我认为，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。我觉得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，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语言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。
分给我。
SPSS主要是用来统计分析数据的，EXCEL主要用来整理数据并作简单的统计分析，SQL主要是一种数据集的查询机制。SPSS界面友好，使用简单，但是功能很强大，也可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。EXCEL能做一些简单直观的统计分析，如果已经安装宏的话还能做一些数值分析，也很实用。个人认为些都是数据处理应用的软件，其中excel界面最为友好，但功能是在太过单一，仅适用于日常的简单数据处理，不适于较复杂的模型分析，因此科研上应用不多；spss有比较强的专业性，另外spss也采用图形界面，但spss的主要缺点是数据输出，不能用word等文字处理工具直接打开。Excel在数据分析中最为基础，最易掌握，图形工具强大和完善，但不适宜大型统计分析；SPSS软件为专门为统计而开发的软件，一般用于大型统计，而对于图形工具上不太全面，不易掌握。但二者常常兼用互补。EXCEL是最常用的既可以处理文字信息如数据透视表也可以整理数据信息如：进行方差分析、回归等等在日常生活中使用最多，而SPSS是一个在数据处理如：方差分析等待比较专业的一个软件。非专业人使用较少。绝大部分问题EXCEL均可以解决。SQL是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统，可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的SQL接口。
