R语言是一套开源的数据分析解决方案，几乎可以独立完成数据处理、数据可视化、数据建模及模型评估等工作，而且可以完美配合其他工具进行数据交互。 R语言资深研究者、微软MVP谢佳标老师6.29的免费公开课《1小时入门数据分析利器R语言》堪称火爆，谢老师特意整理出当天直播的课程精要，没赶上直播的小伙伴有福啦！后台回复 “R语言” 领取《R语言快速入门》ppt和《R脚本》txt。
具体来说，R语言具有以下优势：
R语言是一款开源软件，使用者可以随意改变源码；
R语言可以运行在多个平台上；
R语言可以轻松地导入各种不同类型的数据；
R语言内置了多种统计学及数据分析功能；
R语言拥有顶尖的绘图功能。
当然，R语言也存在一些固有的缺点：
我们可以在CRAN（Comprehensive R Archive Network）获取最新版本。在https://www.r-project.org/ 页面点击 download R 可以进入CRAN镜像站地址 https://cran.r-project.org/mirrors.html ，其中包含中国大陆地区的7个镜像地址，你可以选择距离你最近的地址进入其镜像的详细页面，通过该页面可以下载Linux、MacOS和Windows操作系统的安装包。
双击下载文件，每次点击下一步就可以完成R的安装。如果你的系统是64位，按照默认安装的话会同时安装32位和64位的R。普通包在这两个R均是通用的，有一些与位数相关的包会要求用不同位数的R运行，比如说rJava包、RODBC包等。我们双击桌面图标启动R，打开如下界面。
R的界面相当简洁，只有为数不多的几个菜单栏和快捷按钮。快捷按钮下面是主控制台，它是输入脚本和执行结果窗口。
与传统的数据挖掘工具SAS、SPSS和IBM SPSS Modeler等软件相比，R的缺点在于没有友好的操作菜单，这会使很多熟悉其他工具的用户起初会觉得很困难。幸好，R自由的特性得到很很好的发挥，有用户贡献的R包实现了很多功能的菜单化操作。下面介绍一个比较友好的编辑器--RStudio。
RStudio可以从其官网 https://www.rstudio.com/ 免费下载安装。一般情况下，下载安装桌面版即可。安装完启动RStudio的基本界面如下所示。
左上方的窗口是文本编辑器，具有强大的功能，我们可以在文本编辑器写好脚本，点击run按钮（或者利用Ctrl+R/Ctrl+Enter快捷键）批量运行代码；右上方的窗口包括当前环境下的信息、历史命令；右下方的窗口是标准的R控制台；右下方的窗口包括文件路径、绘图窗口、已经在本地安装的包信息、帮助文档以及交互绘图时的图形浏览界面。
R是一种区分大小写的解释型语言，程序内置的函数可以满足基本的数据分析需求，并且有丰富的帮助文档帮助新手快速上手。也有很多用户贡献了高质量的包极大扩展了R的功能。
我们可以在命令提示符(>)后每次输入一条命令，或者一次性执行写在脚本文件里的一组命令。R语言是解释型语言，输入命令后可以实时响应，就好像计算器一样，我们输入完指令点等于号输出计算结果。如果R监测到输入的命令行未结束，就会给出一个提示符“+”，提示我们要在下一行继续输入未完的命令。
R语言的标准赋值符号是
a = 1:10
此时，如果我们想查看对象a，直接输入小写a即可，但由于R是一种区分大小写的解释型语言，此时如果输入大写A，则会报错：
错误: 找不到对象'A'
R提供了大量的帮助文档，学会如何使用这些帮助文档可以让你快速上手。如果你想知道某个函数或者数据集的信息，可以输入一个问号?，后面加上函数名。如果你想查找某个函数，可以输入两个问号??，后面加上与此函数相关关键词。函数help及help.search分别等同于?及??。
例如：
?median # 等价于help("median"),查看中位数函数的帮助文档
??median # 等价于help.serach("median") 搜索包含median的帮助信息
如果你使用的是RStudio，也可以在右下角的help中的搜索框中输入median，查看该函数的帮助文档，如下所示。
默认情况下，help只能查找已经加载到内存中包中的函数和数据，如果我们想查找那些未加载到内存中扩展包的函数和数据，需要指定help函数中的package参数中的具体包名或者将try.all.package参数设置为TRUE。例如我们想查找shiny包中的runExample函数：
包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。R语言的使用，很大程度上是借助各种各样的R包的辅助，从某种程度上讲，R包就是针对于R的插件，不同的插件满足不同的需求，截止目到2016年5月18日，CRAN已经收录了各类包8417个。计算机上存储包的目录成为库（library），该库位于R软件的安装目录/library目录下。我们可以通过函数.libPaths()查看库所在的位置，通过函数library()则可以显示库中已安装的包。
第一次安装一个包，使用命令 install.packages("package_name","dir") 即可。dir:包安装的路径。默认情况下是安装在..\library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改，来选择安装的文件夹。
例如，我们要安装一个可以快速读取大数据集的扩展包data.table，只需要执行install.packages( "data.table")即可完成安装。
程序包‘data.table’打开成功，MD5和检查也通过
下载的二进制程序包在：
C:\Users\Think\AppData\Local\Temp\Rtmpoltpbz\downloaded_packages
我们也可以选择R的菜单：程序包->安装程序包->在弹出的对话框中，选择你要安装的包，然后确定。如果使用的是RStuido，可以选择菜单Tools -> Install Packages调出窗口，包括在线安装和本地安装两种方式，我们选择在线安装，只需要在Packages中输入包名后点击Install进行安装即可。
包安装后，如果要使用包的功能。必须先把包加载到内存中（默认情况下，R启动后默认加载基本包），加载包命令：library(“包名”)或者require(“包名”)。也可以通过RStuido右下窗口中的Packages对包进行加载。默认情况下，扩展包是未加载到内存中的。
直接将data.table前面的勾打上，即可完成包的加载。
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