R语言因其强大的统计分析功能而广受欢迎，更因其全球开发者和数据科学大师的不断支持而备受推崇。CRAN上可下载的包数量接近7000个！除了caret、ggplot、dplyr、lattice等一些流行的包之外，还有许多不为人知但在特定分析阶段非常有用的库。因此，创建了一个包含所有R包的全面列表。
为了使这份指南更加实用，进一步做了两件事：首先，将每个库的使用映射到它们通常被使用的阶段——预建模、建模和后建模。其次，创建了一个包含最常用库的实用信息图。分析师可以打印出来并随时参考。下图展示了这个信息图：
以下是按数据分析过程的不同阶段分类的强大R包的完整指南。
以下是一些在数据分析过程中不同阶段可能会用到的R包：
在数据探索阶段，分析师通常会使用一些工具来了解数据集的结构、分布和潜在问题。这个阶段常用的R包包括：
在建模阶段，分析师会使用各种算法和模型来拟合数据，并尝试找到数据中的模式。这个阶段常用的R包包括：
在后建模阶段，分析师会评估模型的性能，进行结果解释，并准备报告。这个阶段常用的R包包括：
以上只是R语言中众多工具包的一小部分。由于R语言的社区非常活跃，不断有新的包被开发出来，以满足数据分析的不断变化的需求。因此，保持对新包的关注是非常重要的。
为了帮助分析师更好地理解和使用这些工具包，创建了一个信息图，列出了最常用的库。这个信息图可以作为参考，帮助分析师在数据分析的不同阶段选择合适的工具。