数据分析与数据挖掘工具 R语言教程 统计建模与R软件 共85页.pdf

【数据分析与数据挖掘工具 R语言教程 统计建模与R软件 共85页.pdf】 R语言，作为一款强大的数据分析和数据挖掘工具，已经在全球范围内受到广泛关注和广泛应用。源自AT&T贝尔实验室的S语言，R由新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka在1995年开发，其名称来源于两位创始人的首字母。R不仅是一款免费的开源软件，还拥有一个庞大的国际志愿者团队——R核心发展团队，持续维护和更新。 R语言的特点包括： 1. **交互式环境**：R提供了一个实时交互的平台，用户可以立即看到代码执行的结果。 2. **面向对象编程**：R的设计哲学使得一切都被视为对象，这简化了编程过程。 3. **模块化设计**：R基于标准化组件构建，便于代码复用和扩展。 4. **丰富的统计功能**：R内置了众多统计分析函数，并且有超过4000个扩展包，覆盖了广泛的学科领域。 5. **跨平台支持**：R可在UNIX、Windows和MacOS等多种操作系统上运行。 6. **开放性和可扩展性**：R是开源的，允许用户深入研究其内部机制，同时与其他编程语言如C++、Java、Python等无缝集成。 7. **强大的社区支持**：R拥有活跃的社区，用户可以获取丰富的帮助文档和解决方案。 R语言的优势在于其低成本、高扩展性和易用性。与其他商业软件如SAS、SPSS相比，R提供了更多的自由度和创新空间。例如，SAS以其速度和丰富的统计模块著称，但价格较高，扩展性相对较弱；SPSS则以其用户友好的界面和易学性闻名，但在编程方面较为复杂。相比之下，R虽然在速度上可能略逊一筹，但其开放源码和灵活的编程能力使其在数据科学家和研究人员中备受青睐。 与Python的对比中，R在统计建模和数据可视化方面表现出色，而Python在通用编程和大规模数据处理上有优势。两者各有特色，可以互相补充，共同构成了现代数据分析领域的重要工具。 R的发展趋势显示出其在数据分析领域的持续影响力。随着大数据、机器学习和人工智能的崛起，R不断进化以适应新的需求，如深度学习框架如Keras和TensorFlow的R接口，以及强化学习库如rlang。同时，R与云计算的结合也日益紧密，如Azure Machine Learning Studio和AWS的R服务，使得R在分布式计算和大规模数据分析中扮演着越来越重要的角色。 R语言凭借其强大的统计功能、丰富的社区支持和开放的特性，已经成为数据分析和数据挖掘领域的首选工具之一，无论对于专业人士还是初学者，都是一个值得掌握的重要技能。