自学数据分析，现在学习R语言实战不久，发现很多包没有？

　　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，我要准备一系列表格，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。我的项目备注分别保存在各个文件中。我的 R 项目组织单独设有一个文件夹，我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。这样便于我理解和查找，也为与我一起工作的其他人提供方便。当然，Excel 也能做到井井有条。我觉得 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。在没有这些功能之前，我也用了好几年 Excel，你应该也一样。现在，我想讲讲 R 和 Excel 真正的区别。我想说的是，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。

　　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。

　　西线学院还为大家整理了一套非常齐全的R语言学习视频课程资料https://jinshuju.net/f/06LHFH?x_field_1=toutiao，它可以帮助大家更全面彻底地了解，不论是兴趣爱好还是单纯的为了就业，它都是不错的选择！