R/R语言知识架构

在学习一门编程语言之前，我们如果能对要学习的知识框架有一个清晰的认知，了解不同知识的层次所要掌握的内容，可以极大地提高学习效率。

下图利用流程图中的泳池图来展示R语言的知识架构：

软件常识

从左到右依次来看，首先要了解一些软件的常识，包括不同平台（Windows、Mac OS X、Linux）的R语言与Rstudio软件的下载和安装。

然后，熟悉软件的界面，不同界面所代表的含义；菜单栏的分布（常用的功能）；掌握一些常用的快捷键用法。

学习R语言的基础语法，以向量为基础的R语言数据类型（向量、矩阵、因子、列表、数据框），数据类型的操作，数据类型之间的判断与转换，不同数据类型所适应的场景等。

还有R语言扩展包的安装，这些扩展包中函数，可以提高我们的工作效率。

学会查看R语言的函数和扩展包的帮助文档，因为任何一个培训也不能涵盖所有人的需求，学会查看帮助文档，增强解决问题的能力。

掌握R语言的基础绘图函数：绘制散点图、柱状图、箱线图、热图、韦恩图的高级绘图函数，添加点、线、注释等信息的低级绘图函数。

R语言是统计学家设计的，内置有大量的统计学函数，可以很方便地完成数据的清洗、标准化的任务。

R语言含有很多强大的扩展包，里面包含更多更强大的数据清洗和标准化的函数。

对于在数据挖掘中间的绘图，可以使用R语言内置的绘图函数来完成。

对数据进行可视化，R语言有很多强大的扩展包。

ggplot2扩展包及基于ggplot2开发的一系列R语言绘图扩展包，如专门适用于发表文章绘图包ggpubr。

任何教程也不可能涵盖到所有问题，因为R语言在不断地更新，各种技术也在不断发展，我们每时每刻都可能面临新的难题。

因此，在掌握R语言基础之后，就需要根据实际工作的需求，去搜索相应的R语言扩展包，利用其中的函数来解决问题。

这需要我们学习一些相关的数学、统计学等相关理论知识，必要的时候，构建我们自己的R语言扩展包来解决实际问题。