多年來，遺傳學家Helene Royo使用商業軟件分析自己的研究數據。她將DNA從發育中的小鼠精子里提取出來，送去分析，然后利用名為GeneSpring的軟件研究結論�！白鳛橐粋�科學家，我希望能理解自己做的任何東西。”她說，“但這類分析不允許這樣：我只是按個按鈕，并得到答案�！钡S著Royo比較不同染色體基因活性的研究日益復雜，她意識到商業工具已無法滿足她的數據處理需求。
之后，Royo有了一個選擇：將基因序列發給專家或自己學著分析數據。她決定冒險一試，并開始學習如何用免費的開源軟件包R解析數據。它幫助Royo所在的瑞士巴塞爾弗雷德里希米歇爾研究所生物醫學研究中心在軟件上運行了常規課程。但她還沿行著一個更寬廣的趨勢：對于那些嘗試放棄使用商業軟件的學者而言，R是可供選擇的數據分析工具。
除了免費外，R受歡迎的部分原因是它對不同使用者呈現不同面貌。首先，它是一種編程語言，要求經由命令行輸入，這似乎禁止非編碼者使用。但初學者能夠調用預先設置的軟件包，其中包含了已經做好的統計分析和數據可視化命令�！癛非常簡單，它能為我做任何事。”Royo說。
而這也是R的開發者在上世紀90年代研發該軟件包的初衷。新西蘭奧克蘭大學統計學家Ross Ihaka和Robert Gentleman對計算機十分感興趣，但是缺乏需要的實際軟件。因此，他們開發了一種能執行自己需要的數據分析的編程語言。R正是取自開發者名字的首字母。
在互聯網興起之初，R迅速吸引了全世界需要統計軟件和樂于貢獻點子的科學家的興趣。Gentleman和Ihaka決定公開他們的源代碼，而編碼專家迅速開發出針對特定領域的預編程程序和命令。“我能寫出天文學領域的人適合使用的軟件。但如果是天文學者為同領域的其他人寫軟件會更好�！盙entleman說。
荷蘭皇家海洋研究所海洋學家Karline Soetaert也同意該觀點。2008年，她計劃檢查斯凱爾特河河口附近浮游生物的健康情況。Soetaert想要使用沿河收集的數據計算浮游動物的死亡速度，但R無法做到。為了解決該問題，她與兩位生態學家開發了deSolve——寫入R的首個程序包，以解決微分方程。她提到：“其他軟件也能計算，但卻昂貴且是閉源的�！爆F在，流行病學家也使用deSolve模擬傳染性疾病，基因學家用它研究基因調控網絡，藥物開發者則將其用于藥物代謝動力學。
到2003年，R首次發布10年之后，科學家已經開發出超過200個程序包，而且有關“R項目”的首個引用出現�，F在，已經出現了針對各種專業的近6000個數據包。它們幫助科學家比較人類和尼安德特人基因組、建模人口增長、預言股票價格等。專家能使用R繪制手稿，他們可以嵌入源代碼，通過knitr編譯直接生成一份報告。2013年，在愛思唯爾的斯高帕斯數據庫索引的科學文章里，有近1%援引了R或其中一個數據包，而在農業和環境科學領域，這個比例更高。
對于許多使用者而言，R作為統計學軟件的質量十分引人注目。美國田納西州大學統計學家Robert Muenchen表示，該工具與SPSS和SAS等商業數據包一樣。在過去10年中，R已經趕上并超過了市場領導者�！按蟾旁�2014年夏天，R已經變成了使用量首屈一指的統計學程序包�！彼f。
在基因組學和分子生物學領域，一個名為Bioconductor的軟件項目緊隨R之后。它能幫科學家處理和比較龐大的基因序列，利用基因表達綜合數據庫等數據庫查詢結果以及上傳數據到數據庫。它包含近1000個程序包，其中一些能幫助將新一代測序實驗得出的數百萬DNA片段與有注解的基因相連。
隨著對R的鉆研，Royo接受了密集訓練：在弗雷德里希米歇爾研究所生物信息學部負責人Michael Stadler的監督下，她花費了約半年時間研究R和Bioconductor。伯克利數據科學研究所生態學家Karthik Ram表示，現在有足夠的機會去學習R。Ram主動幫助科學家學習和開發R。他和同事免費提供培訓課程，不需要任何現有編程技巧，并能針對科學家的特殊問題。
加州圣地亞哥州立大學生態學家Megan Jennings接受了相關培訓。她追蹤山貓、美洲獅和其他野生動物，以理解它們的行為。最終，36臺相機在1年時間里拍攝了40多萬張時間標記照片。最初，她手動選擇出想要的照片，并將它們輸入一個名為PRESENCE的黑匣子程序。但在Ram的幫助下，她寫出了一個能夠讀出標記照片的R程序包，并對照片進行精簡，然后將自定義數據子合集發送到R預先存在的模型程序包中。“之前我要動手挑揀1個小時的照片，而現在只需要做5分鐘�！盝ennings說。
另外，R的一個最偉大之處就是它的在線服務。Muenchen表示，有關R的討論區遠超針對其他商業統計軟件的在線提問�！斑@種情況十分常見，一個人發布了一個問題，然后其他人在半小時內開發出程序包來回答�！彼f。這樣的快速反應對基礎研究領域的科學家非常重要�！拔規缀跄茉诰�找到任何問題的答案�！� Royo說。
但與其他技能一樣，學習R并非一夕之功。但Jennings表示，它值得學習�！皩⑺鳛橐环N投入：為了之后的節省時間和構建解決多種問題的技巧。”（張章）