桌面端數據分析程序語言，其重點是使用方便且計算能力強。考察某種語言是否適合進行桌面端數據分析，可以用六個指標來衡量：應用環境、文件處理、文本和字符串處理、結構化數據處理、模型預測算法、其他非重點指標。
一、應用環境
進行桌面數據分析的用戶絕大多數都不是專業程序員，他們更習慣在windows下工作，他們缺乏專業程序員擁有的配置環境的技能，因此桌面端分析程序語言的應用環境應當足夠簡單，應當支持windows，應當易於安裝部署。
集算器和R語言這方面做得都不錯，應用環境簡單，直接安裝即可使用；Python本身也問題不大，但經常要用到的Pandas包（加強Python計算能力）在linux下的安裝較輕鬆，在windows下的安裝卻很複雜，對版本很挑剔；SSAS是微軟產品，對Windows支持很好，但安裝配置過程有些複雜。
二、文件處理
TXT和XLS文件是日常工作中最容易產生出來的文件格式，對這兩種文件格式的支持越好，則說明分析語言越好用。
各分析語言一般都直接支持TXT，但XLS的情況複雜些，尤其是第三方模塊的安裝和版本兼容性。Excel和SSAS都是微軟產品，因此SSAS可以無縫支持XLS。集算器、SPSS、SAS也不需要安裝第三方包，可以直接訪問XLS。Pandas的情況有點特殊，Pandas直接支持XLS，但Pandas本身就是第三方庫函數，另外Pandas對某些版本的XLS支持不好。R需要安裝第三方庫函數和Perl運行環境，而R、第三方庫函數、Perl，這三者的版本要匹配才行，安裝過程很麻煩。
讀寫操作方面，SSAS最易用，Pandas和R提供的參數較豐富。
文件處理還要考慮對大文件的支持，比如邊讀邊處理的能力。這方面集算器最擅長，代碼也最簡練。
三、文本和字符串處理
原始數據有時不夠規整，經常是半結構化或非結構化的，這時就需要對數據進行前期處理，從而形成易於使用的結構化數據，因此文本和字符串處理能力也是分析語言的考察重點。
Python在這方面最擅長，R也不錯，集算器稍次，SSAS最不擅長。
四、結構化數據處理
在桌面端分析的數據事實上大多是結構化數據，因此結構化計算是桌面數據分析中最常見的計算形式，結構化計算能力也是桌面端數據分析程序語言的核心能力。
集算器的設計目標就是結構化數據計算，因此在這方面最專業。R新加了數據框這種數據類型，但仍不夠專業，特別在有序計算方面要弱於集算器。Pandas的數據框仿照R並做了優化，能力和R不相上下但會更好理解一些。相比之下，SPSS、SAS、SSAS，這三種工具的結構化計算能力偏弱。
有序計算是指同期比、比上期、相對區間取數、分組中的排名、分組中取前後幾名等算法。有序計算經常涉及到相對位置和跨行組，是桌面端數據分析中的典型問題。集算器天生具有序號，在有序計算方面表現最好。Python、R在這方面也很強，但它們以向量爲基本元素，而不是記錄，因此代碼比較難懂，更適合科學家使用。
五、模型預測算法
模型和預測主要用於科學領域，雖然在桌面端數據分析中不多見，但仍然是不可或缺的一項指標。
R在這方面擁有最新和最豐富而且最成熟的第三方算法，SASS要簡單易用但不夠靈活，Python/Pandas一直在追趕模仿R，語法更易理解但成熟度還有差距，SAS和SPSS更爲權威。相比之下，集算器幾乎沒有現成的模型預測算法。
六、其他非重點指標
還有些非重點的指標在特定情況下也會被關注，比如對數據庫的支持，繪圖能力，對並行計算的支持。
SASS對數據庫支持最好，但不擅長文本文件、數據庫、自定義數據之間的混合計算。集算器對數據庫的支持也不錯，對異構數據源之間也支持良好。Pandas、R、SAS、SPSS對數據庫的支持一般，對異構數據源支持也不夠好。
SASS在繪圖方面最美觀，但靈活性不足。R、集算器、Pandas的靈活性足夠強，內置的統計圖也很多。
並行計算方面，集算器內置並行計算引擎，配置方便，容易開發。R要通過第三方軟件才能支持並行計算，而且配置複雜，開發困難。