R是为终端用户而建造了各种各样的统计问题。R具有广泛的商品，用于解决统计计算和数据可视化。
这种丰富的分析环境可以提高您的数据科学家的有效性和生产力。
开发用于统计分析的编程语言和环境。
它是什么?
编程语言和环境适合统计分析。数据科学家经常使用它来探索和分析数据集，统计数据和丰富的数据可视化。R有一个丰富的庞大的R函数，数据和编译代码库 - 让您的数据科学家的生活更轻松。R在业务和学术界拥有大型用户群。
你怎么了?
这种丰富的统计分析环境有助于数据科学家创新，因为它们可以用各种假设快速尝试。这些短暂的迭代使他们能够快速了解有关的作用以及没有什么。
R被认为是一种简单的语言，用于学习和设计为统计背景的背景。
R也被视为一种表达语言，这使您的数据科学家更容易提示他们正在创建的模型 - 例如，探索定价弹性或促销效率的模型。
因为它广泛用于学术界，而R继续处于数据分析的最前沿。随着研究人员开发创新的算法，它们很快就加入了R库。
权衡是什么?
R之外还有其他成熟的语言，比如Python。许多有统计学背景的数据科学家不会有R的经验。
r不容易可扩展。由于它的设计方式，它不太适合在今天的高性能环境中运行。如果您想在生产环境中运行R，您可能需要考虑许多解决方法，这可能是耗时和昂贵的构建。所以R可以在分析环境中更好地工作，而另一种解决方案可能在生产中可能更好。
它是如何被使用的?
R是探索和分析数据集，统计数据和丰富可视化的强大平台。
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