① SPSS、 R语言、PHYTHON可不可以安装在32位WIN7操作系统中啊
可以的，这些软件都有32位版本，可以兼容WIN7
② 如何在64位win7系统中搭建R语言
第一步，下载Android开发的程序现在简称ADT，下载完就可以使用，已经不需要再另外下载eclipse了，直接到安卓官方下载即可。
进入下载页面后，点击下载SDK的蓝色按钮。
复选框打勾，选择64位，点击下载按钮。这个文件也就4百多兆。
接下来下载第二个程序，就是SUN公司的Java包。进入SUN公司网站。
下载页面后，选择accept，并选择最下面的X64程序包，它就是专门用于64位的。程序也不大，只有125MB。
JDK安装完毕后，显示有两个文件夹。
Eclipse安装完毕后，点击红色方框的应用程序。
Eclipse开始载入
载入后，运行界面如下。
点击图片布局，可以进行拖拉控件操作。这样，界面完全搭建完毕。
③ R语言是一种什么样的语言
R 语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R 本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发，现在由“R 开发核心团队”负责开发。R 基于 S 语言的一个 GNU 计划项目，所以也可以当作 S 语言的一种实现，通常用 S 语言编写的代码都可以不作修改的在 R 环境下运行。
R 语言
R 的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括 UNIX（也包括 FreeBSD 和 Linux）、Windows 和 MacOS。R 主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面，其中 RStudio 是最为广泛使用的集成开发环境。
功能
R 内置多种统计学及数字分析功能。R 的功能也可以透过安装包（Packages，用户撰写的功能）增强。因为 S 的血缘，R 比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的面向对象（面向对象程序设计, S3, S4 等）功能。
R 的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号。
虽然 R 主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美专用于矩阵计算的自由软件 GNU Octave 和商业软件 MATLAB。
④ win7下c语言编程软件有哪些
Microsoft Visual C++ 、Microsoft Visual Studio、 DEV C++、Code::Blocks、Borland C++、WaTCom C++、Borland C++ Builder、GNU DJGPP C++、Lccwin32 C Compiler3.1、High C、Turb C、gcc、C-Free和Win-TC、My Tc等等，太多了，由于C语言比较成熟，所以编程环境很多。建议使用Microsoft Visual C++。
⑤ 如何在win7系统下安装r语言中rgtk2这个包
你的图上显示你的系统只有“简体中文”的语言包，而下面的图显示那是你的输入法IME。你说的卸载“日文包”，应该是日文的输入法，不是语言包，因为你压根就没装日文包。卸载输入法，右键点击输入法，直接remove就成。
⑥ 在win7 x64上安装Rstudio后，再打开，它提示我R没安装，可是我已经安装了。
把原来安装的R删除，然后按着他的页面重新安装R，安装过程中的目录保留为默认，不要修改。再打开就ok了。
⑦ R语言是什么
R语言是什么？为什么要使用R语言？历数R的优势与缺点
R编程语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。
正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等编程语言人气排名所指出，R语言所受到的关注程度正在快速提升。作为一款诞生于上世纪九十年代的语言，R已经成为S统计编程语言的一类实现方式。已经拥有十八年R编程经验的高校教授兼Coursera在线平台培训师Roger Peng指出，“R语言已经成为统计领域最具人气的语言选项”。
“我之所以喜爱R语言，是因为它易于从计算机科学角度出发实现编程，”Peng表示。而R语言随时间推移正呈现出愈发迅猛的发展态势，并成为能够将不同数据集、工具乃至软件包结合在一起的胶水型语言，Peng解释道。
“R语言是创建可重复性及高质量分析的最佳途径。它拥有数据处理所必需的一切灵活性及强大要素，”在线编程教育机构Code School数据科学家Matt Adams指出。“我用R语言编写的大部分程序实际上都是在将各类脚本整理到项目当中。”
R语言拥有强大的软件包生态系统与图表优势
R语言的优势主要体现在其软件包生态系统上。“庞大的软件包生态系统无疑是R语言最为突出的优势之一——如果某项统计技术已经存在，那么几乎必然存在着一款R软件包与之对应，”Adams指出。
“其中内置有大量专门面向统计人员的实用功能，”Peng表示。R语言具备可扩展能力且拥有丰富的功能选项，帮助开发人员构建自己的工具及方法，从而顺利实现数据分析，他进一步解释称。“随着时间的推移，越来越多来自其它领域的用户也被吸引到了R身边来，”其中包括生物科学乃至人文学科等。
“人们能够在无需申请权限的前提下对其进行扩展。”事实上，Peng回忆称多年之前R的使用方式就已经给相关工作带来了巨大便利。“当R语言刚刚诞生之时，它最大的优势就是以自由软件的姿态出现。其源代码以及所有一切都可供我们直接查看。”
Adams也表示，R语言在图形及图表方面的一切能够都是“无与伦比”的。其dplyr与ggplot2软件包分别用于进行数据处理与绘图，且“能够非常直观地提升我的生活质量，”他感叹道。
在机器学习方面，R语言的优势则体现在与学术界的强大联动效应，Adams指出。“在这一领域的任何新型研究成果可能都会马上以R软件包的形式体现出来。因此从这个角度看，R语言始终站在技术发展的尖端位置，”他表示。“这种接入软件包还能够提供良好的途径，帮助我们利用相对统一的API在R语言环境下实现机器学习研究。”Peng进一步补充称，目前已经有众多主流机器学习算法以R语言作为实现手段。
R的短板在于安全性与内存管理
说了这么多优势，R语言当然也存在着一定不足。“内存管理、速度与效率可能是R语言面临的几大最为严峻的挑战，”Adams指出。“在这方面，人们仍然需要努力推动——而且也确实正在推动——其进展与完善。此外，从其它语言转投R怀抱的开发人员也会发现后者在某些设定上确实有些古怪。”
R语言的基本原理来自上世纪六十年代出现的各类编程语言，Peng解释道。“从这个意义上讲，R语言在设计思路上属于一项古老的技术成果。”这种语言的设计局限有时候会令大规模数据集处理工作遇到难题，他强调称。因为数据必须被保存在物理内存当中——但随着计算机内存容量的不断提升，这个问题已经在很大程度上得到了解决，Peng指出。
安全等相关功能并没有被内置在R语言当中，Peng指出。此外，R语言无法被嵌入到网络浏览器当中，Peng表示。“我们不能利用它开发Web类或者互联网类应用程序。”再有，我们基本上没办法利用R语言当作后端服务器执行计算任务，因为它在网络层面缺乏安全性保障，他表示。不过Amazon Web Services云平台上的虚拟容器等技术方案的出现已经在很大程度上解决了此类安全隐患，Peng补充道。
长久以来，R语言当中始终缺少充足的交互元素，他表示。但以JavaScript为代表的各类编程语言介入其中并填补了这项空白，Peng指出。虽然我们仍然需要利用R语言处理分析任务，但最终结果的具体显示方式则可以由JavaScript等其它语言来完成，他总结道。
R语言并不单纯面向高端程序员
不过Adams与Peng都会R视为一种易于接受的语言。“我本人并没有计算机科学教育背景，而且从来没想过要当一名程序员。将编程基础知识纳入技能储备当然很不错，但这并不是上手R语言的必要前提，”Adams指出。
“我甚至并不认为R语言只适用于程序员。它非常适合那些面向数据并试图解决相关问题的用户——无论他们的实际编程能力如何，”
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⑧ windows7下r怎么使用sql语句查询'
R中还有一个有趣的sqldf包，它可以让你用SQL来操作dataframe，这种功能能让会R的人能练习SQL，会SQL的人能练习R，不得不感叹R语言的强大技能和神奇魅力。
当然也可以将R与外部数据库连接，直接在R中操作数据库，并生成最终结果，这也是一种可行的方法。在R中连接数据库需要安装其它的扩展包，根据连接方式不同我们有两种选择：一种是ODBC方式，需要安装RODBC包并安装ODBC驱动。另一种是DBI方式，可以根据已经安装的数据库类型来安装相应的驱动。因为后者保留了各数据库原本的特性，所以个人比较偏好用DBI连接方式。有下面这几种主要的包提供了DBI连接：RMySQL，RSQLite，ROracle，RPostgreSQL。由名字看得出它们分别对应了几种主流的数据库。
注：以上文字来自R-blogger—–《在R语言中使用SQL》
值得一提的是在运用sqldf包时可能要对R软件升级到3.1.0版以上，否则安装不会成功，这里简单介绍一种在Windows环境下对R软件自动升级的方法。
Windows上升级R语言：
install.packages("installr");
library(installr) #加载包
updateR()
之后选择“确定”就可以自动更新了
虽然在R语言中有很多优秀的函数如aggregate()和daply()可以对数据框统计，但sql功能强大，不仅能实现数据的清洗、统计、运算,还可以实现数据存储、控制、定义和调用。越来越多的公司在招聘的时候都要求数据分析师除了要掌握统计建模和数据挖掘的理论方法和编程能力外，还要求其具备使用sql的能力，楼主也在积极学习sql当中。
下面是我利用sqldf()完成的一些程序,虽然简单，但这是学习的第一步
> name<-c(rep('张三',1,3),rep('李四',3))
> subject<-c('数学','语文','英语','数学','语文','英语')
> score<-c(89,80,70,90,70,80)
> stuid<-c(1,1,1,2,2,2)
> stuscore<-data.frame(name,subject,score,stuid)
> library(sqldf)
1.计算每个人的总成绩并排名(要求显示字段：姓名，总成绩)
> sqldf('select name,sum(score) as allscore from stuscore group by name order by allscore')
name allscore
1 张三 239
2 李四 240
2.计算每个人的总成绩并排名(要求显示字段: 学号，姓名，总成绩)
> sqldf('select name,stuid,sum(score) as allscore from stuscore group by name order by allscore')
name stuid allscore
1 张三 1 239
2 李四 2 240
3.计算每个人单科的最高成绩(要求显示字段: 学号，姓名，课程，最高成绩)
> sqldf('select stuid,name,subject, max(score) as maxscore from stuscore group by stuid')
stuid name subject maxscore
1 1 张三 数学 89
2 2 李四 数学 90
4.计算每个人的平均成绩（要求显示字段: 学号，姓名，平均成绩）
> sqldf('select stuid,name,subject, avg(score) as avgscore from stuscore group by stuid')
stuid name subject avgscore
1 1 张三 英语 79.66667
2 2 李四 英语 80.00000
5.列出各门课程成绩最好的学生(要求显示字段: 学号，姓名,科目，成绩)
> sqldf('select stuid,name,subject,max(score) as maxscore from stuscore group by subject order by stuid')
stuid name subject maxscore
1 1 张三 语文 80
2 2 李四 数学 90
3 2 李四 英语 80
8．列出各门课程的平均成绩（要求显示字段：课程，平均成绩）
> sqldf('select subject,avg(score) as avgscore from stuscore group by subject')
subject avgscore
1 数学 89.5
2 英语 75.0
3 语文 75.0