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今年1月，微软开始收购revolution analytics数据分析company。该公司成立于2007年，其著名产品是“R”统计编程语言，目前在全球拥有超过200万用户。今天，微软正式完成对RevolutionAnalytics的收购，RevolutionAnalytics团队现已成为微软员工。目前微软对于RevolutionAnalytics和R语言有一个很大的计划。有博客称，R语言和RevolutionAnalytics技术将应用于微软数据平台产品。
而且新技术的应用会让Da-1分析变得更简单更容易。对于企业用户，微软将继续支持RevolutionR企业版产品，包括在Linux、Teradata和Hadoop等平台上的部署。微软表示，未来用户和合作伙伴将享受到更简单、更高效的服务，-1分析将走近每一个人。
Python和R是统计学中最流行的两种编程语言。R的功能性主要是统计人员在开发的时候考虑的(R有强大的可视化功能)，Python因为简单易懂的语法被大家接受。R RossIhaka和RobertGentleman在1995年用S语言创造了开源语言R，旨在提供更好更人性化的方式来做-1分析、统计和图形模型。
这使得中文中的R成为世界上企业使用的增长最快的统计语言之一。R的主要优势是它有一个庞大的社区，由邮件列表、用户贡献的文档和一个非常活跃的堆栈溢出组支持。还有CRAN image，一个包含R包的知识库，用户可以很容易地创建它。这些包包含了R和数据中的函数，到处都是R网站的备份文件，一模一样。用户可以选择最接近您的映像来访问最新的技术和功能，而无需从头开始开发。
3、公司一般使用什么大 数据 分析软件?分析常用的Excel、SPSS、R、Python、SQL、Hive、Spark。一般来说数据 Excel较小的数据More数据Library、数据 Database一般较大的在SQL数据HiveSpark一般用于这些SPSS和r，下载和安装说明可以看网页链接顶部的文章。
4、 数据 分析用r还是pythonR和Python更适合数据分析domain？在某些情况下谁会有优势？还是一个生来就比另一个各方面都好？当我们要选择一种编程语言的时候数据 分析，我相信大多数人都会想到R和Python，但是在这两种非常强大灵活的语言之间选择是非常困难的数据 分析。我承认我没能从这两种数据科学家们最喜欢的语言中选出更好的语言。因此，为了使事情变得有趣，本文将介绍这两种语言的一些详细信息，并将决定权留给读者。
然而，在我看来，这两种语言之间实际上有很强的相关性。StackOverflow趋势对比上图显示了这两种语言自2008年(StackOverflow成立)以来随时间的变化，r和Python在数据 science领域竞争激烈。我们来看看他们各自的平台份额，对比一下2016年和2017年，相关推荐:Python入门。接下来，我们将从适用场景、数据处理能力、任务、安装难度、开放工具等方面来进一步了解这两种语言。
