R语言：大数据分析的强大工具与应用

《大数据》第5章深入探讨了R语言在大数据处理中的关键角色，作为一门广泛应用于统计计算、数据分析、机器学习和自然语言处理的开源语言，R在现代数据科学领域占据着重要地位。本章首先介绍了R语言的起源和发展，它起源于S语言，由GNU项目支持，核心开发团队由全球顶尖学术机构和企业如牛津大学和AT&T实验室的专家组成。R语言的语法基础源自Scheme，且自2013年起，其发展迅速，功能日益丰富。 R语言的核心特性包括： 1. 数据存储与处理：R提供了强大的数据管理工具，能够高效地处理和操作数据，特别是向量和矩阵运算，这使得数据清洗、预处理变得简单。它的save()和load()函数允许用户方便地保存和加载R数据，同时支持多种格式的导入和导出，如.csv、SPSS/SAS/Matlab等，并能通过ODBC和odbcConnectExcel接口连接数据库和Excel文件。 2. 数据分析与可视化：R拥有完整的统计分析工具，支持从基础统计计算到复杂的数据挖掘任务。它还具备出色的图形绘制能力，能够生成高质量的图表，这对于理解和交流数据发现至关重要。 3. 数据处理功能：R在数据挖掘过程中扮演了核心角色，通过filter(), arrange(), select(), mutate(), summarize()和group_by()等一系列函数，使得数据清洗、筛选、排序、选择、变换和汇总操作变得直观易用。这些功能大大节省了数据预处理的时间。 4. 基础数据结构：R的基础数据结构包括向量、因子数组、矩阵和列表，这些结构都是进行高级数据操作的基础。特别地，因子数组是向量和矩阵的扩展，适合处理具有分类变量的数据。 《大数据》第5章的R语言部分着重展示了如何利用R语言的强大功能来应对大数据分析的挑战，无论是数据的获取、清洗、分析还是可视化，R都提供了全面而灵活的解决方案，使其成为数据科学家的必备技能之一。