R语言是一种用于数据分析、可视化和采样的机器学习语言。 R语言是一个免费的开源程序，支持在不同操作系统上运行的跨平台。它非常适合统计计算和创建数学函数。让我们看看在数据分析中使用这种语言的利弊。
R语言的优点：
- 易于编码：R语言是一种开源统计语言，被认为是易于编码的语言之一。它也很容易安装和配置。
- 与其他语言的集成：它允许您与其他编程语言如 C、C++、Java 和 Python 集成并使用不同的数据源。
- 有效的统计工具：R语言是最全面、最有效的统计分析和统计计算工具，新的技术和思想总是在R中出现。
- 开源程序：R语言是一种开源软件，可以免费下载，可以在任何工作站上随时运行。
- 强大：这种机器学习语言提供了广泛的技术，可用于数据分析、采样和可视化。它有更先进的工具来分析统计数据。
- 先进：R语言使用各种技术开发最先进的算法并将它们作为R包发布。在使用任何其他平台之前，您可以在 R 中轻松访问这些算法。
- 跨平台：是一种跨平台的语言，可以运行在任何操作系统上； GNU/Linux 或 Windows。它是平[破坏统一]立的。
- 开放修改：任何人都可以通过开发代码来修复错误、开发新包或增强代码来为 R 语言做出贡献。
- 多个库：在开发不同的算法和模块来解决问题时，您可以依赖大量的库和良好的在线支持。该语言也适用于处理大型数据集。
- 易于更新程序：R语言可以明确记录数据分析的每一步，方便您重现和更新分析。这使您可以尝试不同的想法来解决问题。
R语言的缺点：
- 算法几乎没有一致性：开发的所有算法从一个包到另一个包都不同，因此很难采用一种算法来解决您的问题。这种不一致也扩展到软件的文档。
- 耗时：如果你想使用来自不同包的不同算法，你必须花更多的时间进行预测并确定每种方法的拟合程度。
- 去中心化的包：算法在不同的包上实现，这使得很难知道哪个包有你需要使用的算法。
- 不完整的文档：算法文档总是部分不完整的。他们没有举例说明如何解决规范问题或如何使用实现。
- 算法的复杂性：算法的复杂性基于其实现和描述而有所不同。当您从一个包裹跳到另一个包裹时，这会影响您。
- 内存密集型语言：R 语言依赖于内存，可以消耗所有可用内存。 R 命令会影响内存管理过程。
- Native R 比它的主要竞争对手慢：用 R 语言编写的包往往比用 Python 或 Matlab 编写的包慢。
- 灵活的编程语言：由于语言极其灵活，你需要大量的纪律来维护适当的编码标准，否则如果代码复杂，将很难维护。
- 安全问题：R 语言没有内置安全功能，也没有嵌入到 Web 浏览器中，因此很难将其用于 Web 或类似 Internet 的应用程序。
- 交互性问题：该语言的交互性很小，因此如果你想用 R 语言呈现你的分析，你必须使用不同的语言，比如 JavaScript。
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