1. r语言数据分析与挖掘实战张良均第七章课后答案
清新俊逸
【qīng xīn jùn yì】
释义
清新新颖，不落俗套。
风流才子
【fēng liú cái zǐ】
释义
洒脱不羁，富有才学的人。
惊才风逸
【jīng cái fēng yì】
释义
谓惊人的才华如风飘逸。
才貌双全
【cái mào shuāng quán】
释义
才：才能。貌：相貌。才华好，相貌美，两者都具备。也作“才貌俱全”。
雅人深致
【yǎ rén shēn zhì】
释义
致：意态情趣。指风雅的人意趣深远。后形容人的言谈举止高雅，不庸俗。
英俊潇洒
【yīng jùn xiāo sǎ】
释义
指才智杰出，有韵致，不拘束。
玉树临风
【yù shù lín fēng】
释义
形容人风度潇洒，姿容秀美。多用于男子。
品貌非凡
【pǐn mào fēi fán】
释义
品貌：人的品性和外部容貌；非凡：和平常不一样。品行相貌都超出一般。
逸群之才
【yì qún zhī cái】
释义
拥有超过众人的才能。
风流倜傥
【fēng liú tì tǎng】
释义
风流：英俊有才华。倜傥：洒脱，不拘束。形容英俊潇洒而不拘礼法。也作“倜傥风流”。
醉玉颓山
【zuì yù tuí shān】
释义
形容男子风姿挺秀，酒后醉倒的风采。
坐上琴心
【zuò shàng qín xīn】
释义
指男子对女子的爱慕之情。
义薄云天
【yì bó yún tiān】
释义
形容某个人非常有情有义，正义之气直上高空。形容为正义而斗争的精神极其崇高。
美如冠玉
【měi rú guān yù】
释义
貌美如冠上所饰的玉。
投梭折齿
【tóu suō zhé chǐ】
释义
比喻女子抗拒男子的挑逗引诱。
坐怀不乱
【zuò huái bù luàn】
释义
形容男子情操高尚，作风正派，不为女色所动。
闲花野草
【xián huā yě cǎo】
释义
野外丛生的花草。比喻娼妓或行为不检的女子。
君子好逑
【jūn zǐ hǎo qiú】
释义
原指君子的佳偶。逑，通"仇"。仇，配偶。语本《诗．周南．关雎》:"窈窕淑女，君子好逑。"毛传:"逑，匹也。言后妃有关雎之德，是幽闲贞专之善女，宜为君子之好匹。"陆德明释文:"逑，本亦作仇。"陈奂传疏:"匹，配也。好匹，犹嘉配耳。"后遂用为男子追求佳偶之套语。
昂藏七尺
【áng cáng qī chǐ】
释义
指轩昂伟岸的男子汉，高大的男人。
昂藏七尺
【áng cáng qī chǐ】
释义
指轩昂伟岸的男子汉，高大的男人。
气宇轩昂
【qì yǔ xuān áng】
释义
气宇：人的仪表、气概。轩昂：气度不凡的样子。形容精神饱满，气度不凡。也作“器宇轩昂”。
城北徐公
【chéng běi xú gōng】
释义
战国时齐国的美男子。
男大当婚
【nán dà dāng hūn】
释义
男儿长大成年当须娶妻。
面如傅粉
【miàn rú fù fěn】
释义
形容人长得眉目清秀。
萧郎陌路
【xiāo láng mò lù】
释义
比喻女子对原来爱恋的男子视若路人，不愿或不能接近。
投梭之拒
【tóu suō zhī jù】
释义
见'投梭折齿'。
华封三祝
【huá fēng sān zhù】
释义
华：古地名。封：疆界，范围。华封：华州这个地方。华州人对上古贤者唐尧的三个美好祝愿。即：祝寿、祝富、祝多男子，合称三祝。
断袖之癖
【duàn xiù zhī pǐ】
释义
断袖之癖，汉语成语，拼音是duàn xiù zhī pǐ，指男子的同性恋行为。
虎背熊腰
【hǔ bèi xióng yāo】
释义
像老虎的脊背，像熊的腰身。形容人的身体魁梧高大。也作“熊腰虎背”。
相貌堂堂
【xiàng mào táng táng】
释义
形容仪表端正，身材魁梧。
噙齿戴发
【qín chǐ dài fā】
释义
形容男子汉的豪迈气概。
眉清目秀
【méi qīng mù xiù】
释义
容貌长得清秀俊美。
仪表堂堂
【yí biǎo táng táng】
释义
仪表：外表，风度。堂堂：端庄、大方、威严的样子。形容人容貌、风度庄严大方。
桑弧蓬矢
【sāng hú péng shǐ】
释义
古代男子出生，射人用桑木做的弓，蓬草做的箭，射天地四方，表示有远大志向的意思。
沈腰潘鬓
【shěn yāo pān bìn】
释义
意思是消瘦衰老之意，沈指沈约，潘指潘岳。
血性男儿
【xuè xìng nán ér】
释义
刚强正直，勇敢热情的男子汉。
才高八斗
【cái gāo bā dǒu】
释义
形容文才非常高。
堂堂正正
【táng táng zhèng zhèng】
释义
原来形容强大整齐的样子（多指军容）。后常用来形容光明正大。也形容身材威武，仪表出众。
弟男子侄
【dì nán zǐ zhí】
释义
泛指晩辈男子。
德才兼备
【dé cái jiān bèi】
释义
德：品德。才：才能。兼备：都具备。指既有好的品德，又具有才能。也作“才德兼备”。
惨绿少年
【cǎn lǜ shào nián】
释义
本指身穿暗绿色衣服的少年。
人面桃花
【rén miàn táo huā】
释义
原指女子的面容与鲜艳的桃花相辉映。后用以泛指内心爱慕而不可复得的美丽女子。
文武双全
【wén wǔ shuāng quán】
释义
文：文才。武：军事方面的才干。指人能文能武，智勇双全。
断雁孤鸿
【duàn yàn gū hóng】
释义
鸿：鸿雁。离了群的孤独大雁。比喻孤身独处，多指未成婚的男子。
怜香惜玉
【lián xiāng xī yù】
释义
怜：疼爱。惜：爱惜。香、玉：比喻美好的女子。比喻男子对女子十分爱怜温存。也作“惜玉怜香”。
傅粉何郎
【fù fěn hé láng】
释义
原指何晏面白，如同搽了粉一般；后泛指美男子。
高瞻远瞩
【gāo zhān yuǎn zhǔ】
释义
站得高，看得远。比喻目光远大。［反］鼠目寸光。
过目不忘
【guò mù bù wàng】
释义
过目：看一遍。看过一遍就能记住。形容记忆力特别强。
光明磊落
【guāng míng lěi luò】
释义
磊落：胸怀坦荡。形容胸怀坦荡，光明正大。也作“磊落光明”。
日理万机
【rì lǐ wàn jī】
释义
形容每天政务繁忙，工作辛苦。
国色天香
【guó sè tiān xiāng】
释义
原指色香俱美的牡丹花。后用以形容女性容貌美丽。也作“天香国色”。
须眉男子
【xū méi nán zǐ】
释义
须眉：胡须和眉毛。古时男子以须、眉长得稠密为美。指堂堂的男子汉大丈夫。
男尊女卑
【nán zūn nǚ bēi】
释义
尊：地位高。卑：低下。男子的地位高贵，女子的地位低下。是一种重男轻女的封建观念。
掷果潘安
【zhì guǒ pān ān】
释义
1.形容貌美如潘安的男子。
衣冠楚楚
【yī guān chǔ chǔ】
释义
形容衣帽穿戴整齐漂亮。有时含贬义。
明眸皓齿
【míng móu hào chǐ】
释义
眸：瞳孔，泛指眼睛。皓：洁白。明亮的眼睛，洁白的牙齿。形容面容美丽。也作“皓齿明眸”。
空前绝后
【kōng qián jué hòu】
释义
以前没有过，以后也不会再有。形容超绝古今，独一无二。也作“绝后空前”。
运筹帷幄
【yùn chóu wéi wò】
释义
《汉书·高帝纪》：“上（刘邦）曰：夫运筹帷幄之中，决胜千里之外，吾不如子房（张良）。”后因以称在后方决定作战策略，也泛指筹划决策。
侠肝义胆
【xiá gān yì dǎn】
释义
指讲义气，有勇气，肯舍己助人的气概和行为。
2. r语言数据挖掘期末试题
这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。 Python入门简单，而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。 Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。 论性能，Python介于C/C++/Java这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了 python你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，statsmodels，matplotlib等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。 Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉蛋疼；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。 从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。 python是machinelearning领域的人用的较多。据我所知，做marketingresearch,econometrics,statistics的人几乎没有用python的参考自：blog.sina.com.cn/s/blog_8813a3ae0101e631
3. r语言数据分析网课答案
非线性回归 nonlinear regression 所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。
回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。
此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。
通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。 对具有非线性关系的因变量与自变量的数据进行的回归分析。
处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理。
假定根据理论或经验，已获得输出变量与输入变量之间的非线性表达式，但表达式的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果来确定系数的值。
按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为非线性回归模型(nonlinear regression model)。
4. R语言数据分析慕课答案
从来没有比现在更好的时间来学习大数据分析并以数据科学家的身份进入工作队伍。工作前景广阔，机会跨越多个行业，工作性质通常允许远程工作灵活性甚至自雇。
另外，许多大数据分析专家甚至在入门级职位上都拥有很高的中位数工资。
随着技术达到新的高度，并且大多数人可以使用Internet连接，无可否认，近年来，大数据和大数据分析已成为热门话题，并且需求不断增长。根据 IBM的数据，到2020年，美国数据专业人员的工作岗位将增加到272万。
当前，对知识丰富的大数据分析专业人员的需求超过了供应量，这意味着公司愿意支付溢价来填补其空缺职位。
但是，数据科学领域的技能和工作机会已经超出了技术和数字领域。让我们来看看您作为数据科学家需要了解的知识以及在学习我们的课程时将学到的知识。
大数据分析工作需要哪些技能?
当您深入研究我们在这里拥有的10个工作并开始在大数据分析领域中申请职位时，您会发现其中许多职位需要相同的基础技能。在开始将求职信和投资组合发送给潜在雇主之前，请确保您已掌握这些知识。
而且，如果您发现仍然需要学习的技能，请记住，您可以参加价格适中的， 自定进度的数据科学课程，该课程将帮助您学习成功从事数据科学事业所需的一切。
Python
Python是目前最常用的编程语言之一。
对于许多角色，可能需要对如何使用Python进行大数据分析有扎实的了解。即使不是必需的技能，在向未来的雇主展示您可以为他们的公司带来的价值时，了解和理解Python也会为您提供优势。
如果您准备提高编程语言水平，学习如何操作和分析数据，了解Web抓取和数据收集的概念以及开始构建Web应用程序，请考虑注册我们的 Python for Data Science：基础课程。
SQL(结构化查询语言)
使用数据源是大数据分析的必要方面。
在职业生涯的早期，您至少需要对SQL有基本的了解。SQL(发音为续集)通常是这些职位的主要组成部分。当您去面试时，在询问有关数据库的工作时，请听听招聘经理对这种编程语言的提及。
您将在我们的SQL课程中获得的经验将为您奠定良好的基础。与Python一样，SQL是一种相对容易学习的语言。即使您只是开始，也需要一点SQL经验。
了解SQL的基础知识将使您有信心浏览大型数据库，以及获取和使用项目所需的数据。获得第一份工作后，您始终可以寻找机会继续学习。
数据可视化技能
对于求职者而言，知道如何可视化数据并传达结果是一个巨大的竞争优势。
在就业市场上，这些技能要求很高(薪水也很高)!无论您要寻找的职业道路是什么，能够可视化并交流与公司服务和底线有关的见解都是一项宝贵的技能，它将带动雇主的头脑。
这样，数据科学家有点像组织中其他人的数据翻译者，他们不确定从他们的数据集中得出什么结论。
在AAA教育，学生将掌握使用数据科学和可视化库在Python和R中进行数据可视化的特定知识和技能。
10项需要大数据分析知识的工作
在花时间学习新技能之前，您可能会对相关职位的潜在收入感到好奇。知道如何奖励您的新技能将为您提供适当的学习动机和学习环境。
在全球范围内，许多雇主正在招聘这些职位，无论是远程的还是现场的。根据热门的求职网站，以下是一些值得研究的职位及其收入中位数。
1. IT系统分析师
系统分析师使用和设计系统来解决信息技术中的问题。
在这些职位上，所需的专业技术水平各不相同，这为行业和个人兴趣创造了专业化的机会。一些系统分析师使用现有的第三方工具来测试公司内部的软件，而其他系统分析师则使用新的工具。专有工具，他们对大数据分析和业务本身的了解。
2.医疗保健大数据分析师
医疗大数据分析师有机会通过帮助医生和科学家找到他们每天遇到的问题的答案来改善许多人的生活质量。
无论是随着Apple Watch等可穿戴设备的普及，还是通过诊所，医院和实验室的增强医学测试，来自医疗保健行业的数据量都在迅速增长。另外，随着有关如何存储，检索和处理数据的法规和限制的增加，对熟练大数据分析师的需求也在增加。
医疗保健大数据分析师的平均年薪为 61,438美元。
3.运营分析师
运营分析师通常位于大公司内部，但也可以担任顾问。
运营分析师专注于业务的内部流程。这可以包括内部报告系统，产品制造和分销以及业务运营的总体精简。
对于具有这些职位的专业人员来说，掌握一般业务知识更为重要，而且他们通常对所使用的系统具有技术知识。从大型杂货连锁店到邮政服务提供商再到军方，运维分析师在每种业务中都能找到，每年的收入可高达75,000美元。由于此大数据分析工作的多功能性以及您可能会找到工作的许多行业，薪水可能相差很大。
4.数据科学家
就像其他角色的分析师一样，数据科学家收集和分析数据并交流可行的见解。但是，数据科学家通常是大数据分析师之上的技术步骤。他们是能够从更明智的角度理解数据以帮助做出预测的人。这些职位需要具备丰富的大数据分析知识，包括软件工具，Python或R之类的编程语言以及数据可视化技能，以便更好地传达发现结果。
这些职位具有挑战性，而且很可观， 平均年薪为91,494美元。对具有技术背景的大数据分析专家的需求空前高涨。
AAA教育有多种学习途径，这些途径可以量身定制，为您提供磨练技术技能所需的一切，其中包括 “数据科学家之路” ，可帮助您成为认证的数据科学家。
5.数据工程师
数据工程师通常专注于更大的数据集，并负责优化围绕不同大数据分析过程的基础架构。
例如，数据工程师可能会专注于捕获数据的过程以提高采集管道的效率。他们可能还需要升级数据库基础结构以实现更快的查询。这些高级大数据分析专业人员的薪水也很高，其中位数工资与数据科学家相当，为90,963美元。
6.定量分析师
定量分析师是另一位备受追捧的专业人员，尤其是在金融公司。定量分析师使用大数据分析来寻找潜在的金融投资机会或风险管理问题。
量化分析师的 平均年薪为82,879美元。他们还可以自行冒险，创建交易模型以预测股票，商品，汇率等的价格。该行业的一些分析师甚至继续开设自己的公司。
7.大数据分析顾问
与许多职位一样，分析顾问的主要作用是向公司提供见解以帮助其业务发展。尽管分析顾问可以专门研究任何特定行业或领域，但顾问与内部数据科学家或大数据分析师的区别在于，顾问可以在较短的时间内为不同的公司工作。
他们可能一次也为多家公司工作，专注于具有明确开始和结束日期的特定项目。
这些职位最适合那些喜欢变化的人，以及对学习领域兴趣有限的人。分析顾问也很适合远程工作，这是考虑要考虑的另一个诱人因素。
薪酬因行业而异，但该职位的代表薪酬为78,264美元。
8.数字营销经理
数字营销还需要对大数据分析有深入的了解。根据您的其他互补技能和兴趣，您可能会发现自己在公司或代理机构中担任特定的分析角色，或者只是将数据科学专业知识作为更大技能组合的一部分。
营销人员经常使用Google Analytics(分析)，自定义报告工具和其他第三方网站之类的工具来分析来自网站和社交媒体广告的流量。学大数据分析可以从事什么工作https://www.aaa-cg.com.cn/data/2291.html尽管这些示例需要对大数据分析有基本的了解，但是熟练的数据科学家有能力在营销领域建立长期的职业生涯。
在不增加流量的广告活动上可能会浪费很多钱，因此营销专家将继续需要分析师做出如何利用现有资源的明智决定。
尽管数字营销职位范围广泛，但高级数字营销经理的最高年薪为 97,000美元。
9.项目经理
项目经理使用分析工具来跟踪团队的进度，跟踪他们的效率并通过更改流程来提高生产率。
项目经理至少需要对大数据分析有一定的了解，并且往往需要更多。
这些职位在大型公司内部都有，并且经常在管理咨询中找到。项目经理职业轨迹的另一个例子可能是进入产品和供应链管理，而公司则依靠该产品来保持利润率和平稳运营。
项目经理的典型薪水 约为73,247美元。
10.运输物流专员
运输物流专家可以优化实物货物的运输，并且可以在大型运输公司中找到，例如亚马逊，UPS，海军运输公司，航空公司和城市规划办公室。
大数据分析背景对这项工作特别有帮助，因为运输物流专家需要可靠地确定要交付的产品和服务的最有效途径。他们必须查看大量数据，以帮助识别和消除运输中的瓶颈，无论是在陆地，海上还是空中。
该行业经验丰富的专业人员 每年约可赚79,000美元，对于那些注重细节，技术和前瞻性思想的人来说，运输物流专家是一条颇具吸引力的职业道路。
大数据分析背景还可以帮助运输物流专家等专注于最重要的问题，了解潜在的问题和解决方案并进行有效地沟通。
全球大数据分析机会
这些只是需要大数据分析知识的许多高薪工作中的一部分。本文中的具体数字是针对美国(包括所有城市)的工资中位数。
每个城市的薪金可能会有所不同，并反映出当地需求和一般生活费用支出。 例如，波士顿，波特兰和丹佛已成为大数据分析职位的热点。
尽管本文中包含的数字代表了美国的典型薪水，但大数据分析专业人员的机会却遍布全球。其中许多甚至可以远程完成，从而为您提供了在全球任何地方以具有竞争力的美国薪水工作的理想机会。
https://www.toutiao.com/i6826965465735102980/
5. 数据统计分析及r语言编程课后答案
R指令一般是在加工中心程序格式中指安全高度。在园弧插补中表示半径。在数控车床程序中r表示刀尖园弧半径。
S：置位指令，只要是置位了不管其梯形图电路中是否接通，被置位的Q/M状态都为1，即使当前梯形图状态是断开的Q/M状态也 还是为1，直到被复位才能改变其状态。
R：复位指令，只要是复位了不管其梯形图电路中是否接通，被复位的Q/M状态都为0，即使当前梯形图状态是接通的Q/M状态也 还是为0，直到被置位才能改变其状态。
6. r语言与数据挖掘 张良均课后答案
秦二世元年，刘邦在沛县起兵响应，张良聚众响应，因为精通兵法，善于应变，很快成为 “运筹帷帐之中，决胜千里外”的汉初三杰之一，刘邦封他为万户侯，让他“自择齐地三万户”，但张良以留邑（今微山湖）与刘邦首次相见的地方为理由，要求封在留邑，以示不忘旧情。从此过起闭门谢客的隐居生活，公元前185年寿终正寝。
唐《括地志》中说“汉张良墓在徐州沛县北六十五里，与留城相近也”，这是留城故地有张良墓的最早文献。汉朝时微山湖原本是山而并非湖。自宋绍熙五年(公元1194年)至明末400余年间，黄河屡屡决口泛滥南迁，侵夺泗河由淮入海，使泗河宣泄不畅，淤塞积水，使这九十九座山峰下潴成湖沼，当年的留城变成了今天的微山湖。留城是张良的封地，世居于此，死后葬于此符合常理。
7. R数据分析方法与案例详解课后答案
有人说Python和R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的，其实这话对Python多多少少有些不公平。2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。 Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。 Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显著性提升。 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。 相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是，近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。 做过几个实验： 1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。 之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看网页非常卡~） 2. 用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。 3. 用python matplotlib画图。
8. r语言与统计分析课后答案第三章
r软件 cov用法 r语言cov函数用法
怎么用R语言做单位根检验
R语言做单位根检验的两个方法：1、用fUnitRoots包中的UnitrootTests（)和adfTest()。
2、用tseries包中的adf.test（)和pp.test()。
用法都基本类似，可以看一下help的example。
R语言R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。
可以认为R是S语言的一种实现。
而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。
R语言的功能R是一套完整的数据