Lotas作为RStudio的AI代码编辑器，可通过以下步骤显著提升R脚本生成效率：
核心解决方案
- 自动扫描项目文件：安装完成后，Lotas会自动检测工作目录中的CSV/Excel等数据文件，识别数据结构
- 自然语言指令输入：在插件面板输入分析目标（如”绘制销售数据折线图”），系统会生成完整的ggplot2代码
- RMarkdown智能生成：选择”创建R Markdown”功能，输入报告主题即可获得含代码、图表和注释的完整文档
操作建议
- 优先清理数据缺失值，确保Lotas能准确理解数据结构
- 对复杂需求可采用”分步描述”方式，先让生成基础代码框架再逐步细化
- 利用”优化代码”功能将循环结构转换为向量化操作，提升执行效率
注意事项
建议配合RStudio 2023.12+版本使用，首次使用前通过install.packages()完成插件安装。若生成的代码需要调整，可直接在编辑器中修改后通过”学习我的风格”功能帮助AI适应个人编码习惯。
本答案来源于文章《Rao（Lotas）：加速RStudio工作流的AI代码编辑器》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何解决R语言数据分析时手动编写R脚本效率低下的问题？
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