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1. 确定需求
不要一上手就盲目地学习，最好给自己定下具体的目标。比如你想根据自己的需求学到什么样的水平，例如学R是为了在学界科研使用，那就按照科研需要掌握的方向去定目标，如果是为了进入业界学R，则按照业界的方向来定计划。
2. 基础语法+特定R包+项目
但是不管是具体哪个方向，R的基础语法肯定都需要基本的理解和掌握，这可以自己按照教材目录里列的内容去学习R的基础语法，其实就那几大部分，看书时要结合书上的例子，在Rstudio等IDE里自己实践一遍，不能只是单纯地看和理解，因为如果不能实践出来的话那也就没有学到本质了，这样就会产生看了后面容易忘了前面的感觉。
在学习基础语法的过程中，当掌握到一定程度的水平，最好是找一两个自己需要应用的情景来动手写一定的项目，比如你若是进行计量经济学研究，那么找来一些经济金融的数据，自己试着进行一次完整的项目代码的撰写，在这个过程中你或许会用到已经掌握的R语言知识，也可能需要用到新的未学过的R语言内容，那么遇到没学过的再补上就好，同时肯定需要自己debug，查找解决代码漏洞错误的经历会提升你的R编程经验，这整个完整的项目编程完成下来，你便收获了一次项目经验，有了整体性的提高，这种经验和复现书上的例子是不一样的。这样子就不会没有目的也不知道写啥了，定什么样的目的，写什么样的代码，是要自己去寻找和把握的。
你提到说用的过程中发现问题提不出来，这可能和你刚学习R不久还不熟悉语法以及R语言架构有关，有时候学会问正确的问题确实需要时间积累，往往需要你自己能明白自己的疑惑在哪里，是代码背后所处理的应用情景本身的逻辑问题，还是代码背后的数学问题，还是代码本身的问题(即R语言语法问题)，还是三者的混合。
R语言本身是由基础语法加上大量的R包构成的，学习R语言便是在掌握基础语法的基础上，再去针对具体的使用需求，学习相关的R包，学习R包便是在学习各个R包中别人已经封装好的那些函数。R包的数量很多，能解决各个学科各个方面的需求，所以在基础语法之上，需要回到你前面定下来的目标，去有针对性地学习相关的R包。
如果你现在没有一个特定的R语言使用需求，那么按照上面那样：定下目标，然后是基础+特定R包+通用(具体)项目实操，这是一个可行的学习路径。可以多去CSDN或者编程相关的网站看看别人总结的学习计划做参考。如果你现在有具体的使用需求，那么一边学习掌握基础语法，然后暂时围绕这个使用需求的解决，去查漏补缺即可，等这个手头上具体的事情完成以后再接着往下学。
3. 学习材料 (教材+官方说明文档)
学习材料方面，教科书也可以不局限在一本，找一本为主其他为辅也行。还有官方的R语言说明文档也是很好的学习手册，当然因为说明文档英文比较多，可能需要耐心看，有些时候细节和例子给的不够充分，这就要借助书籍和网上知识做补充了。R除了基本语法外，你会发现它又涉及很多不同的R包，除了语言本身基础语法的说明文档外，剩下的都是这些R包各自的说明文档，具体学到什么R包就去看这个包对应的说明文档就好，要学会去R cran网站上查找对应包的说明文档，因为不是每一个R包都会有人用教材来讲解，往往被人用教材讲解的R包都是普适性很强的包，但有很多包是不会有人用学习资料讲解的，如果自己又要用到，这就需要自己回到官方说明文档去看了。如果觉得自己看书看不明白，那找一些视频资料学习也可以。一般很难有一本教材可以全包所有内容，所以往往需要在多种学习材料之间切换。
4. 进阶 (开发)
当上面的东西学到一定程度后，对大部分使用者来讲需求已经基本满足，因为R包已经可以满足很多要求了。如果你以后有一天要使用一些没有人实现过的算法或者特定的模型，而又没有人实现这个功能的R包，那么这个情况就不一样了，要解决这种R语言编程问题，更有点像是在搞开发，往往要先自己动手写源代码，自己封装函数，自己写包造轮子，最后才能解决问题，所以从这里开始就会比较难了，需要的知识会比较多，不像上面那样单纯是学习R语言已有的语法知识，可以简单当一个调包侠。需要的知识技能可能有：具体算法、模型本身涉及的数学(推导全过程的那种细节)，数据结构加算法，C/C++语言混编等等(R的包多，但语言本身速度不够快)。进阶的内容等你真的碰上了，就再学习吧，相信那时候你已经有自己的学习方法和攻略了。
学习任何一门编程语言都需要一定程度的动手实操，因为编程语言既是知识也是技能，所以关键是要用起来，多动手写比什么都强，希望这些建议对你有帮助。
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