R은 데이터 분석, 모델링, 시각화 분야에서 두각을 나타내며 빅데이터 분야에서도 큰 인기를 끌고 있는 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경입니다. 

R은 오픈소스라서 R 생태계가 잘 형성되어 있고, 파이썬보다 패키지가 많고, 시각화가 용이하여 확장성이 좋다는 것이 강점입니다.

R을 사용하기 위해서는 기본적으로 아래 3가지를 설치하여야 합니다. 

각 사이트에서 각자의 OS에 맞는 버전을 선택하여 설치하면 됩니다.

1.  R 설치 : https://www.r-project.org/

2. RStudio 설치 : https://www.rstudio.com/

    - R 만 설치해서 사용해도 되지만, 좀 더 편하고, 생산성 있는 개발 환경을 원한다면 R Studio는 필수

      R Studio는 통합 분석/개발 환경(R IDE: R Integrated Development Environment)로 R을 먼저 설치하고,

      R Studio를 설치하면 편하고 효율적으로 분석 작업할 수 있다. 

      기업용은 유료이지만, 개인용은 무료.

3. Java 설치 : https://www.java.com/ko/download/manual.jsp 

자주 쓰는 group_by summarise 를 function으로 정의하기

group_by에 사용할 변수의 개수에 상관없이 사용할 수 있도록 

• Use ... in the function definition so our function can accept any number of arguments.

• Use quos() to capture all the ... as a list of formulas.

• Use !!! instead of !! to splice the arguments into group_by().

my_summarise <- function(df, ...) {
  group_var <- quos(...)

  df %>%
    group_by(!!! group_var) %>%
    summarise(a = mean(a))
}

출처 : https://dplyr.tidyverse.org/articles/programming.html