我把程序包分為三類，第壹種是功能增強型，比如zoo和ggplot2，他們的功能原本可以用繁瑣的代碼實現，但是使用這些包可以實現的更快或者更好；第二種是統計建模型，專門為某個統計領域或模型而做的包，小到wavelet這種專門做小波分解的包，大到TSA這種所有經濟類專業都用的時間序列包都屬於這壹類。第三種是特定功能型，這種包壹般非常小眾,比如分解和制造音頻的tuneR(可以用它來聽股票價格的白噪聲哦)，再比如我自己寫的用於dota2選人的RDota（R版本更新以後已經不能用了暫時懶得更新），這種包壹定是要麽很專業要麽很娛樂，不太需要學習“R”,而是這個功能本身，這壹類都不屬於下面討論的範疇。
如何選擇自己需要的程序包？
對於功能增強型包，我認為值得系統學習的只有ggplot2，其他的包應該是什麽時候用到，或者什麽時候見到，就什麽時候學。比如妳需要處理時間序列了就會用到zoo，或者妳上網課看到了什麽特定的功能很不錯，就留個印象，什麽時候需要了再回去翻。再比如妳工作的時候覺得R慢，想知道怎麽提高R的效率,去谷歌壹下"how to improve computing performance in R",就會搜到CRAN官方給出的壹片文章CRAN Task View: High-Performance and Parallel Computing with R
所以，見到什麽就記，需要什麽就搜就可以了，如果妳按照R包下載量前10的包壹個壹個學，妳可能其中90%的功能都用不到（沒錯就是90%，因為每個包裏都有很多犄角旮旯妳用不到的功能）。
ggplot2實在是太強大了，用熟悉以後哪怕是在matlab裏寫的程序我也把數據調到R裏畫圖，然而這個包很復雜，從幫助文件裏妳很難快速上手，因此需要系統學習。