R — очень мощный инструмент для работы со статистикой: от предварительной обработки до построения моделей любой сложности и соответствующей графики.

Простой гугл-запрос выдаст большое количество литературы по тому, как «легко и быстро» использовать R. Здесь будут и огромные книги, и многочисленные заметки на Stack Overflow, которые, на первый взгляд, кажутся бесконечной кладезью примеров, из которой каждый в два счета соберет необходимый код для решения конкретной задачи. Однако, на деле это совсем не так. Материалов, которые бы рассказали, например, как построить простой график «с нуля» с готовыми рецептами для решения затруднений, которые возникнут по ходу решения этой задачи, очень мало.

Для решения практических задач нужны конкретные пошаговые инструкции, а не подробное описание всей мощи того или иного пакета. Кроме того, готовые учебные примеры (те же ирисы) зачастую малополезны, поскольку сразу пропускают один из самых важных этапов работы со статистикой — предварительный сбор и обработку самих данных. А ведь именно на эту работу зачастую уходит чуть ли не бóльшая часть всего времени! Отдельной проблемой оказывается создание графиков, которые соответствуют формальным, а чаще — неформальным, — стандартам определенной профессиональной среды.

Мне и моим коллегам регулярно требуется делать всё большее количество визуализаций статистики и основанных на них моделей для публикации научных результатов. Поскольку исследования касаются экономики, многие такие работы похожи и на профессиональную публицистику.

В какой-то момент стало понятно, что для эффективной коллективной работы нужен своего рода полноценный конвейер обработки статистики. Эта статья родилась как вводное руководство для коллег и шпаргалка для самого себя, чтобы запустить этот конвейер. Думается, что этот материал может быть полезен и более широкой аудитории.