R语言的知识体系并非语法这么简单，如果都不了R的全貌，何谈学好R语言呢。本文将展示介绍R语言的知识体系结构，并告诉读者如何才能高效地学习R语言。
1. R的知识体系结构R语言是一门统计语言，主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化 等几个方向，R语言天生就不同于其他的编程语言。R语言封装了各种基础学科的计算函数，我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数，就可以构建出面向不同领域、不同业务的、复杂的数学模型。掌握R语言的语法，仅仅是学习R语言的第一步，要学好R语言，需要你要具备基础学科能力(初等数学，高等数学，线性代数，离散数学，概率论，统计学) + 业务知识(金融，生物，互联网) + IT技术(R语法，R包，数据库，算法) 的结合。所以把眼光放长点，只有把自己的综合知识水平提升，你才真正地学好R语言。换句话说，一旦你学成了R语言，你将是不可被替代的。
1.1 R的知识体系结构概览R的知识体系结构是复杂的，要想学好R，就必须把多学科的知识综合运用，所以最大的难点不在于语言本身，而在于使用者的知识基础和综合运用的能力。
首先，从宏观上让我们先看一下R的知识体系结构的全貌，然后再分别解释每个部分的细节。
注：此图仅仅是我对R语言的理解，不排除由于个人阅历有限，观点片面的问题。
图中我将R语言知识体系结构分为3个部分：IT技术 + 业务知识 + 基础学科。
- IT技术：是计算时代必备的技术之一，R语言就是一种我们应该要掌握技术。
- 业务知识：是市场经验和法则，不管你在什么公司，都会有自己的产品、销售、市场等，你要了解你的公司产品有什么，客户是谁，怎么才能把产品卖给你的客户。
- 基础学科：是我们这十几年在学校学的理论知识，当初学的时候并不知道是为了什么，毕业后如果你还能掌握一些知识并实际运用，那么这将是你最有价值的竞争力。
每个部分知识单独看都有其局限性，但如果能把知识两两结合起来，就构成了我们现在社会的各种技术创新点。
- IT技术+业务知识：创造了阿里巴巴的电子商务帝国，腾讯全生态链的社交网络。
- IT技术+基础学科：创造了Google搜索的神话，华尔街金融不败的帝国。
当然，R语言只是一门计算机语言技术，不能独自承担改写历史的重任，但R语言确实给了我们很大的想像空间，让我们能动手去了解这个世界的规律，找到无穷无尽的交叉点，创造出新的帝国。
如果你和我一样，都能站在这个角度来学习和使用R语言，那么我们一定可以成为并肩向前的同路人。欢迎加入我的团队，我们正在努力改变着未来。
1.2 R语言基础的知识蓝图总是宏大和美好的，具体落实也将是困难重重的。接下来，我将会梳理思路，把所有的知识点对应到可操作的文档上，希望帮助大家掌握R语言的全貌！
R语言基础的知识，包括R语言的语法，R语言核心包的使用，R语言的内核编程，R语言包的开发，以及R语言的虚拟机。
1.2.1 R语言的语法语法是我们了解R语言的第一步，和所有人一样，我也在很短的时间就适应R的语法规则，数据结构，基本类型，常用函数等等。但其实R的语法上坑，远比你知道的多得多。
我举个例子，看谁能准确的回答。比如，最基础的符号操作 “=”、“<-”、“<<-” ，三者有什么区别，分别在什么时候用？不要偷偷说问题太偏了，实际根本用不到。我的代码里处处都在用这3个符号，只是你不知道而已。在学习R的时候，不要用已经掌握的C、 Java、Python的经验直接去套R的语法，掉坑里的就是这些人。要重头开始学，一路上没有捷径。
R语言是函数式语言，语法自由，命名自由，使用简单，这只是对于普通用户来说的。作为一个有理想的极客，怎么能只停留在语法上呢！R是完全面向对象的，你了解什么是面向对象吗？R的面向对象打破了R原有的自由，但又要兼容原有的自由语法，多么纠结的设计啊，你能体会到吗？并不是记住了R的语法，就代表掌握了R语言。里面种各坑，只有自己踩了，再自己爬出来，才是真正的成长。
1.2.2 R语言核心包的使用R语言同其他语言一样，在软件启动时，为我们提供了7个核心包，包括了众多的基础函数，如 数学计算函数，统计计算函数，日期函数，包加载函数，数据处理函数，函数操作函数，图形设备函数等。通过search()函数，可以查看到R启动时默认加载7个核心包。
> search()[1] ".GlobalEnv" "package:stats" "package:graphics"[4] "package:grDevices" "package:utils" "package:datasets"[7] "package:methods" "Autoloads" "package:base"这7个核心包，就是我们构建复杂模型的基础。由于这几个核心包比较底层，很多函数都是用C语言封装的没有R的源代码，而且除了官方文档，几乎没有其他更详细的文档介绍，所以这几个核心包就是学习的门槛，不要觉得某些函数会用了就行了，背后还有更深一层意义。
再问个问题，R的所有操作都是函数操作，那么“a<-1:10” 语句会被解析对应什么函数？
> a<-1:10;a [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10答案是，"1:10"对应"seq()“，”<-“对应assign()。> assign('b',seq(1:10));b [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10掌握这种对应关系的意义在于，因为R是解释型语言，我们可以通过传递一个函数A的句柄，让其他的函数B动态调用这个函数A，这就是动态语言中的闭包特性的使用思路。在Javascript中，已经被广泛使用了，但在R语言中，却只有核心包的一些函数在使用这种语法。在R语言中，这种需要有计算机背景知识的地方还有很多，特别是在考虑如何提升R性能的部分。所以，不要太轻易就说自己掌握了R语言，多想想如何才能把其他语言的基础带到R语言的世界里。
1.2.3 R语言的内核编程R语言的内核编程，又是一个比较复杂的计算机学科的问题。R的内核编程应该包括哪些内容呢，除了刚才说的R的语法和R的核心包，还有面向对象编程，量向化计算，特殊数据类型，环境空间等。我的第二本书《R的极客理想-高级开发篇》将会重点介绍这部分的内容。
面向对象编程，是一种对现实世界理解和抽象的方法，主要用于解决复杂问题的设计及实现。在Java的世界里，从2003年开始我接触Java的时候，社区就已经在聊面向对象的程序设计了。对于R语言来说，直到2011年发布的2.14版本，才最终有了RC类型的面向对象实现。面向对象的成熟，标志着R已经具备了构建复杂大型应用的能力，但如何真正地把面向对象用好，似乎也并不是统计人擅长的。有能力写出像Hadley Wickham面向对象代码的人，在R的圈子里，实在是极少数的。
量向化计算，是R语言特有的一种并行计算方式。在R中，向量是R的基本数据类型(vector)，当你对一个向量进行操作时，程序会对向量中每个元素进行分别计算，计算结果以向量的形式返回。比如，最常见的两个等长的向量相加。
> 1:10+10:1 [1] 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11向量化计算，在R中有很广泛的应用场景，基本可以取代循环计算，高效的完成计算任务。我们定义两个向量，先相加再求和，run1()函数用向量化计算实现，run2()用循环方法实现。
> a<-1:100000> b<-100000:1> run1<-function(){ # 向量化计算+ sum(as.numeric(a+b))+ }> run2<-function(){ # 循环计算+ c2<-0+ for(i in 1:length(a)){+ c2<-a+b+c2+ }+ c2+ }> system.time(run1())用户 系统 流逝 0 0 0 > system.time(run2())用户 系统 流逝 0.14 0.00 0.14 通过运行程序，我们可以清楚地看出，向量化计算要比循环快。当算法越复杂数据量越大的时候，计算的时间差距会越明显的。R的编程中的一条法则就是用向量计算代替所有的循环计算。
特殊数据类型，R语言中除了那些基本的数据类型，还有一些高级的数据类型，并不是不常用，而是你不知道。
S3类型，S4类型，RC类型分别对应R语言支持的三种面向对象编程的数据结构。 环境类型(environment)，由内核定义的一个数据结构，由一系列的、有层次关系的框架(frame)组成，每个环境对应一个框架，用来区别不同的运行时空间(scope)。 可能还有我不知道的类型…(请发现的同学通知我！)
环境空间，在进行R包开发时，是必备的一个知识点。每个环境空间都是环境类型的一个实例。每个R包都会被加载到一个环境空间中，形成有层次关系的、可调用的空间结构。
我们定义的函数和变量，都会存在于R的环境空间中，通过ls()就可以看到当前环境空间中的这些变量，比如，刚才量向化计算定义的变量和函数。
除了我们自己定义的变量和函数，环境空间中还有很多其他的变量和函数，比如sum(), length(), system.time()等，这些函数我们可以直接使用，但是它们并不在当前环境空间中，所以直接用ls()是查看不到的。当我们切换到base的环境空间时，就可以找到sum()的函数定义了。
>ls(pattern="^sum$",envir=baseenv())[1] "sum"R语言内核编程，如同其他语言一样，有很多的知识细节，并不是只有我提到的这几点。但由于缺少文档，同时R核心技术的不普及，所以知道的人就不多，会用的人更少。我也在每天探索，期待发现更多的秘密。
1.2.4 R语言包的开发R包的开发，是R语言编程中比较难的，又不得不面对的问题，不仅要把上文中所提到的各种R语言技术综合运用在一起，还要符合R包的开发规范，并用Latex写好文档，最后提交给CRAN发布。技术问题虽然难，花时间还是可以解决的，但想要在CRAN上发布，那就只能用“难于上青天”来形容了。R语言发展了20多年，只有5000多个包在CRAN上发布，审核不是一般严格啊！我写的gridgame游戏包和chinaWeather天气包，改了很多次，都没能通过，都到了要放弃的边缘了。
换个角度想，只有审核严格才能保证用户在安装第三方的R包时候不会出错。由于CRAN的审核过于严格，Hadley Wickham也受不了了，又开发了devtools包，不仅提供了简化R包的开发的工具函数，还支持Github社区发布。这样就可以脱离CRAN的束缚，以个人的名义发布各种奇思妙想的R包，甚至是“不误正业”的R包。嘿嘿！！
1.2.5 R语言的虚拟机终于到我不熟悉话题了，已我3年多R语言使用经验来说，还碰不到R语言的虚拟机。不过，网上看到很多高手在生产环境都会重新编译R软件，比如 用OpenBLAS加速R的矩阵运算，在虚拟机层实现矩阵的并行化计算，也有用GPU实现矩阵并行计算的；还有牛人把R实现的各种算法，都用C++重新实现，然后通过Rcpp封装，直接与R的虚拟机进行连接调用。
我看着各种大神走远不送了，希望他们把虚拟机优化好了，免费发布个补丁包什么的。
1.3 R语言的第三方包R语言的第三方包，主要包括了在CRAN上的5000多个第三方包，以及其他社区的R包，这些包在各种领域中都发挥着重要的作用。在《R的极客理想-工具篇》一书中，我介绍了30多个包的使用，包括 时间序列包(zoo、xts、xtsExtra)，性能监控包(memoise、profr、lineprof)，R跨平台通信包(Rserve、Rsession、rJava)， R服务器包(Rserve、RSclient、FastRWeb、Websocket)，数据库访问包(RMySQL、rmongodb、rredis、RCassandra、RHive)、Hadoop操作包(rhdfs、rmr2、rhbase)等。
还有很多常用的包，比如 数据处理包(lubridate、plyr、reshape2、stringr、formatR、mcmc)，机器学习包(nnet、rpart、tree、party、lars、boost、e1071、BayesTree、gafit、arules)，可视化包(ggplot2、lattice、googleVis)，地图包(ggmap、RgoogleMaps、rworldmap) 等。
R语言对于金融也有很好的支持，时间序列包(zoo、xts、chron、its、timeDate)、金融分析(quantmod、RQuantLib、portfolio、PerformanceAnalytics、TTR、sde、YieldCurve)、风险管理(parma、evd、evdbayes、evir、extRemes、ismev) 等。同时，我正在量化投资的创业中，R语言作为是系统架构中的算法引擎在最核心的位置，R正在承担着最有价值的业务，在后续的《R的极客理想-量化投资篇》一书中，我将会完整的介绍R语言在我的量化投资系统中的运用。
1.4 数学的基础知识数学的基础知识，主要包括初等数学，高等数学，线性代数，概率论，统计学等。我们曾在大学中学过的各种数学，那些不知道有什么用，只为考试而学的数学，是能真正决定R语言掌握深度的基础知识。
当R语言普及以后，变成大众话的编程语言，入门会越来越容易，第三方包的调用会越来越简单，最后就是拼基础学科功底了，数学就是对所有人来说最难的基础学科。
- 初等数学，中国人一直都在强调数学是我们的优势，比老外强很多，其实强的部分仅限于初等数学，加法口诀和乘法口诀让我们可以口算100以内的四则运算。
- 高等数学，大学里挂科最多的一门课，那种照本宣科的教学方法，完全不知所谓。至到遇到了R，我才恍悟 为什么最小二乘法能进行最优化的计算。重新捡起高数，是学R的必经之路。
- 线性代数，直到读完了Google的PageRank论文的N年后，自己才想明白，原来矩阵可以处理海量数据的计算，实现分步式算法与单机算法的一致性。
- 概率论，通过R语言进行各种分步的随机实验，并利用概率密度曲线函数应用到实际的业务中，才让我理解概率才是可以衡量客观事件发生的指标。
- 统计学，通过R语言我们可以很简单的构建各种统计模型，利用Bayes分别器判断垃圾邮件，利用回归模型预测未来的房价。
是R语言能让我切身地感受到，数学的基础知识在我们实际生活中的运用；也是R语言拉近了学术界和工业界的距离。如果能把我们从小到大学到的知识串起来，我想每个人都会具备与众不同的知识结构，将会在各行各业实现伟大的创新。
1.5 业务知识业务知识涉及的面非常广，每个人都应该具备自身所处行业的知识，并结合R语言擅长的领域，发现新的机会。R语言擅长的领域包括 统计分析、金融分析、数据挖掘、互联网、生物信息学、生物制药、全球地理科学、数据可视化等。
我在软件和互联网行业呆了8年，亲身经历了两个行业的高速发展和变迁。技术一波又一波，每年都有新的主题，一路跟下来的人越来越少，虽然新鲜的血液不断补充着，但能力和经验却远达不到要求，被市场的浮躁扰动着。近些年，中国的创业公司的成功，少有技术创新，大都是商业模式创新和资本运作的成功。
面对着中国资本市场，掌握好业务的知识，就是找到了赚钱的法宝。当业务成熟，在大家都懂得游戏规则后，竞争就会变得异常激烈了，像电商，团购，旅游，酒店，游戏 都是如此。新领域新业务，才是值得80后90后年轻人奋斗的方向。如火如荼的O2O、互联网金融、物联网、机器人，也许正是明年的爆发点。如果你又懂技术又懂业务，学习又好，你将是下一个帝国的创造者。
1.6 跨学科的综合运用能力再次强调，只要把多种学科的知识综合运用，不仅成为R语言的一代高手，更能实现自我的价值。
- 当IT技术与业务知识完美结合，你会在新兴的市场的找到机会。一旦市场成熟后，业务竞争就会变成资本竞争，机会将不复存在。
- 当IT技术与基础学科相结合，你可以通过科技创新，建立技术壁垒，保持技术优势直到成为行业老大。
- 当IT技术、业务知识、基础学科，三者同时具备时，那么你将是不可被替代的。只要找到属于你的团队，研发出自己的产品，推广给你的用户，你就已经成功了！
R语言可以从IT的角度，帮助你实现成功，同时你的成功也将是R语言的成功！
2. R语言学习花了很大的篇幅，终于把我理解的R语言知识体系解释清楚了，写着写着都快跑题了。那么接下来，我们应该如何高效的学习R语言呢？有句话要说在前头，学习是艰苦的，没有捷径可言，如果你想成功，那么更要面对苦中之苦。正确的学习方法，可以让我们少走弯路，学习别人的经验，会让我们加速成长。
通过上文中对跨学科知识体系的描述，我想大家都应该明白了，要想学好R，最大的难点不在于语言本身，而在于使用者的知识基础和综合运用的能力。当然，综合运用是要以良好的基础知识为前提的，先抛开业务知识和基础学科的知识不说，只谈IT技术，应该要掌握哪些知识呢？
2.1 IT基础知识对于R语言本身来说，我们需要掌握R语言基础的知识，包括R的语法，R核心包的使用，R的内核编程，R包的开发，以及业务相关R的第三方包的使用。
如果你在学习R语言之前，已经有了很多的Java, Python等编程语言的经验，那么这将帮助你能很快熟悉R语言，你需要再补充一些数据分析和数据挖掘算法的知识，就能马上用在实际的工作中了。 如果你之前是SAS或Matlab数据科学家，那你只需要熟悉R的编程语法和第三方R包，就能用R来完成SAS和Matlab的所有任务。 如果是BI程序员，平时工作经常有处理数据和可视化的任务，那么你可以边学R边补充一些统计的知识，从无味ETL过程中发现数据的价值。 如果你是一名在读的统计学生，R语言将帮助你把书本上枯燥知识程序化，在学习过程中，就能发现社会的规律。 如果你一直在用Excel并抱怨功能远远不够的时候，试一下R语言，你的想法很快就会变成你财富的源泉。 如果你是一名宽客(Quant)，还不懂R语言的话，那么你很快就会被市场淘汰的。 如果你是一名Hadoop算法工程师，用Java写一个MR算法通常要好几千行，你可试试用RHadoop，十分之一的代码行就可以完成同样的事情。 … R语言可以与各种技术、各种思路相结合，让R语言和你已掌握的知识进行碰撞，你就会变得和别人不一样。
2.2 R语言中文图书 记得 邓一硕 写过一篇”R语言书籍的学习路线图“的文章，很有参考意义。文章分别介绍了R语言的初级入门、高级入门、绘图与可视化、计量经济学、时间序列分析和金融等内容，涉及到30多本R语言图书和小册子，但大部分是英文的。
随着时间的推移，这两年R语言又增加了好多本新书，中文图书也慢慢地多了起来。对于不同层次的R语言用户，也有了市场细分。入门的朋友可以从《R语言编程艺术》开始学习；有一定R的基础的朋友可以阅读《R语言实战》；需要扩展知识面的朋友可以阅读《R的极客理想-工具篇》；在掌握了各种R的入门技术后，高级的R语言开发者可以阅读《R的极客理想-高级开发篇》(即将出版)；用R做可视化的朋友，可以阅读《ggplot2:数据分析与图形艺术》；正在学习统计学的朋友，可以阅读《统计建模与R软件》；准备用R做金融的朋友，可以阅读《时间序列分析及应用(R语言)原书第2版》和《金融数据分析导论(基于R语言)》。
以上推荐的图书，笔者都亲自读过，予以品质保证。此图书列表将不定期更新，把我读到的好书分享给大家！
2.3 R语言中文社区 除了图书，中文的R语言社区和个人博客也在蓬勃发展。
- 统计之都，中国大陆最权威的R语言组织，不仅积累了大量高质量的R语言文章，并主办了七届中国R语言会议。统计之都团队成员，还参与翻译了《R语言编程艺术》、《R语言实战》、《ggplot2:数据分析与图形艺术》、《R语言核心技术手册(第2版)》、《R数据可视化手册》、《R语言统计入门(第2版)》等多本图书。
- 炼数成金论坛，以数据分析为主题，设有R语言板块，提供在线的R语言入门培训，黄志洪老师算法讲解超一流。
- 人大经济论坛，以经管教育为主题，设有R语言板块，以线下培训为主。
2.4 R语言中文博客 - 笔者的个人博客-粉丝日志，原创了大量的R语言技术实战文章，包括 R的极客理想系列文章、RHadoop实践系列文章、R利剑NoSQL系列文章 ，并出版图书《R的极客理想》系列图书。
- 谢益辉个人博客，统计之都创始人，现任RStudio公司程序员，博客中主要包括各种有趣的技术和吐槽文章。
- 刘思喆个人博客-贝吉塔行星，现任京东推荐算法经理，博客中主要包括R语言企业级应用的文章。
- 李舰个人博客，现任Mango Solution中国区负责人，博客中主要包括R语言建模的文章。
- 邓一硕的个人博客-格物堂，博客中主要包括的R语言金融数据分析的文章。
- 阿稳的个人博客-不周山(翻墙)，豆瓣算法经理，博客中主要包括R语言并行技术的文章。
最后，祝大家把R语言学好用好，在各自的领域中找到创新的突破口，实现自我价值，然后反馈给R语言社区，加速R的壮大发展。
3. 作者介绍 张丹，程序员、架构师，创业者。我的博客: http://blog.fens.me。个人著作：《R的极客理想》系列图书。
从程序员开始，到架构师一路走来，经历过太多的系统和应用。做过手机游戏，写过编程工具；做过大型Web应用系统，写过公司内部CRM；做过SOA的系统集成，写过基于Hadoop的大数据工具；做过外包，做过电商，做过团购，做过支付，做过SNS，也做过移动SNS。以前只用Java，然后学了PHP，现在用R和Node。最后跳出IT圈，进入金融圈，研发量化交易软件。
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发表于 2014-9-11 00:59:43
