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雷达卡
下面来说说为什么 R 更适合数据分析。
这两款工具的使用方法截然不同。使用 Excel 时，可以通过鼠标点击完成大部分工作，你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此 Excel 非常便于使用（熟能生巧），但是用 Excel 处理数据非常费时，而且如果接手一个新项目，你必须单调地重复这些流程。使用 R 时，则通过代码完成所有操作。你把数据载入内存，然后运行脚本来研究并处理数据。这个工具可能不够人性化，但是有以下几点好处。
从概念上来说，R 更便于使用。如果你在处理多列数据，虽然你只是在处理单个任务，但是却会看到所有的数据。而使用 R 时，数据都在内存中，只有调出数据才能看到。如果你在转换或计算，你会处理相关列或行的子集，其他所有数据都在后台。这样更便于关注手头的任务。完成任务后，可将其保存在某个数据帧中，其中只包含所需的列或行数据。你建立了正确的数据集，可解决当前的问题。这样做看似无关紧要，但实际上大受裨益。
借助 R，就可以对其他数据集轻松重复相同的操作。因为所有数据都是通过代码进行处理和研究，因此对新的数据集执行相同的操作也就轻而易举了。使用 Excel 时，大多数操作都是通过鼠标点击实现，虽然用户体验不错，但对新的数据重复操作却非常费时而枯燥。而 R 只需载入新的数据集，然后再次运行脚本即可。
实际上，用代码操作也便于诊断并共享你的分析结果。使用 Excel 时，大多数的分析结果都基于内存（数据透视表在这里，公式编辑器在另一个表格上等）。而在 R 中，通过代码执行所有操作，一目了然。如果你在修正一个错误，你很清楚在哪里操作，而如果你需要共享分析结果，只需复制粘贴代码即可。在线查找帮助时，你能准确说明所用数据，并提出具体的问题。事实上，大多数时候，你在线提问时，人们都是直接贴出准确的代码，来解决你的问题。
R 中的项目组织更简单。在 Excel 中，要准备一系列表格，可能还要准备多个工作簿，然后适当命名，而且各文件名不得重复。R 项目组织单独设有一个文件夹，处理过的所有内容都放在其中。清理数据、探索性图表及模型。这样便于理解和查找，也为一起工作的其他人提供方便。当然，Excel 也能做到井井有条。 R 的简洁性更便于使用。
上述几点只能说是锦上添花，而并不是必不可少。现在，讲讲 R 和 Excel 真正的区别。除了以上那些花哨的小优势之外，R 更适合用于数据分析。原因如下。
你可以把任何数据载入 R。数据的保存位置或保存形式并不重要。你可以载入 CSV 文件，也可以读取 JSON，或者执行 SQL 查询，抑或提取网站。你甚至还可以在 R 中通过 Hadoop 处理大数据。
R 是一个完整的工具集，使用的是数据包。在分析数据时，R 比 Excel 更实用。你可使用 R 执行数据管理、分类和回归，也可以处理图片，并执行其他所有操作。如果机器学习是你的专业，那能想到的任何算法都是小菜一碟。目前，R 可用的数据包逾 5,000 个，因此无论你要处理什么类型的数据，R 都能应付自如。
R 的数据可视化效果非常卓越。说句实话，Excel 的图表非常出色，简单易懂。但 R 的效果更好。这是 R 最实用的功能之一。借助 ggplot2，你可以快速创建所需的各种图表，并根据图表形状自行调整。在你熟悉了如何用 ggplot2 创建一个图表后，任何其他图表都不在话下。ggplot2 还能制作更多类型的图表。你能用 Excel 创建散点图矩阵吗？用 R 就能轻松创建这种矩阵，CDF plot 也是如此。Excel 棋差一招。
已经说了很多理由。总之，Excel 是一款不错的数据分析工具。我相信它能不负众望完成所有任务。但是，如果你只有这一款工具，则会大大影响你的工作效率。相比之下，R 更好用，而且提供的工具集模块更完整。而缺点在于不是非常易于上手，用户一开始相对要花很多时间学习使用。如果坚持下去，就会有所收获，不仅对数据更了解，还提高了自己的能力。
(资料来源于网络，有改动)从零基础掌握R语言
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