作为一种编程语言，R语言运用极其广泛。在大学的数学、统计学、计算机科学等课程中，R语言非常常见。但是对于很多学生来说，这同样也是非常具有挑战性的科目。下面我们来具体分析一下其难度，同时还有一些高效学习方法。

一、R语言为什么难?难在哪里?

1.必须学习命令的数量

其他数据科学软件包只有很少的分析命令和很多控制输出的选项，但是R功能刚好相反，这对很多同学来说，需要做出调整。在spss或者是sas中执行线性回归时，一般都会余弦制定元素，接着就能看到所有输出，包括ANOVA和方程系数。

但是，对于用R语言创建模型，一个命令需要产生参数估计，另一个命令生成ANOVA表。虽然sas或者spss出书可能包含你需要的更多信息，但是它有助于帮你识别你想要的输出片段，不用记住特定的命令来检索这些你需要的信息。而在使用R语言时，就需要调用更多命令，所以很难。

2.当存在一个以上的变量时，R语言具有不一致的分析方式

R函数在接受的对象及数量上不一致。比如，很多初学者在学习R语言时，将函数summary(x)作为七点，这可以计算变量x的汇总统计数据。接着，你可能会错误认为，如果你想要分析两个变量，就只用输入summary(x，y)即可。很多类似的R函数都只接受单个对象。这意味着你必须将两个变量放入一个对象中，比如数据框，然后再进行这个计算。

二、学习方法

1.找到学习动力

无论是你在学校学习的必修or选修课程，还是你自己想要掌握R语言，找到自己的学习动力都是非常重要的。你要思考自己对处理哪些数据感兴趣，喜欢做什么样的项目，想回答怎样的问题。比如，这些领域你都可以选择：数据科学/数据分析;数据可视化;预测建模/机器学习;统计数字;可复制的报告;仪表板报告。

2.从基本语法开始

语法是一种编程语法，这是任何学习R语言的人都不能避免的步骤，也就是说，你必须掌握基本的语法。这可能很枯燥，但是必须要攻破。

3.独立做结构化项目

一旦掌握了语法，就可以更独立地进行结构化项目。项目也是帮助你进一步学习的良好方式，可以让你应用所学的只是，同时还能激发你去学习新东西、解决实际问题。

以上是R语言学习相关内容，还有其他问题，欢迎大家咨询我们的R语言一对一指导老师!