Вот именно для этой цели - АНАЛИЗА данных, а не программирования для энд-юзера! - R является наиболее эффективным средством! Мне гораздо быстрее написать скрипт, чтобы выяснить, например, скрытые взаимосвязи между теми или иными параметрами производственных процессов и процентом выхода готовой продукции. По сути, это попытка понять тонкую физикохимию того, что происходит в закрытой установке. Я готовлю с помощью R ежемесячную аналитическую презенташку для поверпойнта слайдов на 80, где каждый может увидеть "узкие места" на его установках и понять, что нужно для исправления косяков. В принципе, мне уже достаточно лишь указать месяц и год, дальше все происходит автоматически вплоть до генерации самой презенташки - сам поверпойнт нужен исключительно для совместимости, пост-обработка в нем практически не производится. Плюс, по ходу дела может заскочить шеф и попросить мол, а слабай-ка мне по быструхе график, чтобы я глянул, как изменились причины брака и частота появления бракованной продукции при введении новой схемы технологического процесса на установках данного типа - ну, ты ж минут за 10 смогешь, правда?

По R достаточно много отличной литературы. На мой взгляд, для анализа данных это наилучшее средство. Что мне не очень нравится, это визуализация, хотя это лишь следствие инертности моего мышления - я привык к Origin-у, а это другая идеология.