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    모두를 위한 R 데이터 분석 입문

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    모두를 위한 R 데이터 분석 입문

    • 오세종 저
    • 한빛아카데미
    • 2019년 08월 24일
    • 정가
      26,000원
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    ISBN: 9791156644590 480쪽 188 x 235 (㎜)

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    누구나 쉽게 배울 수 있는 R 데이터 분석 입문서


    《모두를 위한 R 데이터 분석 입문》은 K-MOOC 공개강좌인 오세종 교수의 ‘R 데이터 분석 입문’ 강의를 기반으로 집필되었습니다.


    이 책에서는 R에서 사용하는 다양한 문법을 최대한 쉽게 이해할 수 있도록 기본 개념을 상세하게 설명하면서 다양한 예제도 함께 제시하고 있습니다. 또한 R을 이용하여 데이터를 분석하기 위해 필요한 데이터 탐색, 데이터 전처리, 데이터 시각화 과정을 학습하고, 공공 빅데이터를 활용하여 실제로 어떻게 데이터를 분석하는지 실습할 수 있습니다. R을 처음 접하는 입문자라도 이 책의 내용을 따라하기만 하면 R뿐만 아니라 데이터 분석까지 제대로 이해할 수 있을 것입니다.


    ※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다


    출판사 리뷰


    저자 소개

    오세종

    저자 : 오세종
    서강대학교 컴퓨터학부 학사와 석사를 거쳐 동대학원 컴퓨터학과에서 접근제어 이론으로 박사학위를 받았다. 학위 후 George Mason University에서 Post Doc. 연구원으로 2년간 일하였다. 대우정보시스템 CIM 사업부에 근무하면서 데이터베이스 설계, ERP 시스템 개발에도 참여하였다. 현재 단국대학교 소프트웨어학과 교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야로 빅데이터 분석, 데이터 시각화, 머신러닝을 활용한 의료분야 진단모델 개발 등이 있다, 저서로는 『데이터베이스 설계 및 구축』(생능출판사, 2012), 『C로 배우는 기초 프로그래밍』(그린, 2010) 등이 있다.

    책 속에서

    목차

    Chapter 01 데이터 분석과 R
    01. 데이터의 시대
    02. 빅데이터
    03. 데이터 분석 과정
    04. R과 R 스튜디오의 설치 및 사용

    Chapter 02 변수와 벡터
    01. R의 기본 연산
    02. 변수
    03. 벡터의 이해
    04. 벡터의 연산
    05. 리스트와 팩터

    Chapter 03 매트릭스와 데이터프레임
    01. 매트릭스
    02. 데이터프레임
    03. 매트릭스와 데이터프레임 다루기
    04. 파일 데이터 읽기/쓰기

    Chapter 04 조건문, 반복문, 함수
    01. 조건문
    02. 반복문
    03. apply() 함수
    04. 사용자 정의 함수
    05. 조건에 맞는 데이터의 위치 찾기

    Chapter 05 단일변수 자료의 탐색
    01. 자료의 종류
    02. 단일변수 범주형 자료의 탐색
    03. 단일변수 연속형 자료의 탐색

    Chapter 06 다중변수 자료의 탐색
    01. 산점도
    02. 상관분석
    03. 선그래프
    04. 자료의 탐색 실습

    Chapter 07 데이터 전처리
    01 결측값
    02 특이값
    03 데이터 정렬
    04 데이터 분리와 선택
    05 데이터 샘플링과 조합
    06 데이터 집계와 병합

    Chapter 08 데이터 시각화
    01. 데이터 시각화 기법
    02. ggplot 패키지
    03. 차원 축소

    Chapter 09 지도와 데이터
    01. 구글맵 이용 준비
    02. 특정 지역의 지도 보기
    03. 지도 위에 마커와 텍스트 표시
    04. 지도 위에 데이터 표시

    Chapter 10 워드클라우드
    01. 워드클라우드의 개요
    02. 인터넷 검색어 분석
    03. 공공 빅데이터

    Chapter 11 회귀분석
    01. 단순선형 회귀분석
    02. 다중선형 회귀분석
    03. 로지스틱 회귀분석

    Chapter 12 군집화와 분류
    01. 군집화와 분류의 개요
    02. k-평균 군집화
    03. k-최근접 이웃 분류
    04. k-fold 교차 검증

    Chapter 13 데이터 분석 사례
    01 분석 대상 데이터 준비
    02 데이터 탐색
    03 기간별 분석
    04. 역삼1동 상권 분석

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