关于R语言的优劣势详细了解：
大数据之R语言速成与实战
为什么选择R？
丰富的资源：涵盖了多种行业数据分析中几乎所有的方法。
良好的扩展性：十分方便得编写函数和程序包，跨平台，可以胜任复杂的数据分析、绘制精美的图形。
完备的帮助系统：每个函数都有统一格式的帮助，运行实例。
GNU软件：免费、软件本身及程序包的源代码公开。
R与其他统计软件比较
SAS: 速度快，有大量统计分析模块，可扩展性稍差，昂贵。
SPSS: 复杂的用户图形界面，简单易学，但编程十分困难。
Splus: 运行S语言，具有复杂的界面，与R完全兼容，昂贵。
用户需要对命令熟悉：与代码打交道，需要记住常用命令。
占用内存：所有的数据处理在内存中进行，不适于处理超大规模的数据。
运行速度稍慢：即时编译，约相当于C语言的1/20。
相比点击鼠标进行操作，R仍能够大大提高效率。
优势：
- 能完成绝大部分数据相关的分析、统计、挖掘、可视化等工作
- 能和Hadoop等大数据解决方案一起工作
劣势：
- 讨厌的赋值符号 <-
- 涉及到中文的时候乱码问题总是出现
简称内容介绍：
R语言语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如SPSS、SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。
作为当前在世界范围内最受欢迎的数据挖掘开发语言——R语言以其特有的开放性、高可扩展性以及顶尖的制图功能吸引了越来越多的数据分析爱好者。
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