R语言是一种开源编程语言，最初由Ross Ihaka和Robert Gentleman在1995年创建。它最早被用于统计分析和数据可视化领域，并逐渐发展成为一个广泛应用于工业界、学术研究和数据科学领域的功能强大且灵活的编程语言。
R语言的特点：
开源免费：R语言的最大优势在于它是一种完全开源（Open Source）软件，其代码可以自由获得和修改，而且丰富的应用程序和库文件都是免费的。
数据处理：R语言具有很强的数据处理能力和灵活性，可以较方便地对大型数据集进行处理、清洗和转换。
统计分析：R语言专注于高级统计分析，可以处理各类复杂的统计问题，如生成描述性统计报告、拟合线性和非线性模型等。
可视化：R具有很好的数据可视化功能，可以支持多种图形化方式，包括条形图、直方图、散点图和箱线图等。
异构数据处理：R语言提供了丰富的功能来处理异构数据，如XML、JSON或HTML格式的文本文件、PDF文件，甚至从网站中抓取数据等。
库：R语言拥有数量众多、质量极高的开源软件包，其中不乏各种统计分析、机器学习和人工智能领域的优秀工具包，如ggplot2, dplyr, tidyr, caret等。
扩展性：R语言还可以通过其他编程语言（如C、C++、Java和 Python）的扩展包进行扩展。
R语言应用场景：
数据科学：R语言广泛地应用于数据科学领域，可以帮助数据科学家管理大型数据集并对挖掘模式和相关性进行分析。
统计学：由于它是一款专注于高级统计分析的语言，因此在学术界和研究所中也是非常流行的选择，可用于发现变量之间的关系的图形化和可视化呈现。
金融：在金融机构和交易公司中，R语言被用于创建各种交易策略，并且被广泛认为是最好的量化分析工具之一。
生命科学：生命科学中的大量数据处理需要使用R，例如将Excel文件中收集的基因组数据转换成相应的表示形式提取数字的DNA序列特征等。
工程：在工程领域，R语言常被用于建立机器学习模型、探索传感器数据，分析结构设计和性能状况波动等。
社会科学：在社会科学中，研究人员可以利用R语言来对数据进行分析并检验心理学研究是否存在显著差异。
教育：教育工作者可以使用R Studio来帮助他们开发各种交互式可视化的教学课程，这一点极大地推动了在线学习模式的兴起，并为以 "数据驱动" 为基础的教学提供了重要的支持。
总之，随着数据科学和人工智能的不断发展，R语言将继续成为学术界、工业界和研究所中最为流行的编程语言之一。