京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
浅析R语言的优势和缺点
R编程语言在数据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,”他强调称。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12