作為一種編程語言，R語言運用極其廣泛。在大學(xué)的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)等課程中，R語言非常常見。但是對于很多學(xué)生來說，這同樣也是非常具有挑戰(zhàn)性的科目。下面我們來具體分析一下其難度，同時還有一些高效學(xué)習(xí)方法。

　　一、R語言為什么難?難在哪里?

　　1.必須學(xué)習(xí)命令的數(shù)量

　　其他數(shù)據(jù)科學(xué)軟件包只有很少的分析命令和很多控制輸出的選項，但是R功能剛好相反，這對很多同學(xué)來說，需要做出調(diào)整。在spss或者是sas中執(zhí)行線性回歸時，一般都會余弦制定元素，接著就能看到所有輸出，包括ANOVA和方程系數(shù)。

　　但是，對于用R語言創(chuàng)建模型，一個命令需要產(chǎn)生參數(shù)估計，另一個命令生成ANOVA表。雖然sas或者spss出書可能包含你需要的更多信息，但是它有助于幫你識別你想要的輸出片段，不用記住特定的命令來檢索這些你需要的信息。而在使用R語言時，就需要調(diào)用更多命令，所以很難。

　　2.當(dāng)存在一個以上的變量時，R語言具有不一致的分析方式

　　R函數(shù)在接受的對象及數(shù)量上不一致。比如，很多初學(xué)者在學(xué)習(xí)R語言時，將函數(shù)summary(x)作為七點，這可以計算變量x的匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)。接著，你可能會錯誤認(rèn)為，如果你想要分析兩個變量，就只用輸入summary(x，y)即可。很多類似的R函數(shù)都只接受單個對象。這意味著你必須將兩個變量放入一個對象中，比如數(shù)據(jù)框，然后再進(jìn)行這個計算。

　　二、學(xué)習(xí)方法

　　1.找到學(xué)習(xí)動力

　　無論是你在學(xué)校學(xué)習(xí)的必修or選修課程，還是你自己想要掌握R語言，找到自己的學(xué)習(xí)動力都是非常重要的。你要思考自己對處理哪些數(shù)據(jù)感興趣，喜歡做什么樣的項目，想回答怎樣的問題。比如，這些領(lǐng)域你都可以選擇：數(shù)據(jù)科學(xué)/數(shù)據(jù)分析;數(shù)據(jù)可視化;預(yù)測建模/機器學(xué)習(xí);統(tǒng)計數(shù)字;可復(fù)制的報告;儀表板報告。

　　2.從基本語法開始

　　語法是一種編程語法，這是任何學(xué)習(xí)R語言的人都不能避免的步驟，也就是說，你必須掌握基本的語法。這可能很枯燥，但是必須要攻破。

　　3.獨立做結(jié)構(gòu)化項目

　　一旦掌握了語法，就可以更獨立地進(jìn)行結(jié)構(gòu)化項目。項目也是幫助你進(jìn)一步學(xué)習(xí)的良好方式，可以讓你應(yīng)用所學(xué)的只是，同時還能激發(fā)你去學(xué)習(xí)新東西、解決實際問題。

　　以上是R語言學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容，還有其他問題，歡迎大家咨詢我們的R語言一對一指導(dǎo)老師!