我覺得，概念上，R用起來更方便。如果您正在處理多列數據，盡管您只是在處理單個任務，但您將看到所有數據。使用R時，數據都在內存中，只有當數據被調出時才能看到。如果您正在進行轉換或計算，您將處理相關列或行的子集，所有其他數據都在後臺。我認為專註於手頭的任務更容易。完成任務後，您可以將其保存在數據框中，該數據框僅包含所需的列或行數據。妳建立了正確的數據集，可以解決當前的問題。這看似微不足道，但實際上受益匪淺。
使用R，您可以輕松地對其他數據集重復相同的操作。因為所有的數據都是由代碼處理和研究的，所以很容易對新的數據集執行相同的操作。使用Excel時，大部分操作都是通過點擊鼠標來實現的。雖然用戶體驗不錯，但是在新數據上重復操作非常耗時，也很枯燥。r只需要加載壹個新的數據集，再次運行腳本。
其實用代碼來操作，也方便診斷，享受妳的分析結果。使用Excel時，大多數分析結果都是基於內存的(這裏是數據透視表，另壹個表中的公式編輯器等。).在R中，通過代碼執行所有操作壹目了然。如果妳是在糾正壹個錯誤，妳很清楚應該在哪裏操作，如果妳需要享受分析結果，復制粘貼代碼就可以了。在網上尋求幫助時，可以準確解釋所用數據，提出具體問題。其實很多時候，妳在網上提問，人家直接貼出準確的代碼來解決妳的問題。
R中的項目組織更簡單。在Excel中，我要準備壹系列表格，可能還有幾個工作簿，然後適當命名，文件名壹定不能重復。我的項目筆記保存在單獨的文件中。我的R語言項目組織有壹個單獨的文件夾，我處理過的所有內容都放在裏面。清理數據、探索性圖表和模型。這樣方便我了解和查找，也方便和我壹起工作的其他人。當然，Excel也是可以整理的。我覺得R的簡潔更方便使用。
以上幾點只能說是錦上添花，而非本質。在這些功能之前，我用了幾年Excel，妳應該也是。現在，我想談談R和Excel的真正區別。我想說的是，除了以上看中的優點，R更適合數據分析。原因如下。
您可以將任何數據加載到r中，數據保存在哪裏或者如何保存都沒有關系。您可以加載CSV文件、讀取JSON、執行SQL查詢或提取網站。妳甚至可以通過Hadoop在R中處理大數據。
r是壹個完整的工具集，使用數據包。r在分析數據方面比Excel更實用。妳可以使用R進行數據管理、分類和回歸，也可以處理圖片和執行所有其他操作。如果機器學習是妳的專業，妳能想到的任何算法都是小菜壹碟。目前R有5000多個包可用，所以無論妳要處理什麽樣的數據，R都能處理。