↓ネットから入手できるWEBから無償で入手可能(GPL)利用者が多い。研究関係で使用されているようだ。このため利用者が多く、問題が発見されても対応が早い。信頼性が高い誰もが使えることから利用者が多くなり必然的に問題点も早く発見され対応される。不具合情報もすぐに公表され頻繁にバージョンアップが図られている。書店に行けば、入門書から高度な応用まで、学習文献が豊富にあり、簡単に入手できる。Rの基本機能の学習書と、実際の適用例を初心者向けに分かりやすく解いたもの、研究成果などの論文のレベルに大きく分かれる。応用事例が多い単にRの機能だけではなく、様々な分野でのRを活用した研究事例が公表されている。分野が違えば、Rの活用の方法(特にパッケージの活用)が全く異なっている。支える理論として、背景となる統計学の情報が活かされることは言うまでもない。表計算ソフトでは難しいことが可能データ量が増えると、「一覧性」を重視した表計算ソフトは格段に処理速度が遅くなる。グラフ作成機能に優位性がある。判断の根拠を示すことが求められる監査には、計表のみによる表現だけではなく直感的に把握できる図表による表現も必要。従来は、監査で図表を使って説明することは従来少なかったが、サイエンス論文では多用されていることも鑑みれば、監査の領域でも積極的に利用したい。日本語のデータもほぼ問題なく使える。不満を言えば、パッケージのヘルプに表示されるメッセージやエラーメッセージなどが英語であることくらいだが、これは上記の書物などによって補完可能。処理の再現性があるスプレッドシートはデータと処理と表示とが一体化しているという重大な欠点がある。処理部分だけを切り出そうとすると、元のデータ形式に引きずられてしまい難しい。Basicを使うという方法はあるが、これらを学ぶ手間に比べればRのコマンドを覚えるほうがはるかに生産性は高い。発展しているツールで一番心配なことは、そのメンテナンスがストップしてしまうことです。世の中の進歩に合わせて発展変化しているRはそれだけでもツールとして立派であると言えます。↓GUIに慣れた人は殺風景な画面とコマンド入力に違和感と抵抗があるかもしれない。Rを使う上での最も高い壁であるが、言語学習や自転車の乗り方と同じで「習うより慣れろ」である。必要な機能は使っているうちに覚えていくもの。慣れてしまうと、マウスがないと使えないGUIが却って処理が遅くなってしまい、まどろこしく感じるようになれば、「Rの使い手」となれる(なりたい)。「使えないから使わない」のは個人の自由意思として尊重すべきだろうが、そういう御仁にはぜひ別のところでは職業人としての誇りを見せてほしいものだ。Excelのマクロで十分対応が可能という人は、それでよい。ツールは手に馴染んだものが一番であり、あえてRを使うことはない。これを読んでいる人は、Excelなどの表計算ソフトに何らかの不便さを感じておりRに対して何かを期待している人であるはずだ。統計計算の部分でRを使って、その図表表現にExcelを用いるという方法もあってよいだろう。↓データのハンドリング多分に感覚的な表現になってしまうのですが、Rを使うことは変数とかオブジェクトを操作することでデータを扱っているという実感があるのですが、表計算ソフトはデータを直接触りながら処理をしているという点が違います。Rの操作に慣れてくると、表計算のセルを動かしながら何かをするという方式が、面倒になりますね。MVCデータのモデルと、見た目と、それらを制御する仕組みがそれぞれ別になっているのがRのいいところです。表計算は、まずは見た目として表をどう作るかという点から入っていき、データに計算式が埋め込まれてしまい、分かりづらいのと、データ数が増えてくるとまったく全体像が分からなくなってしまう点が、扱いづらいところです。Perl5.010001。