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R语言,专为统计分析设计的语言。 R语言作为一门专为统计计算和图形显示而设计的编程语言,自1993年由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman首次实现以来,已经发展成为数据科学领域不可或缺的工具。这门源自S语言的开源语言,凭借其强大的统计功能,被广泛应用于学术研究、商业分析和政府决策等各个领域。 R语言最显著的特点在于其专为统计分析而优化的设计理念。与通用编程语言不同,R从底层就内置了丰富的统计函数和数据处理能力,包括线性回归、时间序列分析、聚类分析等常用统计方法。其向量化运算特性使得数据处理效率极高,例如对一个包含百万级数据的向量进行运算,只需一行简洁的代码即可完成。这种专业性使R在统计建模领域展现出Python等通用语言难以比拟的优势。 R的扩展包系统构成了其强大的生态系统基础。截至2025年,CRAN上已有超过18,000个功能包,覆盖从基础统计到机器学习、从生物信息学到金融工程的各个专业领域。在金融行业,R语言已成为风险管理和量化分析的标准工具。医疗健康领域见证了R语言的革命性影响。Bioconductor项目整合了3,000多个生物信息学工具包,使研究人员能够分析基因组测序数据、进行药物临床试验模拟。学术界更是R语言的传统优势领域。 面对大数据时代的挑战,R语言持续进行技术革新。机器学习领域的发展尤为显著。与Python的竞合关系推动着R语言不断进化。reticulate包实现了Python代码的嵌入式调用,使得R用户可以直接使用TensorFlow或PyTorch等框架。展望未来,R语言基金会正在推进的"R2025"计划包含三大方向:通过JuliaConnectoR项目实现与Julia语言的互操作,提升高性能计算能力;完善dbplyr包的多数据库支持,强化数据工程能力;开发面向AutoML的自动化建模框架。随着统计学在AI伦理、因果推断等前沿领域的重要性提升,R语言作为"统计学家母语"的地位将更加稳固。 从1993年的学术项目到如今的企业级工具,R语言用三十年时间证明了专业统计语言的持久价值。在数据驱动决策成为主流的今天,它不仅是分析技术的载体,更代表着用严谨方法理解世界的科学精神。正如R核心开发团队所言:"在这个充斥着黑箱算法的时代,R始终坚守着可解释性与透明性的统计传统——这正是数据科学最需要的指南针。"
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