（1）python的優勢不在於運行效率，而在於開發效率和高可維護性。在數據的載入和分發，python是很高效的；如果是求壹些常用的統計量和求壹些基本算法的結果，python也有現成的高效的庫；如果是純粹自己寫的算法，沒有任何其他可借鑒的，什麽庫也用不上，用純python寫是自討苦吃。
（2）R 主要是統計學家為解決數據分析領域問題而開發的語言，R 語言的優勢則是在於：
統計學家和幾乎覆蓋整個統計領域的前沿算法（3700+ 擴展包）；開放的源代碼（free, in both senses），可以部署在任何操作系統，比如 Windows, Linux, Mac OS X, BSD, Unix強大的社區支持；高質量、廣泛的統計分析、數據挖掘平臺；重復性的分析工作（Sweave = R + LATEX），借助 R 語言的強大的分析能力 + LaTeX 完美的排版能力，可以自動生成分析報告；方便的擴展性，包括可通過相應接口連接數據庫，如 Oracle、DB2、MySQL、同 Python、Java、C、C++ 等語言進行互調，提供 API 接口均可以調用，比如 Google、Twitter、Weibo，其他統計軟件大部分均可調用 R，比如 SAS、SPSS、Statistica等，甚至壹些比較直接的商業應用，比如 Oracle R Enterprise, IBM Netezza, R add-on for Teradata, SAP HANA, Sybase RAP。
2、關於如何優雅地處理，則是壹項藝術家的工作，如果有看過TED演講的話，可以看到很多可視化的數據分析結果，這些都是非常cool的。
3、綜上所述，首先，要針對特定的問題分清楚問題的核心，和研究的方法；然後，挑選合適的工具，進行分析；最後，則是通過藝術家般的想象力，通過數據可視化表達清楚。