选择遗忘|程序员不用的R语言，在这些行业却“香”到不行
作为一门编程语言 ， R已经演变和发展了20多年 。 开发者的目标非常清晰 ， 就是使R成一款简单易用且灵活的 ， 能够综合执行统计计算、数据探索和可视化的工具 。
在众多统计软件中 ， R能够脱颖而出 ， 有几个优势：免费开源、高度通用性、作为动态脚本语言的灵活、代码可重复性 ， 除此之外 ， R语言还有着丰富的资源和强大的社区 ， 来自不同领域的统计学、计量经济学等专业研究者 ， 在为R语言做贡献 ， 使R有幸将数据科学知识应用于现实世界 ， 进一步提高其功能并揭示其潜力 。
当然 ， R也存在一些固有缺点 ， 例如学习曲线相对比较陡峭、第三方包的质量良莠不齐等 。 但我相信 ， 未来的R将不再局限为一种语言 ， 而是成为行业间通用的交流货币 。
R语言都有哪些行业在用
● 统计分析
在统计分布、假设检验和统计建模里 ， R语言是“绝对王者” 。 借助ggplot2画静态图 ， plotly画交互图 ， 你可以快速创建所需的各种可视化图表 ， 方便又直观（跟领导汇报时都多了份底气）
● 金融分析
R语言在金融领域的应用主要包括量化策略、投资组合、风险控制、时间序列等 。
以时间序列为例 ， 在金融市场里 ， 最重要的一个维度就是时间 ， 一切交易和价格随着时间一点一滴地被记录下来 。
此外 ， R语言被长期应用在量化金融分析领域 ， 其专门的量化投资包能够满足投资者量化投资的需要 ， 通过数据处理和运算 ， 自动判断未来价格走势 ， 从而自动择股 。
● 数据挖掘
数据挖掘领域通常面临着关联规则挖掘、聚类、分类这三大问题
很多人对R的第一印象是 ， 它只是一个统计计算的一个软件 。 但R有足够的能力以一个快速和简单的方式来实现机器学习算法 ， 并通过使用机器学习的方法来构建预测模型的基本能力 。
● 互联网
R语言在互联网的主要应用是推荐系统、消费预测和社交网络等 。
在互联网高速发展的今天 ， 通过建立社交网络 ， 形成人类行为相关性的分析框架 ， 而且对于寻找行为相似性更高的用户进行轨迹预测、商品推荐、链路预测等场景都有着直接或潜在的应用价值 。
● 全球地理科学
国内一些R语言的先进组织 ， 已经开发出了地理可视化、天气预测等功能 ， 比如这张批量绘制GIS图 ， 简直不要太好看：
R语言与医学大数据
医学数据分析已经成为当前的热门领域 ， 它是医学、统计学和计算机科学等领域的交叉学科 ， 而R语言在临床数据统计方面拥有其他语言无法媲美的优势 ， 因此受到了广大医学科研人员追捧的“香饽饽” 。
现在的趋势是医疗数据的大量爆发及快速的电子数字化 ， 比如基因数据：一次全面的基因测序 ， 产生的个人数据则达到 300GB；在生物医药方面 ， 功能性磁共振影像的数据量也达到了数万TB级别 ， 每一幅影像包含有5万像素值；此外 ， 各种健身、健康可穿戴设备的出现 ， 使得血压、心率、体重 ， 血糖 ， 心电图（EKG）等的监测都变为现实和可能 ， 信息的获取和分析的速度已经从原来的按“天”计算 ， 发展到了按“小时” ， 按“秒”计算......
这种数据的扩展速度和覆盖范围是前所未有的 ， 数据的来源也纷繁复杂 。 大数据给生物医学领域带来了巨大的影响 ， 而生物医学领域的发展离不开数据分析 。 数据的开发、利用、整理和分析为临床实践及科学研究提供了大量有价值的信息 。
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