Python跟R在資料分析這個領域算是各有千秋，
R的library目前算是勝過Python，也在很多統計理論上有很多支援
統計方法在R上是不用說，勝過Python
就算是機器學習資料採礦等方法論在R上也非常完備，所以才說R小勝Python
資料可視化的部分，也算是五五波
但是R終究是在效能上小輸Python，因為它不是被設計用於大量數據和精簡cost的語言
而是大多數設計給數學家統計學家使用的，
不像是Python除了資料分析外還被要求去實踐很多資工的小東西，
資工人最愛的事情就是壓榨效能，沒有之一
所以Python贏R，不ey
不過現在分析大量數據的時候沒有人在單純使用R啦，
要求效能的時候通常都會外掛Rcpp，spark或Hadoop的API和R的介接也算是很成熟了
雖然Python也會使用Cython來要求效能，但可以看出在效能差距上，
R的社群有嘗試在彌補了
最後回答你的問題，為何R比較冷門
很簡單，全台灣有多少資工系？有多少應數統計系？這人數差距太大
何況走訊號分析工程建模等其他領域的數學相關學門，使用Matlab的人數也相當多
不全然會使用R
再來是，R的確比較將焦點放在資料相關的問題上
Python可以刻一大堆拉拉雜雜的東西，
網頁可以資料庫可以chatbot可以GUI可以
實在是一個太變態的語言了
※ 引述《wheado (principal component QQ)》之銘言：
: 如題
: 前面幾篇文章有的探討語言跟語言間的差異
: 有的探討語言在不同領域的優勢
: 小弟稍微玩過R
: 但是似乎不是主流
: 也沒人討論的樣子
: 有企業在用這個的嗎？
: 還是這不是程式語言
: 有掛嗎？
: QQ
: