對于空間地理信息大數(shù)據(jù)的挖掘分析，R語言提供了強大的數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計分析工具，如ggplotleaflet等；而Python則擁有強大的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理能力，以及高效的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)庫，如Pandas、NumPy、Scikit-Learn、TensorFlow等根據(jù)需求選擇合適的工具進行數(shù)據(jù)分析。

關(guān)于出版?zhèn)髅椒矫?，R與Python都有很強的用潛力利用R的ggplot等庫制作美觀的圖表，幫助分析出版?zhèn)髅降臄?shù)據(jù)；使用Python的NLP（自然語言處理）工具包，如NLTK或Spacy，對大量的文本數(shù)據(jù)進行深入分析，以了解公眾對特定出版物的反。

再次，對于非遺傳承，R與Python同樣大有可為通過Python的OpenCV庫處理非遺相關(guān)的圖像數(shù)據(jù)，或者利用R的audio庫處理音頻數(shù)據(jù)，以此來進行非遺項目的數(shù)字化保護和傳播。