用R做数据分析（1）_R简介_数据分析师

R语言是由 Ross Ihaka、Robert Gentleman二位创建的，这也许可以解释为什么叫R语言。现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU项目。
一、 R语言介绍
       R是为统计计算和作图的一门语言和环境。是一个GNU项目，和S语言和环境很相似，S语言是由BELL实验室的John Chambers和他的同事开发的。R语言可以认为是从S语言衍生而来的，他们之前有很重要的不同，但是大多数用S语言写的代码也可以在R中运行。
       目前R在高校非常流行，特别是随着这几年互联网的发展，（R在一些大公司的运用得到的实践，例如：国外的google、linkdin、facebook等，国内一些大型互联网公司也在开始使用R），及随着互联网版权的意识增强，也促使了R在互联网的发展。当然R在很多领域都有很广泛的运用。
       R语言是开源的，同时可以运行在各种平台上（Linux、Windows、MacOS等）。R的许多软件包是由R语言、 LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。
      可以说现在R包含各种各样的功能，可以说目前你能想到的功能，都可以找到一个或者多个R包来实现。几千个R包，哪个才最适合你呢？“最适合你自己的R包，也许就是你自己写的那个包”。
二、 R软件安装下载
      CRAN地址：http://www.r-project.org/，什么是CRAN：
      CRAN为Comprehensive R Archive Network（R综合典藏网）的简称。它除了收藏了R的执行档下载版、源代码和说明文件，也收录了各种用户撰写的软件包。现时，全球有超过一百个CRAN镜像站。（来源http://baike.baidu.com/view/942569.htm）
      根据你的操作系统，下载相应的R语言安装文件。
       下载地址：http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/

R安装
 三、 R语言的特点
     1、变量不需要申明即可引用。
     2、R语言的核心是：向量。
     3、R语言是一个函数语言。
     4、向量中的下标是从1开始引用的。
     5、R是脚本语言、面像对象；
四、 如何学学习R语言
      《R语言学习由浅入深路线图》 这篇文章大家可以参考，这篇文章简单介绍了一下R学习的资料，大家可以根据需要进行参考。那么如何才能学好R，个人理解有以下几点：
1、不要期望你能学会R中所有的包。不要把目标定的那么高。
2、关键能理解R语言的内涵。多看看CRAN上的相关文档，例如：季刊、R语言相关新闻，特别是每次版本更新的一些内容。
3、运用
     如果你是做数据分析相关的工作的，一定要把学习到的R语言知识运用到你的工作中，不管你把R语言当用一门编程语言还是统计工具，用的多了，自然你就有感觉，很多东西你就记住了。
4、持续
     每天花点时间写几条R代码，实现一些小功能。如果你工作上就用R，那是最完美的。
5、多看
     多看别人写的代码，R运用的案例。你可以google一下R会有很多好的博客，文章。很多人都是R的GREEK。
6、开放
      一定要开放、分享的心态。多与别人交流，不要总是需求，一定要学习给予。（我是我个人观点，如果要真好用到R，让R发挥价值就是必须的。）
7、总结
     学到的东西，及时做好总结，可以总结成案例或者笔记，如果可以欢迎分享给大家http://bbs.pinggu.org/forum-69-1.html
五、 我对R语言的理解和看法
       随时互联网的发展，特别是互联网对于版权、成本的因素考虑，因为免费、开源使越来越多的公司开始用R语言来处理数据、分析数据、完成模型等，当然这其中也伴随着对于数据价值挖掘的，特别是在大数据的背景下，想通过对数据挖掘&分析建立自己的竞争优势。
       R不仅 免费还有各种各样的的功能包资源。从某种程度上讲，任何你想要的功能应该都可以找到对应的包，只是说是否完全满足，对于一些算法研究人员来说，可以在原来的代码的基础进行借鉴。这也许就是为什么R最开始主要用到高校或者学术领域（当然和国外学者、专家这种自由、开放的环境或者意识有很关系，这也许就是为什么许多开源软件都是国外出来，很少看到国内的大公司有什么好的东西开源）。
       很多行业人士都说R是未来的“王道”，就像unix的发展过程一样。我觉得未来一定有属于R的一片天空，而且这种天空可以说是接近无限。所以，对于有志于从事数据挖掘、数据分析这个行业的朋友来说，掌握R是也许会成为未来的必备技能（就像现在数据分析师大多要求会：SQL）。
      最后，我对R语言的理解与总结可以概括为一句话：“开源、二次加工、分享精神”。

       本文来源  ：CDA数据分析师培训官网