• 有效的数据处理和保存机制，
• 拥有一整套数组和矩阵的操作运算符，
• 一系列连贯而又完整的数据分析中间工具，
• 图形工具可以对数据直接进行分析和显示，可用于多种图形设备，
• 一种相当完善，简洁和高效的程序设计语言 (也就是 `S’)。它包括条件语句，循环语句，用户定义的递归函数以及输入输出接口。（实际上，系统提供的大多数函数都是用 S 写的）。

R 是一个开发新的交互式数据分析方法的工具。它的开发周期短，而且有大量的扩展包（packages）可以使用。

R 可以看作贝尔实验室（Bell Laboratories）的 Rick Becker， John Chambers 和 Allan Wilks 开发的 S 语言的一种实现。当然，S 语言也是 S-Plus 的基础。

现在已经有很多关于如何用 R 进行数据分析和统计的书籍。 S/S-Plus 方面的文档都可以直接用于R，不过要注意 R 在 S 实现上的差异。

（以下评论来自翻译者）

我是在做第一轮 ROTATION 的时候接触 R 的，后来就一直用上了这个软件。虽然我还摸过 Stata，MATLAB，SPSS 和 SAS 等统计计算方面的软件，但是 R 依然是我的首选。我选择 R 的理由是：

• R 是自由软件。它不会向你收取任何费用，但是它的能力不会比任何同类型商业软件差。从功能相似的角度来说，R 和 MATLAB 最像的。
• 通过 R 你可以和全球一流的统计计算方面的专家合作讨论，它是全世界统计学家思维的最大集中。我加入了 R 的邮件列表，每天都会收到五六十份关于 R 的资讯邮件。
• 它是彻底的面向对象的统计编程语言。对于我这种生长在面向对象编程模式年代里的人可是非常容易理解和使用的。
• R 和其他编程语言/数据库之间有很好的接口。代码整合的时候感觉 R 为你提供了一系列对象，你用其他语言只要调用这些对象就可以了。这对数据整合工作非常有用。