R是一种开源免费的统计计算和图形环境，由新西兰奥克兰大学的Ihaka和Gentleman在1993年初步开发，并于1995年在GNU公共许可证（GPL）下发布。R的设计深受S语言及其环境的影响，其中大部分为S编写的代码可以在R中未经修改地运行。现在，R的核心团队由包括John Chambers在内的17名成员组成，他们不断维护和更新这个系统。
R提供了一个广泛的功能集合，涵盖了线性和非线性建模、经典统计检验、时间序列分析、分类、聚类以及稳健统计方法等多种统计技术。此外，它还具有强大的图形功能，能够创建高质量的数据可视化结果。R的最大优势之一就是其可扩展性，用户可以通过创建和安装包（也称为R包）来扩展其功能。这些包由全球的贡献者开发，覆盖了各种各样的应用领域，如生物信息学、经济、社会科学等。
R的学习曲线可能相对较陡，特别是对于没有编程背景的用户来说。但是，一旦掌握了基础，R的语法和结构会提供很大的灵活性和控制力。R社区非常活跃，有丰富的在线资源和教程，可以帮助用户快速上手。
R与其他统计软件（如SAS、SPSS）的一个显著区别在于其开源性质。这意味着用户不仅可以免费使用，还可以查看和修改源代码，这促进了软件的持续改进和创新。此外，R与多种其他语言（如Python、Java、C++）的接口使得数据处理和分析流程可以无缝集成。
在R中处理时间序列数据时，用户可以利用专门的包，如"zoo"、"xts"或"tseries"，进行时间序列的建模、预测和可视化。对于调查数据分析，R提供了一系列的工具，如"survey"包，用于处理复杂样本设计和权重问题。
R在处理异常值（outliers）方面也有强大的支持，包括一系列的稳健统计方法，这些方法对异常值不那么敏感。例如，"robustbase"和"MASS"包提供了许多稳健的统计方法，如M-估计和重采样技术。
此外，R支持网络（WEB）抓取和处理，用户可以使用"httr"和"rvest"等包来获取和解析网页数据。在处理缺失数据时，R提供了多种方法，如多重插补、删除法等，相关包有"mice"和" Amelia"。R还支持面向对象编程（OOP），如"R6"和"S4"类系统，使得复杂的数据结构和算法设计变得更容易。
虽然R本身没有图形用户界面（GUI），但有多个项目如"RStudio"和"Jupyter Notebook"提供了友好的交互式工作环境，使得非程序员也能更轻松地使用R进行数据分析。R是一种强大且灵活的工具，无论是在学术研究还是在实际业务中，都是进行统计分析和数据挖掘的理想选择。
