R的优势主要体现在其软件包生态系统上，即常说的R包。具体的R包在官网上。这些R包提供了涉及各个领域的强大功能，包括数据读取、可视化绘图、计算统计等。正因为R包的跨度非常大，所以R语言如此流行。

认识R包

• 包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合

• 计算机上存储包的目录称为库（library）

• 函数.libPaths()能够显示库所在的位置

• 函数library()则可以显示库中有哪些包

• R自带了一系列默认包（包括base、datasets、utils、grDevices、graphics、stats以及methods），它们提供了种类繁多的默认函数和数据集。其他包可通过下载来进行安装
  
  

掌握常用的R包

常用R包可划分为：

• 空间数据分析类

• 机器学习与统计学习类

• 多元统计类

• 药物动力学数据分析类

• 计量经济类

• 金融分析类

• 并行计算类

• 数据库访问类

机器学习与统计学习类别就包含有实现分类、聚类、关联规则、时间序列分析等功能的R包，通过加载不同的R包就能够实现相应的数据挖掘功能

包的使用

• 包的安装是指从某个CRAN镜像站点下载它并将其放入库中的过程。要在R会话中使用它，还需要使用library()命令载入这个包

• 载入一个包之后，就可以使用一系列的新的函数和数据集了
  
  

使用包时常见的错误

• 错误的大小写

• 忘记使用必要的引号

• 函数调用时忘记使用括号

• 使用了尚未载入包中的函数