R语言详解：大数据处理与实战应用教程

第五章《大数据-R语言基础》深入剖析了大数据处理中广泛应用的R语言，作为全国高校标准教材《云计算》的姊妹篇，该章节聚焦于大数据的核心技术和实战应用。R语言，作为十大热门编程语言中的第七位，以其开源、免费和强大的统计分析能力而受到关注。 首先，R语言起源于1993年的S语言，由GNU项目发展而来，语法源自Scheme语言。核心开发团队由全球顶尖学术机构和研究机构的专家组成，如牛津大学和AT&T实验室，使其不仅仅是一种编程语言，更是一个集成了统计计算、机器学习、数据挖掘、自然语言处理等多种功能的强大数据分析环境。它的源代码公开，保证了其高度透明和可扩展性。 R语言的功能极其全面。它拥有高效的数据存储和处理系统，特别在向量和矩阵运算方面表现出色，能够轻松进行复杂的统计分析。同时，R语言提供了丰富的数据可视化工具，支持制作高质量的统计图表，这对于数据解读至关重要。此外，R语言支持多种数据格式的读取和存储，包括.csv、SPSS/SAS/Matlab等，以及通过ODBC和odbcConnectExcel接口从数据库和Excel表格中获取数据，确保了数据的多样性和兼容性。 在数据处理方面，R语言具有显著优势。用户可以使用filter()函数根据特定逻辑筛选数据，arrange()函数用于按指定列进行排序，select()函数用于选择特定列，mutate()或transformation()则用于列的变形操作。另外，summarise()函数用于汇总数据，而group_by()函数则支持分组分析，这使得在数据清洗、预处理和初步分析阶段能够高效地完成任务，节省了至少70%的工作时间。 总结来说，第五章《大数据-R语言基础》详细讲解了R语言在大数据处理中的核心地位，从语言的发展背景、语法特性到其强大的数据处理、分析和可视化能力，为理解和实践大数据分析提供了坚实的基础。无论是对于数据科学家还是希望进入大数据领域的学习者，这一章节都是不可或缺的学习资料。