
d.在Github上找到其他人用R语言制作的有趣项目，并尝试对其进行扩展或扩展。或者找到其他人用另一种语言制作的项目，然后尝试使用R语言重新创建它。
e.阅读新闻并寻找有趣的故事，这些故事可能具有您可以为项目挖掘的可用数据。
f.查看我们用于数据科学项目的免费数据集列表，看看有哪些可用数据激发您开始构建!
您可以将项目视为一系列步骤，每个步骤都应将标准设定得更高一些，并且比之前的步骤更具挑战性。
5、加大难度
在项目上工作很棒，但是如果您想学习R语言，那么您需要确保继续学习。例如，您可以使用foR语言循环来做很多事情，R语言的学习方法https://www.aaa-cg.com.cn/data/2295.html但这并不意味着您应该连续构建20个仅使用foR语言循环技巧的项目。每个项目都应该比上一个项目更艰难，更复杂。每个项目都应挑战您学习以前不知道的东西。
如果您不确定确切如何执行此操作，则可以问自己一些问题，以便对要考虑的任何项目应用更多的复杂性和难度：
a.您可以教一个新手如何通过(例如)编写教程来制作这个项目吗?试图教的东西给别人很快就会告诉你如何真正理解它，它更是出奇地挑战!
b.您可以扩大项目规模，使其可以处理更多数据吗?还有更多数据吗?
c.您可以提高其性能吗?它可以运行得更快吗?
d.您可以改善可视化效果吗?你能说清楚一点吗?可以互动吗?
e.你可以预测吗?
永不停止学习R语言
学习编程语言有点像学习第二种口语-您将达到舒适和流利的程度，但是您将永远无法真正完成学习。甚至已经使用R语言多年的经验丰富的数据科学家仍在学习新事物，因为语言本身在不断发展，新的软件包使新事物始终存在。
保持好奇心和继续学习很重要，但不要忘记回头欣赏一下您不时走的距离。
即使您采用这种方法，学习R语言绝对是一个挑战。但是，如果您找到合适的动力并保持自己从事有趣的项目，那么我认为任何人都可以达到很高的水平。
我们希望本指南对您的旅途有所帮助。请不要犹豫，与我们联系，让我们知道它如何为您服务!
如果您正在寻找一个将这些课程直接整合到课程中的学习平台，那么您很幸运，因为我们建立了一个。我们的R语言路径中的Data Analyst是一个交互式课程序列，旨在使从初学者到具备R语言和SQL资格的任何人。https://www.toutiao.com/i6828456065592459780/
三、R语言学习经验（三）：R包的安装和使用？
我们并不需要上英文网站去搜索下载包，R环境提供了一个函数，install.packages，可以直接下载安装包。
举例来说，不加参数执行install.packages()将显示一个CRAN镜像站点的列表，选择其中一个镜像站点之后，将看到所有可用包的列表，选择其中的一个包即可进行下载和安装。
完成包的安装后，每次使用前，需要使用library()命令载入这个包。例如，要使用gclus包，执行命令library(gclus)即可。注：加载时，可能会提示需要添加另外的程辑包，直接添加即可。x，y是变量，ac，sil是gclus提供的方法。
至于包中各项参数如何使用，可以通过命令help(package="包名")来输出某个包的简短描述以及包中的函数名称和数据集名称的列表。
四、语言学习属于什么学习？
现在英语学习非常流行，许多幼儿园都开设了英语课程。原版进口的幼儿英语教材让孩子们从小就学习英语教材。传统的英语语言学习，被粗暴地归为背单词和做题，而实际上真正的语言学习有更多的内容，那么英语语言学习是在学习什么呢，语言知识有哪些类型呢?
在二语习得理论中，关于语言知识的分类，学术界最具代表性的是Polanyi(1958)提出的显性知识与隐性知识分类说。“显性知识”是二语学习者能意识到、能说出来的语言规则知识，“隐性知识”则是二语学习者能用但表达不出来的直觉知识。由于学习是个动态的复杂过程，显性/隐性知识难以准确测量，因此很难界定，显/隐性知识之间有无接口，能否互相转化，也仍然存在很多争议。Bialystok(1994)认为通过不断地练习或训练，不但显性知识可以转换成隐性知识，而且隐性知识也可以显性化。国内一些关于显性/隐性知识关系的实证研究也显示：显性/隐性知识在一定的条件下可以相互转化。
相对于波兰尼(Polanyi)的知识分类，认知心理学的知识分类：陈述性知识与程序性知识，由于有着认知神经科学的依据(两种知识在人脑中分别有不同的表征区域)而显得更为明确。在语言学习中，语言结构知识(语音、词汇、语法的基本规则)属于陈述性知识，具有显性特征;而语用知识(如何在不同的语境中正确地使用语言结构知识的规则)属于程序性知识，具有隐性特征。显性知识与隐性知识的区别在于是否能进行外部表征(语言描述)，而程序性知识与陈述性知识的区分则在于其内部表征的层次和区域不同。认知心理学认为，具有隐性属性的程序性知识是可以被外部表征的。这为语言知识的可视化提供了理论依据。
按照认知心理学的假设，知道或具有某种知识，那么你的头脑中必然存在着该事物的心理表征，也就是说你使用了知识表征(knowledge representation)。符号是表征的基本形式。表征可分为内部表征(internal representation)和外部表征(external representation)。其中，物理的、客观的表征形式构成知识的外部表征，体现为语言表征或图形表征等，比如，文字符号、地图和照片等。
五、r语言优势？
R语言的优势：R语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。
R语言的优势主要体现在其软件包生态系统上。庞大的软件包生态系统无疑是R语言最为突出的优势之一，如果某项统计技术已经存在，那么几乎必然存在着一款R软件包与之对应。R语言具备可扩展能力且拥有丰富的功能选项，帮助开发人员构建自己的工具及方法，从而顺利实现数据分析。
六、r语言全称？
全称是：The R Programming Language
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
开发者是：Ross Ihaka，Robert Gentleman
七、r语言$用法？
$是S3类的引用方式，@是S4类的引用方式。$比较常用，@比较少用。通常我们的data.frame, list. 向量等用$就可以。
S4也有例如，有个维恩包Vennerable：S4类型，想取得里面IntersectionSets，信息必须用@符号。
当一个函数里需要返回多个值（比如有变量，有向量，有矩阵）时，我们要用list,而不是return，这时如果想提取某个变量的结果，就需要用到$，默认情况下，对于 `list`, `environment` 这两种对象，`$`可以提取（extract）出里面的元素。
扩展资料：
R语言操作环境：
R是一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。包括：有效的数据存储和处理功能，一套完整的数组（特别是矩阵）计算操作符，拥有完整体系的数据分析工具。
为数据分析和显示提供的强大图形功能，一套（源自S语言）完善、简单、有效的编程语言（包括条件、循环、自定义函数、输入输出功能）。
在这里使用”环境”（environment）是为了说明R的定位是一个完善、统一的系统，而非其他数据分析软件那样作为一个专门、不灵活的附属工具。
R很适合被用于发展中的新方法所进行的交互式数据分析。由于R是一个动态的环境，所以新发布的版本并不总是与之前发布的版本完全兼容。
某些用户欢迎这些变化因为新技术和新方法的所带来的好处；有些则会担心旧的代码不再可用。尽管R试图成为一种真正的编程语言，但是不要认为一个由R编写的程序可以长命百岁。
八、sql语言和r语言区别？
别的行业不知道，在互联网行业做数据分析的话，对技能要求而言，SQL跟Excel属于同一级别的基础技能，也就是说要必须会的。R反而要高级一些，另外跟你说，R里面有包可以让SQL在R里面用，我倒觉得省了我不少事。
九、rust语言是r语言吗？
不是。Rust和R语言是两种不同的编程语言。
Rust是一种系统级编程语言，由Mozilla公司开发，其设计目标是高性能、安全和并发，它被广泛应用于云计算、游戏开发、嵌入式系统等领域。Rust的语法借鉴了C++和ML等多种编程语言，具有内存安全、类型安全和并发安全等特点，可以避免很多常见的安全漏洞。
而R语言则是一种面向数据分析和统计学习领域的编程语言，由新西兰奥塔哥大学的统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman在1990年代初期开发。R语言被广泛用于数据处理、统计建模、机器学习等领域，它具有丰富的统计分析函数和可视化工具，是数据科学领域的一个重要工具。
虽然Rust和R语言都是编程语言，但是它们的设计目标和应用场景等方面有很大的不同，因此不能混淆。
十、如何学习C语言？
1、课前预习，课后复习，认真做课堂、课后的作业，理解理论知识。
2、记住语法规则。
3、加强逻辑思维。
4、多动手，通过练习上机了解它的运行过程。
5、实践—>理论—>再实践，刚开始学习C语言时，按示例练习，并推动理论的学习，然后再自己多思考，多上机实践。