R语言的优点：
1. 免费... 开源... （这也是SAS流行于公司，R流行于研究机构和大学的最主要原因）
2. 是专门为统计和数据分析开发的语言，各种功能和函数琳琅满目，其中成熟稳定的一抓一把
3. 语言简单易学。虽与C语言之类的程序设计语言已差别很大（比如语言结构相对松散，使用变量前不需明确正式定义变量类型等等），但仍保留了程序设计语言的基础逻辑与自然的语言风格。
4. 小... 安装程序只有50Mb左右， 因为体积轻便，运行起来系统负担也小。
5. 同各种OS的兼容性好。
6. 因为用的人越来越多，又是开源，有很多配套的“插件”为其锦上添花。
这是我在 Why R | learnR 中总结出的几点R的优势，其中一些可以认为是R对Matlab的优势：免费。不需要任何授权费用，对于个人和企业来说在成本方面都有一定的吸引力。
开源。源代码的开放保证了你可以知道所有的细节，对于开发者和企业级应用是有价值的。
在统计、计量、数据挖掘、可视化群体中的流行度较高。这一点在国外可能更加成立，这就使得R成为了一个这类群体的大众语言，描述问题和交流起来非常方便。（Seven quick facts about R）
语言灵活度高。作为一个动态类型的语言，R语言的设计是比较良好的，对于元编程、函数式编程支持度也很好，使得语言具有非常强的灵活性，允许开发者对语言进行计算（computing on language），以及进行非标准计算（non-standard evaluation），使得语言灵活性和可操作性大大提升。
可重复。R+Markdown等等工具产生的文档和结论是完全可重复的，对于研究的科学性有贡献。
资源丰富。对于使用者而言，R的开放性使得其社区巨大，接近6000个扩展包涵盖了各种相关领域的方方面面。博客、文章、会议等等都很多。目前正有不少扩展包作者在把优秀的javascript library引入R，主要是数据可视化，绘制动态、互动、矢量数据图像。对于开发者而言，许多开发方面的资源也可以使用，比如扩展包的自动化测试可以用 Travis CI 完成等等。对于一些高级使用者，同样可以在R中通过Rcpp或Rcpp11扩展包无缝调用C++的代码（比如实现高性能算法、用C++里面的一些矩阵计算库等等），也可以通过rJava调用Java代码，通过rClr调用.NET代码...
社区强大。整个社区仍然处于高速成长当中，在stackoverflow上的问答活跃度也相当高。
前沿。不少统计、计量等等新工具在学术界发表，作者本人或者团队会在第一时间、甚至文章发表前就发布基于这个文章的R扩展包，使得其几乎总是走在学术界前沿。
R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R语言是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R语言是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R语言是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。
r语言的特点：
1、R是自由软件。这意味着它是完全免费，开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件自身就带有许多模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。
2、R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境，语法通俗易懂，很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后，我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件，如SPSS、SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。
