R 语言的好坏势是什么？

就一个R和SAS精通水平几乎不异，在两种情况下都做过比力大（moderately big, ~xx Gb）的数据阐发，与其他语言情况嵌合（SQL, Perl, etc...）利用过的小我（统计专业人员，非编程专业人员）的感触感染而言：

R的长处：

1. 免费... 开源... （那是最重要的一点好欠好，也是SAS流行于公司，R流行于研究机构和大学的最次要原因）

2. 是专门为统计和数据阐发开发的语言，各类功用和函数琳琅满目，此中成熟不变的一抓一把

3. 语言简单易学。虽与C语言之类的法式设想语言已不同很大（好比语言构造相对松懈，利用变量前不需明白正式定义变量类型等等），但仍保留了法式设想语言的根底逻辑与天然的语言气概。我如许说可能让人听得云里雾里，但是若是你对SAS或者SPSS有一点点领会，就会大白我的意思了...

4. 小... 安拆法式只要50Mb摆布，比起某些死贵且3个G的付费软件实的是超等迷你玲珑小巧... 因为体积笨重，运行起来系统承担也小。

5. 同各类OS的兼容性好。我两台本本一台Windows，一台Linux，都用得很随手。比拟之下，你有见过人在Mac上用SAS吗... 那人是要多么的想不开... =. =

6. 因为用的人越来越多，又是开源，有良多配套的“插件”为其锦上添花。好比xtable里有一个函数能够间接将R里的表格导出为TeX格局；另有RStudio的插件让你能够在统一个情况里写TeX跑R并可在你的TeX文件中插入你的R代码，多么的贤良淑德... （那个插件我没用过，不外我同窗一天到晚在用）

7. 有R GUI和RStudio两种气概供君选择，说实话我觉得那两种气概已经涵括了大大都人的利用偏好...

8. 已经提过了开源，还想再强调一下。各类包和函数的通明性极好，那使得对函数的调整和改进变得十分便当。只需要把源码调出来，本身略微修改一下就能够了。那种工作放在任何其他统计软件里都近乎奢望。

9. 若是你做Bayesian，用R你有OpenBUGS, WinBUGS, JAGS等各类成熟活泼的包裹，良多语言又简单又附带各类预设的plot，你只需挪用即可；还能够本身写MCMC。若是你用SAS/SPSS/Stata，你能够... @@? = =bbb

10. 标致又灵敏的图，各人也都已经讲过了。本来不是什么出格凸起的利益（有则好，没也没啥），不外如今数据可视化越来越热，也就一跃成为次要长处了。

说说缺点：

1. 对大文本（text data）处置极差... 或者说data management本就不是R的强项。SAS于R的更大优势之一可能就在于它兼顾了数据阐发和数据办理。在SAS里对数据停止各类复杂操做都相对容易，只需要简单的DATA STEP（需要时连系PROC SQL）即可完成；在R里可就实的是含辛茹苦... 固然也有响应的aggregate, merge之类的函数，但是大都不太好用。那也是为什么各人常常把数据（尤其是数据大时）在此外情况下整好/朋分好再喂给R。人家术业有专攻，数据办理实是有些难为它了。

2. 内存办理和平行处置（parallel processing/programming）都为人诟病。数据小时没有觉得，数据大了就各类报错... =. =

3. package的可靠性问题。我第一门完全利用R自然业的课是门统计课，传授已经六十多岁，见过各类统计软件的出生开展和埋没。她同我们说到R时第一句话就是Never use a package before you understand the manual and confirm the validity of the functions. 也就是包裹固然好，利用需隆重。次要原因仍是在于开源。不常用的package必然要搞清晰函数的用法和核实过输出，否则实的不保举利用。我小我也是倾向十分用函数尽量本身写，至少错了也容易debug...

4. 不能不提的package的版本问题。 就算你确认了包裹的可靠性并熟知了各个变量要怎么用，仍是可能掉入潜在的陷阱=. = 讲个实事：去年工做的时候一个项目是利用11年某项目标一个贝叶斯模子阐发新的数据。昔时写代码的人因为相信末日说两年前就已经告退环游世界去了，于是我只好单独研读他的代码。第一步，很天然的，就是反复昔时的阐发成果。那时发现昔时他用的一个package和如今的R已经不兼容，于是就下载了那个package的最新版本。成果有一个简单的credible interval怎么都反复不出来... 怎么怎么都反复不出来... 我都快绝望了。最初经各类推理验证，发现那个区别源自于新旧版本的函数内部在对数据排序之后对NaN的差别处置... 而那个小小的修改未在任何处所留下任何文字记录。所以怎么说呢... 良多时候仍是写本身的法式靠谱哇...

5. 当你跑比力大的simulation，对效率有要求的时候，有时仍是不能不用C，那可能是10小时和10分钟的不同，毫不夸大。

6. 想不出来乐 =w=

大致就是如许。

最初，因为不是学计算机身世，文中与编程语言和系统相关的措辞可能禁绝确或有误用，请法式员们多包容=)