什么是ref="/tag/3/" style="color:#C468A7;font-weight:bold;">R统计
R统计，指的是使用R语言进行数据分析和统计建模。R不是一款花哨的商业软件，而是一个开源的编程环境，专为统计计算和图形展示设计。很多人在做市场调研、学术研究，甚至日常运营分析时，都会用到它。
比如你是一家电商小店的老板，想看看哪类商品在哪个季节卖得最好，R就能帮你从订单数据里挖出规律，而不是靠感觉拍脑袋。
为什么选R做统计
Excel也能算平均数，但当数据量大了，或者需要做回归分析、聚类分组时，Excel就容易卡住，操作也变得繁琐。R能处理几百万行的数据，而且每一步操作都可以写成代码保存下来。今天做的分析，下周数据更新后，改个路径重新运行一遍代码，结果立马出来。
更重要的是，R有大量现成的“工具包”。像ggplot2画图漂亮，dplyr处理数据顺手，tidyr整理表格干净利落，这些都不是额外收费的功能，而是社区免费共享的成果。
安装与起步
先装R，再装RStudio——后者是R的“外挂编辑器”，界面友好，调试方便。打开RStudio后，你会看到几个面板：代码编辑区、运行控制台、变量查看区和图形展示区。
试着输入一行：
x <- c(1, 3, 5, 7, 9)
mean(x)按回车，就会返回5。这表示你已经成功做了第一个R统计操作：计算均值。
读取数据并不难
大多数时候，你的数据在CSV文件里。比如有个叫sales.csv的文件，内容是每天的销售额。只要一行代码就能读进来：
data <- read.csv("sales.csv")然后用head(data)看看前几行，确认没出错。接下来就可以筛选某个月的数据，或按地区汇总销售总额。
画个图更直观
数字看多了容易晕，不如画个柱状图。假设你想对比四个产品的销量：
products <- c("A", "B", "C", "D")
sales <- c(230, 180, 310, 270)
barplot(sales, names.arg = products, col = "steelblue", main = "各产品销量对比")运行后，一个清晰的柱状图就跳出来了。颜色、标题、标签都可以自定义，不需要鼠标点来点去。
实际应用场景举例
一位高中老师想分析期末考试成绩分布，他用R导入成绩单，快速算出班级平均分、标准差，再画个直方图，一眼看出多少学生集中在及格线边缘。他还做了箱线图，发现有两个极端低分，可能是特殊情况，需要单独沟通。
这些操作在R里不过五六行代码，如果用手算或Excel拖拉，不仅慢，还容易出错。
学习建议：从小问题开始
别一上来就想做机器学习预测股价。先从“算个总数”“画个饼图”开始。遇到不会的函数，直接搜“R 如何画折线图”这类问题，网上一大把现成答案。R的社区活跃，很多坑早有人踩过。
关键是动手。哪怕只是帮朋友分析一下问卷星导出的数据，也是实战。用得多了，自然就熟了。