R语言做数据分析时的第三方包有哪些？

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R语言做数据分析时的第三方包有哪些？

R语言的第三方包，主要包括了在CRAN上的5000多个第三方包，以及其他社区的R包，这些包在各种领域中都发挥着重要的作用。在《R的极客理想- 工具篇》一书中，我介绍了30多个包的使用，包括 时间序列包(zoo、xts、xtsExtra)，性能监控包(memoise、profr、lineprof)，R跨平台通信包(Rserve、 Rsession、rJava)， R服务器包(Rserve、RSclient、FastRWeb、Websocket)，数据库访问包(RMySQL、rmongodb、rredis、 RCassandra、RHive)、Hadoop操作包(rhdfs、rmr2、rhbase)等。

        还有很多常用的包，比如 数据处理包(lubridate、plyr、reshape2、stringr、formatR、mcmc)，机器学习包(nnet、rpart、 tree、party、lars、boost、e1071、BayesTree、gafit、arules)，可视化包(ggplot2、 lattice、googleVis)，地图包(ggmap、RgoogleMaps、rworldmap) 等。

        R语言对于金融也有很好的支持，时间序列包(zoo、xts、chron、its、timeDate)、金融分析(quantmod、 RQuantLib、portfolio、PerformanceAnalytics、TTR、sde、YieldCurve)、风险管理(parma、 evd、evdbayes、evir、extRemes、ismev) 等。同时，我正在量化投资的创业中，R语言作为是系统架构中的算法引擎在最核心的位置，R正在承担着最有价值的业务，在后续的《R的极客理想-量化投资 篇》一书中，我将会完整的介绍R语言在我的量化投资系统中的运用。

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不得不说，善用R语言的第三方包会起到事半功倍的效果，极大的提升了工作效率。学习R语言一定要知道这写第三方包如何使用。