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相信很多人开始学习一个新的工具的时候，会去买对应的工具书，但是R语言学习过程中使用到的一些经典的工具书，它们有一个明显的缺点：一个词概括，过时。

如果你是一个R语言使用者，并且你是通过看书（你能看到的中文书一般都很老）来学习的，你会发现就算是完成数据读取这么简单的操作，不是代码报错，就是数据读取错了；几个月前你的代码这么写可以，升级R版本后，这么写就不行了；读取个Excel文件居然要装Java环境.......如果你有遇到上述这些问题，就赶紧把你的书扔了（放一边吧，别太冲动），因为你花在上面的时间越多，损失的时间越多。听我下面给你介绍学习R应该学什么。找对学习途径，省心，省力，效果还好！

你能看到的这些中文书，虽然其中有些是三四年前出版的，但是有一些东西仍然显得过时了，更别说那些已经有5年以上历史的老古董了。R作为一个靠开开源社区维护的软件，它是在不断更新的，因此工具书很容易过时，更何况中文的R语言书大部分是翻译过来的，翻译需要时间，所谓的原创中文书也是从外文书甚至中文书借鉴过来的，这是中文工具书过时的客观原因。

还有一个重要的原因是，近几年随着大数据，数据分析等技术在企业中的落地，催生了对数据分析工具的进化需求，R语言在最近几年里，变化很大，在这种变化中，由于外部环境的影响，又形成了一个相对比较优秀的R语言数据分析生态系统。

这个生态系统就是由  【注：这里是个超链接，可点击查看有关Hadley的介绍】担任首席科学家的公司—Rstudio公司旗下的一系列R包组成的，这一系列R包中包含R社区中众所周知的ggplot2,dplyr，shiny,readr,readxl等。下图展示了Rstudio公司旗下的部分R包，这些包形成一个相对比较完善的数据分析生态。

 写了一本名为《R for Data Science》书，这本书，你可以在网上可以直接阅读，这里给出网址：http://r4ds.had.co.nz/ 。是以英文写成的，目前该书已经有中文纸质书了，如果需要购买或者查看，请访问点击下面的图书链接：

要知道上面列出的这些R包中，很大一部分都是   开发的，然后这本书也是由他写成的，书里面的内容基本上是围绕上述这些R包来展开的。建议学习R语言的同学，不要再购买哪些古老的书和课程了。直接看   的这本书比较好。

对了，  的个人网站是：http://hadley.nz/ 。十分建议有兴趣的人前去了解一下。如果你是统计，数学，数据科学相关转业的，那一定要看一下才行。

上面推荐给大家的资源都是英文的资源，没有一定R语言基础的人，学习会很吃力，你可以选择学习我的《R语言数据分析》课程，我的这个课程主要就是围绕着Rstudio公司的这个R语言数据分析生态系统来展开的。课程包括R语言编程入门，这部分知识主要是帮助还没入门的同学快速入门。紧接着是R数据分析，大数据分析，可视化分析，统计分析等内容。这是一个比较全面的R语言课程，你可以长按识别如下二维码查看该课程：