데이터 과학을 위한 R 시리즈 I, II권이 출간된 지 1년 만에 III, IV, V권을 동시에 출간하게 되었다. 저자가 이 시리즈를 준비하게 된 계기는 수년 전 빅데이터에 관심을 가지기 시작하면서이다. 빅데이터 시대에 통계분석을 요구하는 많은 사람들을 만나면서 그들에게 조금이나마 도움을 주고 싶은 생각에서였다. 그러나 책의 출간을 앞두고 뒤돌아보면 “이 책이 과연 비전공자들을 충분히 배려하였나”는 의문이 남는다. 처음 의도와는 달리 결코 쉽지만은 않은 책이 되어 버린 것이다. 집필 과정에서 글재주가 없는 저자의 한계를 느끼면서도, 내용적으로 부족함이 없도록 욕심을 부린 면이 없지 않다. 결국 지난 몇 년에 걸친 이 작업은 결국 자신에게 가장 많은 도움이 되었음을 부인할 수 없게 되어 버렸다.

이 책의 특징은 각 분석법들의 목적과 아이디어를 간명하게 제시하고, 각 분석법들 간의 차이와 장단점을 이해함으로써 분석자 스스로가 보다 나은 분석법을 찾아갈 수 있도록 하는 데 주안점을 둔 점이다. 작은 분량 속에 매우 다양한 분석법을 소개하여 완성도를 높이고자 하였다. 각 분석마다 일정 수준까지의 분석 과정을 제시함으로써 해당 분석의 시발점으로 삼을 수 있도록 안내하고 있다.

이 책의 자료분석에 사용된 오픈 소스 R은 데이터 과학을 위한 최고의 도구임에 틀림없다. R이라는 훌륭한 도구의 존재는 이 시리즈를 준비하게 된 또 다른 배경이다. 이제 분석가들은 분석의 목적과 방향 그리고 분석에 사용된 아이디어와 해석에 더 집중할 수 있게 되었다. 나머지는 R에게 맡기면 그만이다. R은 분석뿐만 아니라 데이터의 전처리, 시각화, 다른 도구들과의 연계 등 필요한 많은 일을 대신해 준다.
이 가운데 본서(5권)는 최근 빅데이터 분야에서 핵심적인 내용으로 다루어지는 데이터마이닝과 기계학습 알고리즘을 다루었다. 대학에서 교재로 사용할 경우 학부에서는 1부와 2부를 중심으로 다루면 될 것이다(일부 장은 다변량분석과 중복됨). * 표시된 장(또는 절)은 일독에서 생략하여도 무방하다.

좋은 책을 위해 최선을 다했지만 미흡한 부분이 있을 수 있다. 이 점은 양해를 바라며, 출간 후에라도 수정사항이 있을 경우에는 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이다.