본 서의 특징은 다음과 같다.
첫째, 1장에서 기초적인 R 프로그래밍과 데이터를 다양한 방법으로 입력받는 기능들을 공부한 다. 특히 실제 데이터를 웹 등에서 크롤링하여 입력받는 방법도 공부한다.
둘째, R의 장점 중의 하나인 데이터를 효과적으로 보여주기 위한 시각화에 대한 설명이 있다. 이를 기반으로 데이터분석의 결과를 시각화할 수 있을 것이며 또한 시각화를 위한 제3자 개발자 의 소프트웨어도 이해할 수 있을 것으로 예상한다.

셋째, 기초통계학 분야를 100% R로 구현하였다. 실제 데이터로 실습함으로써 학습효과를 높 일 수 있을 것으로 기대된다.
넷째, 본서는 기초적인 분석방법에만 국한하지 않고 데이터분석의 핵심적인 응용분야인 회귀 분석을 자세히 설명되어 있다. 또한 실제 데이터를 다양한 방법으로 분석함으로써 분석에 대한 다양한 시각을 가질 수 있을 것이다.
다섯째, 빅데이터 시대에는 자료의 실시간 분석 및 예측이 많이 사용된다. 본 서는 통계학에서 사용되는 예측방법론인 시계열분석을 포함하고 있다. 본 서를 공부하면 기초적인 예측방법론을 이해하고 적용할 수 있을 것이다.
여섯째, 딥러닝의 기초인 분류분석도 포함되어 있다. 본 서를 공부하면 인공지능 분야에서 많 이 사용되는 딥러닝 공부에도 많은 도움이 될 것이다.
일곱째, 빅데이터 시스템에서 채택하고 있는 하둡(Hadoop)에 대해서도 설명이 되어 있다. 이 책을 따라하면 하둡의 작동방법도 이해를 할 수 있다. 하둡은 리눅스에서 구동되기 때문에 이에 필요한 리눅스도 설명되어 있다. 본 서를 공부하면 빅데이터 시스템 기초를 이해하여 계속하여 공부하면 거의 실시간 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.