本節書摘來自華章出版社《數據科學：R語言實現》一 書中的第1章，第1.1節，作者：R for Data Science Cookbook 丘祐瑋（David Chiu），更多章節內容可以訪問云棲社區“華章計算機”公眾號查看。

第1章

R中的函數
1.1　引言
R語言是數據科學家的主流編程語言。基于著名的數據分析網站KDnuggets的民意測驗，3項（2012年到2014年）的調查顯示，R語言在數據分析、數據挖掘和數據科學領域中是最受歡迎的語言。對許多數據科學家來說，R語言不僅是一門編程語言，而且相關軟件還提供了交互式的開發環境，支持運行各種數據分析任務。
R語言在數據操作和分析方面有許多優勢。下面是3個最顯著的優勢。
開源并且免費：用戶使用SAS或者SPSS需要購買使用許可。而用戶使用R語言是免費的，并且可以方便地學習如何實現每一個函數源代碼中的統計算法。
強大的數據分析函數：R語言在數據科學領域很出名。許多生物學家、統計學家和編程人員在使用CRAN（Comprehensive R Archive Network）全球發布之前，就把他們的模型封裝在R程序包里了。這種機制允許任何用戶通過CRAN包下載和安裝，開展分析項目。
易于使用：由于R語言是一種自解釋的高級語言，使用R語言編程非常簡單。R語言用戶只需要知道如何使用R函數，并借助強大的文檔即可知道每一個變量如何工作，而不需要了解其背后復雜的數學知識，就可以輕松地執行高級數據分析任務。
這些優勢使得復雜的數據分析變得更加簡單易行。對此，R語言用戶都深信不疑。而且，R語言尤其適合基礎用戶或者開發人員。對于一名R語言用戶，我們只需知道函數如何工作，而不需要知道函數實現的具體知識。類似于SPSS，我們可以通過R語言的交互式shell，運行各種類型的數據分析任務。另外，作為一名R語言開發人員，我們可以編寫函數來創建新的模型，甚至可以把實現的函數封裝在包中。
本書并不會講解如何從零開始編寫R程序。相反，本書的目標是要討論如何成為一名R語言開發人員。本章的主要目的是向用戶展示如何定義函數，從而加速分析過程。我們首先介紹如何創建函數，然后介紹R環境，接著講解如何創建匹配參數。 本章的內容還會涵蓋如何執行R語言函數式編程，如何創建高級函數，例如中綴操作符和替代，以及如何處理錯誤和調試函數。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《数据科学：R语言实现》——第1章 R中的函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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