数据科学家们，请补齐你的短板，如何提升R语言编程能力

前言

这个世界每天都在源源不断地生产数据，而人们尤其是商界往往希望从这些数据中获取到有价值的信息。而这一点也促使很多试图从数据中提取有用信息的数据科学家们（或被叫做数据分析师、数据挖掘者等等听起来不错的称谓）不断地进行探索。

在文章初始，先喂自己袋盐，最近一直在更新R语言系列的博文，喜欢的小伙伴可选择请阅。

R语言实战应用精讲50篇

https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/category_10388726.html

很多身边的数据科学家毕业于统计学、数学、物理学或生物学专业。他们在研究过程中，往往只关注于独立的模型方法或者漂亮的可视化效果，却没人尝试通过学习计算机科学的相关课程提高自身掌握编程语言的能力，帮助他们敲出更优化和专业的代码——具有良好的易读性，可重复使用，运行高效，内存占用合理，容易移植，最重要的是可以产出可信的结果。

实践中，我们总是把注意力放在选取最优的模型，调整参数，解决与违背模型假设相关的问题和其他理论概念等等方面上。因此，博主在工作之初不得不去学习如何处理有缺陷的输入数据，写出每天都能够正常运行的代码，拟合最优的模型，以数据集的方式存储预测结果，或是直接使用它们解决在线客户的问题。

我们从八个方面进行阐述，希望对你的工作有所帮助，喜欢的小伙伴一键三连哟，你的支持是我最大的动力：

1. 参数、常量和函数

 

如果你在写代码的时候就已经考虑过用它来解决相似的问题，那么写出来的代码是很容易被移植的。这个想法虽然简单，实践起来却并不容易。而“参数、常量和函数”便是你实现这点的基础。

参数可用于改变重要变量的值和完成一些设置。写代码的时候，注意不要以