Hello friend. Welcome to the world of R language!1 R语言入门
欢迎来到R语言的世界！ R语言，一种广泛用于统计计算和图形的编程语言，已经成为数据科学家和统计学家的首选工具之一1。
1.1 R语言历史
R语言的起源可以追溯到1976年，当时它是由新西兰的Ross Ihaka和Robert Gentleman在奥克兰大学开发的。它是S语言的一个实现，S语言是由贝尔实验室的John Chambers和同事们在1976年开发的。在R语言的源代码中还有很多S语言的留存代码，后面我们会时不时深入了解一下R语言的具体实现。
注释
不用担心，我们不必去学习其中的C语言和Fortran代码。
R语言的名字来源于其创始人的名字首字母。
R语言的开发是为了提供一个免费、开源的统计计算环境，它不仅仅是一个编程语言，还包括了一个高效的数据存储和处理工具，以及一套广泛的统计和图形功能。
1.2 R语言的特点
R语言是一门解释型语言，这意味着不需要进行复杂的编译过程就可以直接执行代码。 这一特点使得R语言在数据分析和统计计算中非常便利，允许用户快速地进行探索性数据分析和可视化。
解释型的特性也使得R语言更易于学习和使用，特别是对于没有编程背景的人来说。 这种便利性使得R成为数据科学和统计分析的首选工具之一。
1.3 谁在使用R语言
R语言在学术界和工业界都得到了广泛的应用。许多研究者使用R进行统计分析和数据可视化。在工业界，尤其是在金融、生物技术、市场研究和社交媒体领域，R语言也得到了广泛的应用。
注释
国内同学，尤其是学习生物、医学的同学可能有更深的体会。
得益于它的易扩展性，大公司如Google, Facebook, Airbnb和New York Times都在使用R语言进行数据分析。此外，R语言的社区也非常活跃，有数千个扩展包，涵盖了从生态学到金融的各种领域。
1.4 R语言在解决哪些问题
我想最重要的是它为统计分析提供了一整套工具。 它的扩展包也非常丰富，可以满足各种各样的需求。 此外，R语言还有一个很大的优势，就是它的可视化功能非常强大，可以帮助我们更好地理解数据。
在各个领域内还有各种强大的付费分析工具，但是R语言的免费和开源使得它在学术界和工业界都得到了广泛的应用。
- 统计分析和数据科学
数据清洗描述性统计分析推断性统计分析机器学习模型构建
- 生物信息学
- 基因序列分析
- 蛋白质结构预测
- 生物标记物发现
- 金融分析
风险评估- 股票市场分析
- 信用评分
- 心理学研究
- 心理测量和量表开发
- 实验设计和数据分析
- 行为和认知模型构建
- 社会心理学研究（如群体动力、偏见等）
- 市场研究
消费者行为分析市场趋势预测- 产品定位
- 医疗研究
- 临床试验分析
- 疾病预测
- 医疗成本分析
- 社会科学研究
人口统计学分析- 调查数据分析
- 社会网络分析
- 地理信息系统（GIS）
- 空间数据分析
- 地图生成
- 地理位置预测
- 自然语言处理（NLP）
文本挖掘- 情感分析
- 语义分析
- 工业制造
- 质量控制
- 供应链优化
- 生产效率分析
- 能源领域
- 能源消耗分析
- 可再生能源研究
- 能源价格预测
注释
颜色标记部分是我过去几年在工作中使用R语言解决的问题。
上述这些只是R语言在各个领域的应用的冰山一角，R语言的应用还在不断扩展。 借助于扩展包，我们可以很方便利用前辈们的成果，快速地解决我们遇到的实际问题。
1.5 如何解题
学习一门编程语言并不是我们最终的目的，我们最后还是要去解决面临的实际问题。
大家可能听说过28定律，或者说Pareto原则2。
它是一种经济学和社会学中常见的现象，由意大利经济学家Vilfredo Pareto于1906年首次描述。这个原则的基本观点是，在许多情况下，大约80%的效果来自20%的原因。换句话说，少数的因素（大约20%）通常会产生大多数的结果（大约80%）。
我们在用R语言解决问题的时候，通常也会花大概80%时间去梳理问题，列出计划，寻找解决方案，而真正的编程只占20%的时间。
而编程中，也是花20%的时间去写代码，剩下的80%时间用来调试代码。
所以在正式入门R语言之前，下一章将先为大家介绍数学家波利亚的书《如何解题》。 这本书跟编程没有关系，但是它启发人们如何去解决问题，这对我们学习R语言也是非常有帮助的。