建议选择R语言的5点理由

R语言最初是为统计分析而设计的，至今仍然在这方面保持领先地位。无论是基础统计、回归分析、时间序列分析还是高级统计建模，R都能提供丰富的函数和包，帮助我们轻松实现各种统计分析，很简单的代码就能完成任务。

临床数据科学和人工智能兴趣组

788人浏览 · 2025-04-20 16:44:28

临床数据科学和人工智能兴趣组 · 2025-04-20 16:44:28 发布

下面内容摘录自《用R探索医药数据科学》专栏文章的部分内容（原文7310字）。

1篇1章1节：医药数据科学的历程和发展，用R语言探索数据科学（更新20241029）_《用r探索医药数据科学》-CSDN博客

一、数据科学和临床数据科学的发展

1、认识数据科学

2、医学/临床数据科学

二、建议选择R语言的5点理由

为了掌握好数据科学的数据分析技术，掌握一门强大的计算机语言工具至关重要。这些工具不仅能够帮助我们处理海量的数据，还能提供丰富的分析和可视化手段，使得我们可以从数据中提取有价值的洞见。SAS、R、Python、JAVA等都是广受欢迎的数据科学工具，每种语言都有其独特的优势和应用场景。然而，对于初学者和专业数据科学家来说，R语言可能是最佳的选择。

R语言是一门开源的统计编程语言，以其强大的数据分析和可视化功能而著称。自1993年首次发布以来，R语言已经发展成为数据科学家、统计学家的主要工具之一。R语言不仅支持各种统计分析方法，还提供了丰富的扩展包，使其在临床数据科学和金融数据科学领域具有广泛的应用前景。

第1点理由，免费且开放的语言

首先，R语言的一个显著优势是它的免费和开源性。与SPSS、SAS，甚至Excel等商业软件相比，R完全免费。SPSS和SAS这些统计软件虽然功能强大，但通常价格昂贵，对于学生和学者来说，获取和使用这些软件的成本可能非常高。此外，我们常用的OFFICE软件的EXCEL也能进行数据分析，但是定期支付许可费用才能继续使用。

不仅如此，R语言拥有一个庞大而活跃的开源社区，全球的开发者和用户不断贡献代码和扩展包，形成了丰富的资源库。用户可以方便地找到所需的工具和文档，从简单的数据处理到复杂的统计分析，R语言几乎涵盖了所有可能的需求。而且，由于R是开源的，这些资源通常也是免费的，这进一步减轻了用户的负担。同时，这意味着用户可以免费使用并分发代码，而不用担心版权问题。

第2点理由，简单易学的R语言

R语言的语法设计相对简洁，特别适合那些没有编程背景的用户。与其他编程语言（如Python或Java）相比，R语言的语法更直观，特别是在处理统计分析时。例如，R的函数命名通常直接反映其功能，如mean()计算均值，sum()计算总和，plot()生成图表等，这使得初学者能够快速理解和应用。

此外，R语言的交互式环境使得用户可以立即查看代码的运行结果，这对新手来说非常有帮助。通过R的命令行接口，用户可以一步一步地执行代码，逐步理解每个步骤的作用。对于非计算机专业的用户，这种学习方式降低了学习曲线，使他们能够更快地掌握数据分析的基本技能。

第3点理由，超强大的统计分析

R语言诞生于统计学界，自然拥有强大的统计分析能力。R的核心功能包括各种统计模型、数据处理、可视化工具等，几乎涵盖了所有常见的数据分析需求。对于那些需要进行本科或研究生论文的学生，R语言提供了丰富的统计函数和方法，可以轻松实现从数据清洗到高级统计建模的一整套流程。

R还拥有广泛的社区支持，大量的开源扩展包（如ggplot2、dplyr、caret等）可以进一步扩展其功能。这些扩展包使得R可以非常简单地处理从基本统计分析到复杂的机器学习任务的各类工作。对于学术研究，R的统计能力不仅能帮助用户进行数据分析，还可以通过可视化工具生成高质量的图表，使得研究成果的展示更加直观。

R语言最初是为统计分析而设计的，至今仍然在这方面保持领先地位。无论是基础统计、回归分析、时间序列分析还是高级统计建模，R都能提供丰富的函数和包，帮助我们轻松实现各种统计分析，很简单的代码就能完成任务。

市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈和千篇一律，最终无法真正解决实际工作中的问题。同时，它们也缺乏针对医药领域的深度结合与讨论。为了解决这些痛点，我们推出了《用 R 探索医药数据科学》专栏。该专栏将持续更新，不仅为您提供系统化的学习内容，更致力于成为您掌握最新、最全医药数据科学技术的得力助手。

每篇文章篇幅在5000字至9000字之间。
内容涵盖试验统计、预测模型、科研绘图、数据库、机器学习等热点领域。

《用 R 探索医药数据科学》专栏的学习路径

重新整理《用 R 探索医药数据科学》专栏目录形成学习的目的是为读者梳理出一个清晰、系统的知识脉络。通过将内容划分为工具使用、常规技术、可视化、机器学习和人工智能等九大板块，能让读者快速定位到所需知识领域，直观把握不同章节间的逻辑关系与递进层次。这有助于初学者构建完整的知识体系，有步骤地开启学习之旅；也方便进阶者迅速检索特定技术内容，进行深入研究与实践，提升了专栏内容的可读性与实用性。