R 语言的性统计功能还挺全的，尤其是刚开始数据的时候，用起来顺手又直观。像summary()、mean()、sd()这些基本函数就不多说了，简单直接，适合先快速看个。

summary()函数的整体表现还不错，常跟str()搭配着用，能快速把数据结构和数值分布摸清楚。你也可以自定义一些函数，比如求中位数、分位数啥的，写几行代码就搞定。

分组统计也蛮方便的，用aggregate()或者dplyr::group_by()配合summarise()，能轻松分类变量。比如你想看不同性别的平均收入，用个group_by(sex) %>% summarise(mean(income))就出来了，效率挺高。

数据可视化这一块，配合ggplot2那就更舒服了。柱状图、箱线图、密度图，全都能上，还能自定义样式，适合稍微讲究点的展示。如果你对可视化还不熟，可以看看R 语言数据可视化与统计建模这篇文章，讲得挺系统的。

想再深入一点的，还可以看看性统计计算指南，里面的例子比较实用；或者多元统计与图标可视化技术，适合做复杂的时候参考一下。

，R 在性统计这块，基础工具多、扩展也灵活，新手上手快，老手拓展强。嗯，如果你正准备啃一波数据，拿 R 开刀是个不错的选择。