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 ※ 알려드립니다.발행일 : 2022-01-17
책소개이 책이 속한 분야- 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 R 데이터 분석 자습서 이 책은 독학으로 R 데이터 분석을 배우는 입문자가 ‘꼭 필요한 내용을 제대로’ 학습할 수 있도록 구성했다. ‘무엇을’, ‘어떻게’ 학습해야 할지조차 모르는 입문자의 막연한 마음을 살펴, 과외 선생님이 알려주듯 친절하게, 그러나 핵심적인 내용만 콕콕 집어준다. 책의 첫 페이지를 펼쳐서 마지막 페이지를 덮을 때까지, 혼자서도 충분히 데이터 분석을 배울 수 있다는 자신감과 확신이 계속될 것이다! - 30명의 베타리더 검증으로, ‘함께 만든’ 입문자 맞춤형 도서 30명의 베타리더와 함께 구성하여 입문자에게 맞는 난이도, 분량, 학습 요소 등을 적극 반영했다. 어려운 용어와 개념은 한 번 더 풀어쓰고, 복잡한 설명은 눈에 잘 들어오는 그림으로 풀어냈다. ‘혼자 공부해 본’ 여러 입문자의 초심과 눈높이가 책 곳곳에 반영된 것이 이 책의 가장 큰 장점이다. 4. 누구를 위한 책인가요? ● 프로그래밍도 통계도 처음 배우는 입문자 ● R 언어로 데이터 분석을 시작하고 싶은 비전공자 ● 학부에서 R 언어를 수강했지만, 여전히 아쉬움이 남아 있는 통계 전공자 ● 학원이나 강의로 따로 데이터 분석을 배우기에는 시간과 여건이 부족한 직장인 ● 데이터 분석에 관심 있는 일반인 누구나 목차Chapter 01 빅데이터와 R : R 언어를 소개하고 데이터 분석에서 왜 R 언어를 사용하는지 알아봅니다. 01-1 빅데이터와 R 언어 __빅데이터 시대 __R 언어를 소개합니다 __R의 장단점 [3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [확인문제] 01-2 개발 환경 설치 __R 설치 파일 다운로드하기 __R 설치하기 __R 실행하기 __R 스튜디오 설치 파일 다운로드하기 __R 스튜디오 설치하기 [좀 더 알아보기] R 스튜디오 클라우드 [4가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [확인문제] 01-3 R 스튜디오 인터페이스와 환경 설정 __R 스튜디오 인터페이스 __환경 설정하기 __필수 작업 환경 설정하기 __스크립트 생성 및 저장하기 __코드 실행하기 [좀 더 알아보기] 도움말 사용하기 [5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [확인문제] Chapter 02 데이터 분석을 위한 기본 다지기 : 데이터 분석 과정을 알아보고 데이터란 무엇인지 살펴봅니다. 02-1 데이터 분석 과정 __1단계: 데이터 분석 설계하기 __2단계: 데이터 준비하기 __3단계: 데이터 가공하기 __4단계: 데이터 분석하기 __5단계: 결론 도출하기 [5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [확인문제] 02-2 데이터의 생김새 __데이터 구조 간 관계 및 데이터 유형 __벡터 __범주형 자료 __행렬과 배열 __리스트와 데이터 프레임 [6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [확인문제] Chapter 03 R 프로그래밍 익히기 : R 프로그래밍 기본 문법을 알아봅니다. 03-1 변수와 함수 __변수 만들기 __함수 호출하기 __내장 함수 사용하기 __사용자 정의 함수 만들기 __return( ) 함수를 사용하는 이유 [5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [확인문제] 03-2 패키지 __패키지 설치하기 __설치한 패키지 확인하기 __패키지 로드하기 __패키지 삭제하기 __주요 패키지 활용하기 [좀 더 알아보기] 필요한 패키지 찾아보기 [4가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] 03-3 조건문과 반복문 __연산자 __if-else 조건문 __반복문 [좀 더 알아보기] R 코드 오류 해결하기 [6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] Chapter 04 데이터 다루기 : 데이터를 수집하고 관측하고 탐색하여 데이터 특성을 파악하는 방법을 알아봅니다. 04-1 데이터 수집하기 __직접 데이터 입력하기 __외부 데이터 가져오기: TXT 파일 __외부 데이터 가져오기: CSV 파일 __외부 데이터 가져오기: 엑셀 파일 __외부 데이터 가져오기: XML, JSON 파일 [4가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] 04-2 데이터 관측하기 __데이터 전체 확인하기 __데이터 요약 확인하기 __기술통계량 확인하기 __데이터 빈도분석하기 [6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] 04-3 데이터 탐색하기 __막대 그래프 그리기 __상자 그림 그리기 __히스토그램 그리기 __파이차트 그리기 __줄기 잎 그림 그리기 __산점도 그리기 [6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] Chapter 05 데이터 가공하기 : 데이터 분석이 수월하도록 데이터를 추출하고 정렬하거나 구조를 변형해 봅니다. 05-1 dplyr 패키지 __dplyr 패키지 설치 및 로드하기 __데이터 추출 및 정렬하기 __데이터 추가 및 중복 데이터 제거하기 __데이터 요약 및 샘플 추출하기 __파이프 연산자: %〉% [2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] 05-2 데이터 가공하기 __필요한 데이터 추출하기 __데이터 정렬하기 __데이터 요약하기 __데이터 결합하기 [4가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] 05-3 데이터 구조 변형하기 __넓은 모양 데이터를 긴 모양으로 바꾸기: melt( ) 함수 __긴 모양 데이터를 넓은 모양으로 바꾸기: cast( ) 함수 [좀 더 알아보기] cast( ) 함수로 데이터 요약하기 [2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] 05-4 데이터 정제하기 __결측치 확인하기 __결측치 제외하기 __결측치 개수 확인하기 __결측치 제거하기 __결측치 대체하기 __이상치 확인하기 __이상치 처리하기 [3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] Chapter 06 데이터 시각화: ggplot2 패키지 : 데이터 시각화의 꽃, ggplot2 패키지를 활용하여 그래프를 그려봅니다. 06-1 그래프 그리기 __그래프 기본 틀 만들기: ggplot( ) 함수 __산점도 그리기: geom_point( ) 함수 __선 그래프 그리기: geom_line( ) 함수 __막대 그래프 그리기: geom_bar( ) 함수 __상자 그림 그리기: geom_boxplot( ) 함수 __히스토그램 그리기: geom_histogram( ) 함수 [좀 더 알아보기1] 연산자로 이어진 코드 줄 바꿈하기 [좀 더 알아보기2] 그래프에 그래프 더하기 [3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] 06-2 그래프에 객체 추가하기 __사선 그리기: geom_abline( ) 함수 __평행선 그리기: geom_hline( ) 함수 __수직선 그리기: geom_vline( ) 함수 __레이블 입력하기: geom_text( ) 함수 __도형 및 화살표 넣기: annotate( ) 함수 [좀 더 알아보기1] 그래프와 축에 제목 추가하고 디자인 테마 적용하기 [좀 더 알아보기2] 절편과 기울기 구하기: 회귀분석 [3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] 06-3 지도 시각화: ggmap 패키지 __구글 지도 API 키 발급받기 __ggmap 패키지로 구글 지도 활용하기 [3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] Chapter 07 프로젝트로 실력 다지기 : 앞에서 배운 내용을 바탕으로 공공 데이터를 직접 분석해 봅니다. 07-1 지역별 국내 휴양림 분포 비교하기 __데이터 수집: 전국 휴양림 표준 데이터 다운로드하기 __데이터 가공: 엑셀로 전처리하기 __데이터 분석: 빈도분석하고 시각화하기 [분석 단계로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] 07-2 해외 입국자 추이 확인하기 __데이터 수집: 입국 통계 데이터 다운로드하기 __데이터 가공(1): 엑셀로 전처리하기 __데이터 가공(2): 데이터 재구조화하기 __데이터 분석: 시각화하기 [분석 단계로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] 07-3 지도에서 코로나19 선별진료소 위치 확인하기 __데이터 수집: 코로나19 선별진료소 위치 정보 다운로드하기 __데이터 가공: 필요한 데이터 추출하기 __데이터 분석(1): 빈도분석하기 __데이터 분석(2): 지도 시각화하기 [분석 단계로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] 07-4 서울시 지역별 미세먼지 농도 차이 비교하기 __데이터 수집: 서울시 일별 미세먼지 데이터 다운로드하기 __데이터 가공(1): 엑셀로 전처리하기 __데이터 가공(2): 필요한 데이터 추출하기 __데이터 분석(1): 데이터 탐색하고 시각화하기 __데이터 분석(2): 가설 검정하기 [좀 더 알아보기] 세 개 이상의 집단 간 평균 차이 검정하기: 분산분석 [분석 단계로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] Chapter 08 데이터 분석 보고서 공유하기 : 데이터 분석 결과를 효과적으로 공유할 수 있는 방법을 알아봅니다. 08-1 RPubs로 데이터 분석 결과 공유하기 __R 마크다운 문서 만들기 __R 마크다운 문서 미리보기 __R 마크다운 문서 저장 형식 변경하기 __RPubs에 배포하기 [좀 더 알아보기] R 마크다운 문법 [4가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [확인문제] 08-2 샤이니로 인터랙티브 웹 앱 만들기 __샤이니 파일 생성하기 __샤이니 앱 구조 살펴보기 __샤이니 앱 배포하기 __input 컨트롤 위젯 [4가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수] [확인문제] 부록 A 데이터 분석 툴 소개 정답 및 해설 찾아보기
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| 저자, 출판사 | [상세설명참조] |
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(개) 
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