상세정보
그것이 R고 싶다
- 저자
- 양중기 저
- 출판사
- 한빛미디어
- 출판일
- 2018-07-31
- 등록일
- 2019-01-08
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 24MB
- 공급사
- YES24
- 지원기기
-
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책소개
데이터 분석에서 시각화까지 패키지로 배우는 실무형 R 입문서 데이터 분석가는 단순히 R 언어를 아는 것을 넘어 업계에서 표준처럼 쓰이는 각종 패키지에도 능통해야 한다. 다양한 기능을 GUI로 제공하는 R스튜디오 사용법을 익히는 것도 중요하고, 클라우드에 분석 환경을 구축하고 웹 앱을 만드는 법도 알아야 한다. 이 책은 실무에서 많이 사용하는 R스튜디오 기능과 각종 패키지 중심으로 R을 학습할 수 있게 쓰였다. 실무 친화적으로 데이터 분석과 시각화 기법을 소개하고, AWS 등 클라우드 환경과의 연동 방법도 설명한다.
저자소개
데이터 과학 전문가. 9년간 R 언어를 다뤄왔으며, 20편 이상의 데이터 분석 논문을 발표했다. 의학 연구소에서 데이터 분석을 시작하여 기업, 대학, 연구, 기관 등 다양한 조직의 데이터 분석을 진행했다. 현재 게임 데이터 분석팀을 이끌어 빅데이터 처리 프로세스를 개발하며, 데이터에서 인사이트를 발굴하고 데이터 기반의 게임 환경에 긍정적인 변화를 일으키는 데이터 전문가로 활동하고 있다.
목차
PART 1 데이터 과학과 R 언어CHAPTER 1 데이터 과학으로 가는 길1.1 데이터 과학의 길__1.1.1 데이터로 하는 일은?__1.1.2 데이터와 관련된 직업은?__1.1.3 데이터 과학자에게 필요한 역량은?__1.1.4 데이터 과학자가 되려면?1.2 데이터 과학 기술 트렌드__1.2.1 데이터 분석 언어__1.2.2 데이터 분석 기술__1.2.3 데이터 시각화 기술CHAPTER 2 데이터 월드 경험하기2.1 R, MRO, R스튜디오 설치하기__2.1.1 R 설치하기__2.1.2 MRO 설치하기__2.1.3 R스튜디오 설치하기2.2 R스튜디오 살펴보기__2.2.1 기본 레이아웃__2.2.2 새 프로젝트 만들기 __2.2.3 프로젝트 저장__2.2.4 R스튜디오와 R 연동하기PART 2 R 기본 배우기CHAPTER 3 데이터 형태와 구조3.1 데이터 형태__3.1.1 특수한 상태를 나타내는 상수__3.1.2 논릿값(진릿값)__3.1.3 범주형__3.1.4 문자형__3.1.5 숫자형__3.1.6 데이터 타입 확인3.2 데이터 구조__3.2.1 벡터__3.2.2 리스트__3.2.3 배열과 행렬__3.2.4 데이터 프레임3.3 연산자__3.3.1 할당 연산자__3.3.2 산술 연산자__3.3.3 관계 연산자__3.3.4 논리 연산자3.4 함수와 변수__3.4.1 함수__3.4.2 기술통계 함수__3.4.3 전역변수, 지역변수, 매개변수3.5 제어문(조건문)__3.5.1 if문__3.5.2 switch문__3.5.3 for문__3.5.4 while문CHAPTER 4 데이터 핸들링4.1 dplyr와 tidyr 치트시트4.2 데이터 핸들링 기초__4.2.1 tbl_df()__4.2.2 glimpse()__4.2.3 %% ( 파이프)4.3 데이터 열/행 조작__4.3.1 gather()__4.3.2 spread()__4.3.3 separate()__4.3.4 unite()4.4 필요한 행만 선택하기__4.4.1 filter()__4.4.2 slice()4.5 필요한 열만 선택하기__4.5.1 select()4.6 데이터 조합하기(열 기준)__4.6.1 bind_cols()__4.6.2 left_join()__4.6.3 right_join()__4.6.4 inner_join()__4.6.5 full_join()4.7 데이터 조합하기(행 기준)__4.7.1 bind_rows()__4.7.2 intersect()__4.7.3 setdiff()__4.7.4 union()4.8 파생 데이터 만들기 __4.8.1 mutate()__4.8.2 transmute()PART 3 데이터 분석하기CHAPTER 5 데이터 가져오기5.1 CSV, XLS, TXT: 공공데이터포털__5.1.1 CSV 데이터__5.1.2 엑셀 데이터__5.1.3 TXT 데이터5.2 XML과 JSON: 서울열린데이터광장__5.2.1 XML 데이터__5.2.2 JSON 데이터5.3 데이터베이스__5.3.1 MS SQL 서버__5.3.2 MySQL__5.3.3 dbplyr와 pool 패키지5.4 R 내장 데이터셋5.5 빅데이터(feather와 fst)CHAPTER 6 통계분석 기초6.1 통계분석 기법__6.1.1 요약통계__6.1.2 가설검정: 귀무가설, 대립가설, p 값__6.1.3 평균과 표준편차__6.1.4 빈도 분석__6.1.5 분위수와 사분위수6.2 정규분포와 정규성 검정__6.2.1 표준정규분포 곡선__6.2.2 샤피로-윌크 검정6.3 데이터 검정__6.3.1 카이제곱검정__6.3.2 t 검정__6.3.3 분산분석CHAPTER 7 고급 데이터 분석 기법7.1 상관분석7.2 회귀분석__7.2.1 다양한 회귀분석 방법__7.2.2 다중회귀분석 실습7.3 의사결정나무__7.3.1 의사결정나무 개요__7.3.2 의사결정나무 R 함수__7.3.3 의사결정나무 실습7.4 랜덤 포레스트CHAPTER 8 데이터 시각화8.1 ggplot2 패키지__8.1.1 ggplot2 패키지 설치__8.1.2 소품문 및 참고 자료8.2 ggplot2 구성 요소와 문법 구조__8.2.1 메타데이터 생성__8.2.2 레이어 상속__8.2.3 colour 매핑과 group 매핑__8.2.4 기하 객체와 통계 객체__8.2.5 기하 객체와 통계 객체의 결합8.3 ggplot2 치트시트__8.3.1 변수가 하나일 때__8.3.2 변수가 두 개일 때8.4 ggThemeAssist 패키지__8.4.1 ggThemeAssist 패키지 설치__8.4.2 Settings__8.4.3 Panel & Background__8.4.4 Axis__8.4.5 Title and label__8.4.6 Legend__8.4.7 Subtitle and Caption8.5 ggplot2와 ggThemeAssist 함께 활용하기PART 4 클라우드를 이용한 데이터 분석CHAPTER 9 클라우드 분석 환경 구성9.1 아마존 웹 서비스__9.1.1 아마존 웹 서비스 가입하기__9.1.2 리눅스 R R스튜디오 구성__9.1.3 웹으로 R스튜디오 접속하기__9.1.4 요금표9.2 애저__9.2.1 애저 가입하기__9.2.2 리눅스 R R스튜디오 구성 __9.2.3 웹으로 R스튜디오 접속하기__9.2.4 요금표CHAPTER 10 클라우드 분석 활용하기10.1 AWS 클라우드로 분석하기__10.1.1 인스턴스 구성__10.1.2 R스튜디오 컴파일 설정 및 새 프로젝트__10.1.3 HTML 컴파일 및 접속__10.1.4 의사결정나무 R 마크다운 버전10.2 R 마크다운으로 데이터 연동형 보고서 작성하기__10.2.1 R 마크다운 치트시트__10.2.2 R 마크다운 기초__10.2.3 청크 옵션__10.2.4 라벨__10.2.5 기타 청크 옵션10.3 shiny로 반응형 분석 앱 개발하기__10.3.1 shiny 웹 앱 생성__10.3.2 랜덤 포레스트 분석 앱__10.3.3 의사결정나무 분석 앱10.4 shiny와 플로틀리로 반응형 시각화 강화하기
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