
R编程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。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点,开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。
正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等编程语言人气排名所指出,R语言所受到的关注程度正在快速提升。作为一款诞生于上世纪九十年代的语言,R已经成为S统计编程语言的一类实现方式。已经拥有十八年R编程经验的高校教授兼Coursera在线平台培训师Roger Peng指出,“R语言已经成为统计领域最具人气的语言选项”。
“我之所以喜爱R语言,是因为它易于从计算机科学角度出发实现编程,”Peng表示。而R语言随时间推移正呈现出愈发迅猛的发展态势,并成为能够将不同数据集、工具乃至软件包结合在一起的胶水型语言,Peng解释道。
“R语言是创建可重复性及高质量分析的最佳途径。它拥有数据处理所必需的一切灵活性及强大要素,”在线编程教育机构Code School数据科学家Matt Adams指出。“我用R语言编写的大部分程序实际上都是在将各类脚本整理到项目当中。”
R语言拥有强大的软件包生态系统与图表优势
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,”Adams指出。
“其中内置有大量专门面向统计人员的实用功能,”Peng表示。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,他进一步解释称。“随着时间的推移,越来越多来自其它领域的用户也被吸引到了R身边来,”其中包括生物科学乃至人文学科等。
“人们能够在无需申请权限的前提下对其进行扩展。”事实上,Peng回忆称多年之前R的使用方式就已经给相关工作带来了巨大便利。“当R语言刚刚诞生之时,它最大的优势就是以自由软件的姿态出现。其源代码以及所有一切都可供我们直接查看。”
Adams也表示,R语言在图形及图表方面的一切能够都是“无与伦比”的。其dplyr与ggplot2软件包分别用于进行数据处理与绘图,且“能够非常直观地提升我的生活质量,”他感叹道。
在机器学习方面,R语言的优势则体现在与学术界的强大联动效应,Adams指出。“在这一领域的任何新型研究成果可能都会马上以R软件包的形式体现出来。因此从这个角度看,R语言始终站在技术发展的尖端位置,”他表示。“这种接入软件包还能够提供良好的途径,帮助我们利用相对统一的API在R语言环境下实现机器学习研究。”Peng进一步补充称,目前已经有众多主流机器学习算法以R语言作为实现手段。
R的短板在于安全性与内存管理
说了这么多优势,R语言当然也存在着一定不足。“内存管理、速度与效率可能是R语言面临的几大最为严峻的挑战,”Adams指出。“在这方面,人们仍然需要努力推动——而且也确实正在推动——其进展与完善。此外,从其它语言转投R怀抱的开发人员也会发现后者在某些设定上确实有些古怪。”
R语言的基本原理来自上世纪六十年代出现的各类编程语言,Peng解释道。“从这个意义上讲,R语言在设计思路上属于一项古老的技术成果。”这种语言的设计局限有时候会令大规模数据集处理工作遇到难题,他强调称。因为数据必须被保存在物理内存当中——但随着计算机内存容量的不断提升,这个问题已经在很大程度上得到了解决,Peng指出。
安全等相关功能并没有被内置在R语言当中,Peng指出。此外,R语言无法被嵌入到网络浏览器当中,Peng表示。“我们不能利用它开发Web类或者互联网类应用程序。”再有,我们基本上没办法利用R语言当作后端服务器执行计算任务,因为它在网络层面缺乏安全性保障,他表示。不过Amazon Web Services云平台上的虚拟容器等技术方案的出现已经在很大程度上解决了此类安全隐患,Peng补充道。
长久以来,R语言当中始终缺少充足的交互元素,他表示。但以JavaScript为代表的各类编程语言介入其中并填补了这项空白,Peng指出。虽然我们仍然需要利用R语言处理分析任务,但最终结果的具体显示方式则可以由JavaScript等其它语言来完成,他总结道。
R语言并不单纯面向高端程序员
不过Adams与Peng都会R视为一种易于接受的语言。“我本人并没有计算机科学教育背景,而且从来没想过要当一名程序员。将编程基础知识纳入技能储备当然很不错,但这并不是上手R语言的必要前提,”Adams指出。
“我甚至并不认为R语言只适用于程序员。它非常适合那些面向数据并试图解决相关问题的用户——无论他们的实际编程能力如何,”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13