La meilleure caractéristique de BlueSky est sa capacité à permettre aux débutants complets d'interagir de manière productive avec des programmeurs R avancés. Les débutants découvrent rapidement comment pointer et cliquer à travers les analyses, sans se rendre compte que le langage R fait tout le travail en coulisses. Il n'est pas nécessaire pour eux d'installer R, tout cela est fait automatiquement lorsque BlueSky est installé. Cela signifie que le problème frustrant de la gestion des packages R est géré automatiquement. Les utilisateurs avancés peuvent l'utiliser pour générer des programmes R sans bogues qu'ils peuvent ensuite modifier à leur guise. Je me retrouve souvent à oublier comment obtenir une certaine fonctionnalité graphique lorsque j'écris du code pour le populaire package ggplot2 de R. J'utilise alors les menus de BlueSky pour créer le graphique et me montrer le code R qu'il a écrit. Je peux ensuite coller son code là où le mien était dans mon script R. Si une organisation a une manière unique de faire une certaine analyse, elle peut l'ajouter aux menus pour que son personnel non-programmeur puisse l'utiliser. Avant de choisir BlueSky, j'ai étudié les alternatives en profondeur, et ces critiques sont sur mon site Web, r4stats.com. Tous offraient une gamme assez large d'analyses statistiques, mais BlueSky était le seul à inclure un ensemble étendu de fonctionnalités de gestion des données. Lors de l'analyse des données, nous passons souvent plus de temps à les mettre en forme qu'à créer réellement des modèles statistiques ou d'apprentissage automatique, donc c'est une capacité importante.