<단점>
- R은 일반인 입장에서 난이도가 높은 편
- 점점 개선되고 있지만 메모리 관리를 위해 C언어의 추가적인 학습 필요
- 정보보호에 약함 (개선중)
- 한국어 미지원
(주석을 한국어로 넣으면 오류 발생)

출처: R(프로그래밍 언어)
https://namu.wiki/w/R(%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D%20%EC%96%B8%EC%96%B4)

Classification tree analysis (분류 트리 분석)
>통계학적 개념을 포함하며, 통계학적 분류는 새로운 관측 값이 속하는 카테고리를 파악하는 기법

Genetic algorithms (유전연산법)
>돌연변이 그리고 자연도태(natural selection)와 같은 메커니즘을 통하여, 진화가 이루어지는 방법에 영감을 받은 기법

Machine learning (기계 학습)
>데이터를 통해서 학습을 할 수 있는 소프트웨어를 포함합니다. 이러한 소프트웨어는 컴퓨터에게 학습할 수 있는 능력을 부여하고, 이전에 알고 있는 속성을 기반으로 미래를 ‘예측’을 하는 것에 초점

Deep learning
>딥러닝은 다수의 노드(Node)로 구성 된 신경망을 통해, 정보를 전달하고 처리하며 데이터의 패턴을 찾아냅니다. 인간의 뇌가 문제를 해결하는 방식과 유사하게 구현해 내는 것이 딥러닝입니다.
Regression analysis (회귀 분석)
>회귀분석은 몸무게, 속도, 또는 나이와 같은 연속 수치 값으로  분석했을 때 최상의 결과를 도출

Sentiment Analysis (감성 분석)
>연구자가 화자 또는 작가의 감정을 판단하는데 도움을 줍니다.

Social Network Analysis (사회 연결망 분석)
>통신산업에서 처음으로 사용되었습니다.
그 후, 대인관계를 연구하기 위하여 사회학자들에 의해 빠르게 수용

출처:http://www.goldenplanet.co.kr/blog/2016/02/16/%EB%B9%84%EC%A6%88%EB%8B%88%EC%8A%A4-%EA%B0%80%EC%B9%98%EB%A5%BC-%EB%A7%8C%EB%93%9C%EB%8A%94-7%EA%B0%80%EC%A7%80-%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EA%B8%B0%EB%B2%95/