数据挖掘用Python还是r语言

数据挖掘是数据分析的一个重要步骤，通常可以使用多种编程语言来实现，Python和R语言都是非常流行的选项，各有优势。

Python以其丰富的库（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow等）和广泛的社区支持，被广大数据科学家广泛采用。Python语法简洁，适合快速原型开发和大数据处理，且有很多可视化工具如Matplotlib和Seaborn，便于数据探索和结果展示。

R语言则以其统计分析的强大功能著称，专门设计用于统计计算和图形展示，R中的ggplot2和dplyr等包在数据可视化和数据操作方面非常强大。R对于统计方法和机器学习模型的实现有着深厚的基础。

选择使用哪种语言，取决于你的具体需求：

1. 如果你更侧重于数据清洗、预处理、机器学习和大数据操作，Python可能是更好的选择。
2. 如果你对统计分析和图形呈现有特别关注，或者已经在R环境中建立了专业知识，那么R会更为适合。
3. 实践中，很多开发者也会采用"双语"策略，先用Python做基础的数据处理，再用R进行高级分析和展示。