1. 简介

1.1 R

R是一个种解释性语言(时候也称脚本语言)，作为一种高级语言，R旨在更为快捷更为强大的为你分析数据，而你无需知道代码在底层是如何运行的。

R VS. Excel

EXCEL作为微软推出的一款强大的办公软件，如果说真的精通了(精通VBA，熟练掌握Power Query，Power Pivot，Power Map，Power View，Power BI )，其实我觉得用来做数据分析也绰绰有余力，但是我所说的上述EXCEL的种种扩展包，你都可以在R中轻松实现，而且R可以做的更多。这也使得越来越多的从事数据相关的工作者会选择R或者Python，而不仅仅是Excel。

 

1.2 安装R

访问网站http://www.r-project.org,阅读Getting Started，点击download R链接选择China的镜像后就可以下载了，R支持各类主流的操作系统，Linux,Macos,Windows

 

1.3 选择一个IDE

这里三种较为主流的集成开发环境(IDE)，如果你不是一定要某款编译器不可。

1.3.1 RStudio

RStudio IDE只能用于R开发。但是不影响它的使用量，因为它的编程器比Emass或Eclipse简单，但是基本够用且更易上手，所以非常适合初学者，而且它还提供了发布代码的工具和通过远程浏览器远程执行的能力，虽然这两个功能我还没用用过2333..

下载地址:http://www.rstudio.org

1.3.2 Revolution-R

R语言的大数据版本，后来被微软收购，对于新手来说，这意味着你之前听说的R语言支持大数据之类的福利跟你没有关系了，但是微软还是提供了社区版本可以免费使用

下载地址:http://www.revolutionanalytics.com/products/revolution-r.php

1.3.3 Emaacs+ESS

最为强大的编译器，也是学习起来难度最大的，毕竟没有付出没有回报。由于本人水平有限，也没有接触过这类纯文本的编译器，这里只提供一个下载地址，供感兴趣的下载

Emacs的GNU版本下载地址:http://www.gnu.org/software/emacs/

Emacs的流行分支XEmacs下载地址:http://www.xemacs.org/

ESS的下载地址:http://ess.r-project.org/

 

1.4 第一个程序

其实满纠结的，因为R语言我也是在一个学习阶段，显然写一个"hello,world"显然有些不合时宜，而且在R中这样显然的工作也没有任何意义。昨天是1024，那么我们算一下爱的"期望"吧

x <- c( 73,76,79,86,85 )
mean(x)
[1] 79.8

　　

1.5 如何从R中获得帮助

世界没有了帮助该怎么办！帮助可以帮我更好的自学R，如果说R相关的所帮助都看过了，觉得应该出本关于R语言使用的专业书籍了。那么如果在R中或者帮助呢?

你可以使用函数help或者help.search来完成获取帮助和搜索帮助，或者使用?和??，但是在使用?或者??需注意对于特殊字符，关键字和多个字词的搜索需加上单引或者双引号。

help( “mean” )
help( “+” )
help( “if” )
help.search( “plotting” )
help.search( “regression model” )

PS：书中有提到正则表达式，这个时候会另外写一个随笔。感兴趣的话可以登录http://www.regular-expresions.info/quickstart.html

1.6 一些必要的软件

如果你第一次安装R，建议你安装这些软件，可以帮助你更好的使用R

install.packages( “installr” )              #下载并安装installr包
library( installr )                               #转载installr包
install.RStudio()                               #下载并安装RStudio IDE
install.Rtools()                                  #你需要Rtools来构建自己的包
install.git()                                       #git提供了代码的版本控制功能

PS：install.packages( “installr” ) 括号内的空格如果删除代码也是可以正常运行的，空格是因为书写习惯，防止有人黑在R中输入a < -b会感觉统计学家满满的恶意

 

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