python与R相比速度要快。python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。Python=R+SQL/Hive
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。
Python的优势在于其胶水语言的特性，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。
总的来说Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，而R是在统计方面比较突出。但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。
补充一下：
Python有专门的数据分析包Pandas用来完成类似SQL的功能，不过Pandas是会把数据都load到内存里，如果数据太大（2G以上）需要想办法分chunk分析，或者用pytables/pyh5转换为hdf5格式的文件在硬盘上分析。
另外如果是windows环境的话，建议用winpython，上面提到的这些包会自带。当然更丰富的是pythonxy可惜这个只有32位的。
SAS和SPSS是商业数据分析软件，本屌从来没用过。
— 完 —
本文作者：peng wang
【知乎日报】
你都看到这啦，快来点我嘛 Σ(▼□▼メ)
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延伸阅读：
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