1. 간편한 개발 환경 구축 

 - 파이썬과 달리 R(base) + Rstudio만 깔면 끝이다. 더 이상 세팅이 필요 없음!

 - 나머지는 자주 쓰는 패키지들 install.package()로 불러오기만 하면 되는데, python과 달리 깐깐하게 심사해서 함정카드도 없고 믿고 다운가능

 - github에서 테스트 패키지를 받을 수 있는 기능도 당연히 지원


2. 수천만행이 넘는 데이터를 수분 내로 처리할 수 있는 C++기반 열연산 함수들이 즐비함
 - 파이썬은 기본적으로 pandas로 데이터 프레임 만드는 법을 지정해줘야 하는데 R은 DF가 기본 탑재
 - df도 낡았다고 생각하는지 dplyr과 연동가능한 tibble이 있고, 엄청난 처리 속도를 보여주는 data table 형식도 존재

3. 이걸 넘어서는 초 대용량 데이터가 존재해도 spark나 hadoop 연동해서 처리 가능 

4. ODBC로 DB에 직접 접속해서 바로 쿼리 날리고 데이터를 R로 탑재 가능. 
 - CSV로 자료 빼와서 로딩하는 뻘짓이 없어서 시간이 상당히 절약 됨

 - 메모리 연산이라 메모리가 허용하는한 R에서 데이터 탑재하고 연산하는게 서버 쿼리 낑낑 거리는 거보다 훨씬 빠름


5. 강력하고 다양한 시각화 패키지.
 - ggplot2 자체도 강력한데, 논문이나 출판 퀄리티의 도표 시각화를 지원하는 ggpubr나 ggrepel같은 다양한 패키지 존재
 - plotly로 연동하면 인터렉티브의 고퀄 그래프를 빠르게 만들 수 있음
 - gganimate를 사용하면 그래프를 애니메이션화 시키는 것도 가능 

6. 다양한 리포팅 방법 
 - rmarkdownd을 활용한 리포트 작성 기능 제공. ms word, pdf, html 등 다양한 포맷으로 익스포트 가능 
 - python의 jupyter notebook처럼 r도 r notebook 기능이 내장. 

 - 전문 BI툴 수준의 UI 구성을 할 수 있는 flexboard나 shiny app존재. 데이터를 api를 통해 실시간으로 웹에 익스포트해서 대시보드로 사용 가능 

7. 강력한 웹 크롤링 가능 

 - 파이썬만 모든 웹 크롤링이 가능한 것 처럼 광고하는데 전혀 아님. R로도 웹상의 모든 자료 다 긁을 수 있음

 - R에서도 Selenium을 똑같이 지원하고 headless chrome등으로 빠른 처리 가능. 자동 로그인이나 동적 웹 모두 크롤링 가능

 - 웹상에서 빠르게 모든 자료를 다 수집 → 빠른 데이터 전처리 → 강력한 시각을 통한 인사이트 도출 


이 모든게 무료로 제공됩니다~ 

R이나 Rstudio는 오픈소스 진영이므로 돈 한푼 내지 않아도 됩니다~~~~~!!!