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품목정보
| 출간일 | 2021년 02월 15일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 600쪽 | 188*257mm |
| ISBN13 | 9791197347009 |
| ISBN10 | 1197347003 |
데이터 분석의 모든 것
: 입문자를 위한 개념 이해부터 정형·비정형 데이터 분석까지
장원중,이정인 저
|
아이리포
|
2021년 02월 15일
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![[예스리커버] 사이보그가 되다](https://image.yes24.com/goods/96565175/L)
책소개 책소개 보이기/감추기
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데이터 분석은 기초 통계, R 입문에 대한 선행학습을 필요로 합니다. 그런데 각각의 책으로 선행학습을 하다 보면 데이터 분석에 들어가기도 전에 포기를 하는 상황을 맞이합니다. 이 책은 데이터 분석에 꼭 필요한 기초 통계, 데이터 과학을 한 권에 담아서 데이터 분석에 지체 없이 진입하게 돕고, 데이터 분석의 큰 그림을 보여줍니다 |
목차 목차 보이기/감추기
| Part 1. 비전공자를 위한 기초 지식(통계, R) ____Chapter 1. 기초 통계 ________1.1 통계 개요 ____________1.1.1 통계학의 중요 용어와 개념 ____________1.1.2 통계 자료의 획득 방법 ________1.2 기초 통계량과 확률 ____________1.2.1 집중화 경향 대표값 ____________1.2.2 분산도 ____________1.2.3 확률 이론 ________1.3 정규분포와 정규화 ____________1.3.1 정규분포 ____________1.3.2 표준화 ________1.4 가설 검정 ____________1.4.1 통계적 가설 ____________1.4.2 가설 검정 ________연습문제 ____Chapter 2. R 프로그래밍 ________2.1 프로그래밍 환경 만들기 ____________2.1.1 프로그래밍 언어, R ____________2.1.2 R 설치하기 ____________2.1.3 R Studio 설치하기 ____________2.1.4 R 패키지 설치하기 ________2.2 변수와 데이터 타입 ____________2.2.1 변수 ____________2.2.2 데이터 타입 ________2.3 데이터 구조 ____________2.3.1 백터 ____________2.3.2 매트릭스(행렬) ____________2.3.3 데이터프레임 ____________2.3.4 배열 ____________2.3.5 리스트 ________2.4 R 기초 프로그래밍 ____________2.4.1 연산 ____________2.4.2 흐름 제어문 ____________2.4.3 함수 ____________2.4.4 유용한 함수와 상수 ________2.5 R을 이용한 데이터 조작 방법 ____________2.5.1 데이터의 대략적인 특징 파악에 유용한 함수 ____________2.5.2 외부 파일 읽기 ____________2.5.3 데이터 추출 ____________2.5.4 데이터 구조 변경 ________연습문제 Part 2. 데이터 마트와 통계 분석 ____Chapter 3. 탐색적 데이터 분석 개요 ________3.1 탐색적 데이터 분석 개요 ____________3.1.1 데이터 대표값 탐색 ____________3.1.2 데이터 분산도 탐색 ____________3.1.3 데이터 분포 탐색 ____________3.1.4 변수 간 관계 탐색 ________연습문제 ____Chapter 4. 데이터 준비(전처리) ________4.1 데이터 전처리 ____________4.1.1 데이터 변환, 처리 ____________4.1.2 결측값 처리 ____________4.1.3 이상값 검색 ____________4.1.4 데이터 정규화 ________4.2 차원 축소 ____________4.2.1 차원 축소의 필요성 ____________4.2.2 주성분분석 ____________4.2.3 요인분석 ________4.3 변수 선택 ____________4.3.1 변수 선택 방법 ____________4.3.2 상관계수 ____________4.3.3 카이제곱검정 ____________4.3.4 0에 가까운 분산 ________연습문제 ____Chapter 5. 통계 기반 데이터 분석 ________5.1 기술 통계와 추론 통계 ____________5.1.1 기술 통계 ____________5.1.2 추론 통계 ________5.2 상관분석 ____________5.2.1 분석 방법 ____________5.2.2 상관계수 검정 ________5.3 선형회귀분석 ____________5.3.1 단순선형회귀 ____________5.3.2 다중선형회귀 ____________5.3.3 모델 진단 그래프 ____________5.3.4 회귀분석 모델의 체크사항 ________5.4 시계열분석 ____________5.4.1 시계열 데이터 개요 ____________5.4.2 정상성 ____________5.4.3 비정상 시계열을 정상 시계열로 전환하는 방법 ____________5.4.4 시계열 모델 ________5.5 주성분분석 ____________5.5.1 주성분분석 개요 ____________5.5.2 주성분분석 과정 설명 ____________5.5.3 주성분분석 목적 ____________5.5.4 주성분분석의 예 ____________5.5.5 주성분분석 해석 ____________5.5.6 적절한 주성분 개수 선택법 ________연습문제 Part 3. 정형 데이터 마이닝 ____Chapter 6. 분류분석 ________6.1 데이터 마이닝 ____________6.1.1 데이터 마이닝의 개념 ____________6.1.2 데이터 마이닝의 대표적 기능 ____________6.1.3 데이터 마이닝 추진 단계 ____________6.1.4 분류분석의 주요 모델 ________6.2 의사결정나무 ____________6.2.1 의사결정나무 모델의 개념 ____________6.2.2 분류 변수와 분류 기준값의 선택 방법 ____________6.2.3 의사결정나무의 구조 ____________6.2.4 의사결정나무 분석 예제(rpart() 함수) ____________6.2.5 의사결정나무 분석 예제(ctree() 함수) ________6.3 로지스틱 회귀 ____________6.3.1 로지스틱 회귀 모델의 개념 ____________6.3.2 로지스틱 회귀 모델 예제(glm() 함수) ________6.4 인공신경망 ____________6.4.1 인공신경망 모델의 개념 ____________6.4.2 단층신경망 ____________6.4.3 다층신경망 ____________6.4.4 피드포워드신경망 ____________6.4.5 인공신경망 분석 예제(nnet() 함수) ____________6.4.6 인공신경망 분석 예제(neuralnet() 함수) ________6.5 앙상블 ____________6.5.1 앙상블 모델의 개념 ____________6.5.2 배깅과 분석 예제(bagging() 함수) ____________6.5.3 부스팅과 분석 예제(adabag::boosting() 함수) ____________6.5.4 랜덤 포레스트와 분석 예제(randomForest() 함수) ________6.6 서포트 벡터 머신 ____________6.6.1 서포트 벡터 머신 모델의 개념 ____________6.6.2 서포트 벡터 머신 분석 예제(ksvm() 함수) ____________6.6.3 서포트 벡터 머신 분석 예제(svm() 함수) ________6.7 나이브 베이즈 ____________6.7.1 나이브 베이즈 모델의 개념 ____________6.7.2 나이브 베이즈 분석 예제(naiveBayes() 함수) ________6.8 k-최근접 이웃 ____________6.8.1 k-최근접 이웃 모델의 개념 ____________6.8.2 k-최근접 이웃 분석 예제(knn() 함수) ____________6.8.1 k-최근접 이웃 분석 예제(kknn() 함수) ________연습문제 ____Chapter 7. 분류분석 모델 평가 ________7.1 정오분류표 ____________7.1.1 분류분석 모델 평가를 위한 고려사항 ____________7.1.2 정오분류표 ____________7.1.3 신경망, 의사결정나무, 랜덤 포레스트 모델을 비교 평가하는 예제 ________7.2 ROC 곡선과 AUC ____________7.2.1 ROC 곡선과 AUC의 개념 ____________7.2.2 ROC 곡선과 AUC를 계산하여 모델을 평가하는 예제 ____________7.2.3 세 가지 분류분석 모델의 평가를 하나의 ROC 곡선으로 비교하는 예제 ________7.3 이익도표와 향상도 곡선 ____________7.3.1 이익도표와 향상도 곡선의 개념 ____________7.3.2 이익도표와 향상도 곡선을 그린 예제 ________7.4 데이터 추출 방법 ____________7.4.1 홀드아웃과 홀드아웃 예제 ____________7.4.2 교차검증과 교차검증 예제 ____________7.4.3 붓스트랩과 붓스트랩 예제 ________7.5 클래스 불균형 ____________7.5.1 클래스 불균형의 개념과 예제 ____________7.5.2 업샘플링과 예제 ____________7.5.3 다운샘플링과 예제 ____________7.5.4 SMOTE와 예제 ________연습문제 ____Chapter 8. 군집분석과 연관분석 ________8.1 군집분석 ____________8.1.1 계층적 군집분석 ____________8.1.2 k-평균 군집분석 ____________8.1.3 혼합분포 군집분석 ____________8.1.4 SOM 군집분석 ____________8.1.5 SOM 군집분석 예제 ________8.2 연관분석 ____________8.2.1 연관규칙분석 ________연습문제 Part 4. 비정형 데이터 마이닝 ____Chapter 9. 텍스트 마이닝 ________9.1 텍스트 마이닝 개요 ____________9.1.1 텍스트 마이닝의 개념 ____________9.1.2 텍스트의 위계적 구조 ____________9.1.3 단어 표현 방법 ____________9.1.4 텍스트 마이닝의 기능 ________9.2 텍스트 마이닝 기본 프로세스 ____________9.2.1 텍스트 수집 ____________9.2.2 텍스트 전처리 ________9.3 유사도 거리 ____________9.3.1 유사도 거리 함수 ____________9.3.2 유사도 거리를 계산하는 예제 ________9.4 워드 클라우드 ____________9.4.1 워드 클라우드 ________9.5 감성분석 ____________9.5.1 김성분석 ________9.6 카운터 기반의 단어 표현 ____________9.6.1 원-핫 인코딩 ____________9.6.2 백오브워드 ____________9.6.3 단어 빈도-역문서 빈도 ________9.7 워드 임베딩을 위한 단어 표현 ____________9.7.1 워드투벡터 ____________9.7.2 글로브 ________연습문제 ____Chapter 10. 사회연결망 분석 ________10.1 사회연결망 개요 ____________10.1.1 사회연결망 개념 ____________10.1.2 중심성 ____________10.1.3 사회연결망 예제(대통령 브리핑 486~488.txt) ________연습문제 ____부록 ________정답 및 해설 ________참고문헌 ________찾아보기 |
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저자 소개 (2명)
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”대학에서 지리학을 전공하고 졸업과 동시에 [공공 빅데이터 청년 인턴십 1기] 교육과정을 수료했습니다. 빅데이터 분야를 목표로 하는 비전공자로서 이전에도 통계 및 R 프로그래밍 책을 여러 권 접해 보았지만 책을 따라가기에 급급했고, 지나고 보면 머릿속에 크게 남는 것이 없었습니다. 그렇지만 이 책은 기초 통계를 시작으로 데이터 분석에 필요한 개념을 먼저 짚어주고 이후에 충분한 실습을 하게 했습니다. 그 결과 학습을 마친 지금도 기억에 많이 남아 있네요. 무엇보다 저처럼 비전공자가 처음 접하는 용어가 쉽게 설명되어 있어서 큰 도움이 되었습니다.” _정원화
“대학에서 전자공학을 전공하고 [공공 빅데이터 청년 인턴십 1기] 교육과정을 수료했습니다. 비전공자이기 때문에 교육과정을 이수하면서 어려움이 많았는데 이 책은 그때 어려움을 겪었던 통계 지식, 분석 기법, 데이터 처리 방법 등이 구글링을 하지 않아도 될 만큼 자세히 써져 있어 매력적입니다. 데이터 분석 분야에서는 통계 지식이 매우 중요한 만큼 저처럼 통계 기초가 잡히지 않은 분에게 추천합니다.” _장승일
“대학에서 정보통계학을 전공하고 [공공 빅데이터 청년 인턴십 1기] 교육과정을 수료했습니다. 이 책은 기초 통계, 함수 사용 방법, 분석 기법에 대해서 친절하게 설명되어 있습니다. 교육과정 동기 수료생들을 보니 통계를 어려워하더군요. 기초 통계를 완벽하게 다지고 싶은 분, 그리고 분석 기법을 제대로 공부하고 싶은 분에게 추천 드립니다.” _정지서
“대학에서 전자공학을 전공하고 [공공 빅데이터 청년 인턴십 1기] 교육과정을 수료했습니다. 비전공자이기 때문에 교육과정을 이수하면서 어려움이 많았는데 이 책은 그때 어려움을 겪었던 통계 지식, 분석 기법, 데이터 처리 방법 등이 구글링을 하지 않아도 될 만큼 자세히 써져 있어 매력적입니다. 데이터 분석 분야에서는 통계 지식이 매우 중요한 만큼 저처럼 통계 기초가 잡히지 않은 분에게 추천합니다.” _장승일
“대학에서 정보통계학을 전공하고 [공공 빅데이터 청년 인턴십 1기] 교육과정을 수료했습니다. 이 책은 기초 통계, 함수 사용 방법, 분석 기법에 대해서 친절하게 설명되어 있습니다. 교육과정 동기 수료생들을 보니 통계를 어려워하더군요. 기초 통계를 완벽하게 다지고 싶은 분, 그리고 분석 기법을 제대로 공부하고 싶은 분에게 추천 드립니다.” _정지서
회원리뷰 (10건)
혜택 및 유의사항?
통계학 전공자가 아니지만 실무에 데이터 분석이 필요하여 공부를 하기 위해 이 책을 구매하게 되었습니다.
우선 '입문자를 위한 개념 이해부터 정형, 비정형 데이터 분석까지'란 문구를 보고 기초지식이 부족하지만 입문자를 위한 책이여서 개념정리가 잘되어 있을거라 생각하고 구매하였습니다.
데이터 분석 입문자에게 꼭 필요한 지식인 통계, R프로그;
리뷰제목
통계학 전공자가 아니지만 실무에 데이터 분석이 필요하여 공부를 하기 위해 이 책을 구매하게 되었습니다.
우선 '입문자를 위한 개념 이해부터 정형, 비정형 데이터 분석까지'란 문구를 보고 기초지식이 부족하지만 입문자를 위한 책이여서 개념정리가 잘되어 있을거라 생각하고 구매하였습니다.
데이터 분석 입문자에게 꼭 필요한 지식인 통계, R프로그래밍, 데이터 분석 등에 관한 내용이 잘 정리되어 있고 개념을 이해하기 쉬웠고, 데이터 분석에 많이 사용되는 R프로그래밍 코드 실습을 통해 실무에도 활용이 가능하여 큰 도움이 될 것이라 예상합니다.
비전공자의 입장에서 느끼기에는 기초 통계부터 실습까지 쉽게 다가갈 수 있어서 좋았습니다.
또한 데이터 분석, 머신 러닝, 딥러닝, 자연어처리까지 많은 내용들을 쉽게 쉽게 설명을 해주셔서 이해하기 편안했고 큰 도움이 되었습니다.
ADP나 ADSP, 빅데이터 분석기사와 같은 자격증 시험과 관련된 도서에 있는 내용들이 대부분 담겨 있기에 함께 활용을 해도 매우 좋을 것 같;
리뷰제목
비전공자의 입장에서 느끼기에는 기초 통계부터 실습까지 쉽게 다가갈 수 있어서 좋았습니다.
또한 데이터 분석, 머신 러닝, 딥러닝, 자연어처리까지 많은 내용들을 쉽게 쉽게 설명을 해주셔서 이해하기 편안했고 큰 도움이 되었습니다.
ADP나 ADSP, 빅데이터 분석기사와 같은 자격증 시험과 관련된 도서에 있는 내용들이 대부분 담겨 있기에 함께 활용을 해도 매우 좋을 것 같습니다.
영화 '기생충'에서 많은 사람들이 왜 제목이 '기생충'일까 궁금해했었다. 그리고 영화를 보고나서야 이것보다 더 적절한 제목은 없다고들 했다. '데이터 분석의 모든 것' 또한 한 권으로 데이터 분석의 모든 것이 가능할까 궁금해할 수 있는데, 꼭 읽어보길 권한다.
데이터 분석서가 많지 않은데 여러 권 볼 필요가 없이 이 책 한권이면 충분하다. 특히, 각 챕터별 깊이;
리뷰제목
영화 '기생충'에서 많은 사람들이 왜 제목이 '기생충'일까 궁금해했었다. 그리고 영화를 보고나서야 이것보다 더 적절한 제목은 없다고들 했다. '데이터 분석의 모든 것' 또한 한 권으로 데이터 분석의 모든 것이 가능할까 궁금해할 수 있는데, 꼭 읽어보길 권한다.
데이터 분석서가 많지 않은데 여러 권 볼 필요가 없이 이 책 한권이면 충분하다. 특히, 각 챕터별 깊이의 조절이 잘 되어있어 처음 접하는 입문자부터 데이터 분석을 접해본 전문가까지도 지루하지 않게 볼 수 있다. (챕터 마지막의 연습문제는 잘 이해했는지 확인하기에 매우 좋다. ^^;;;)
R 기반의 프로그래밍도 실습과 함께 실력을 향상시킬 수 있으며, 범위 또한 시각화까지 다루고 있어 한 권만 보면 데이터 분석의 기초 그 이상을 잡게 될 것이다.
약 600페이지 분량이라 많게 느껴질 수 있으나, 실습 코드들과 시각화 그래프들의 조화가 잘 되어서 그리 오래 걸리진 않는 듯 하니... 책상 근처에 두고 조금씩 이론과 실습을 병행하기에 딱 좋다.
빅데이터 분석을 시작한다면, '데이터 분석의 모든 것'으로 시작하길 추천한다.
한줄평 (5건)
혜택 및 유의사항
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선물했어요 도움이되었음좋겠습니다^^
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g**********0
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2021.08.05
R언어 기반으로 사례와 예제가 많아 ADSP/ADP 자격증 공부에도 도움이 됐습니다
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YES마니아 : 로얄
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2021.04.30
데이터분석 입문자용으로 적합하고 사례가 많이 나와 있어서 좋습니다
이 한줄평이 도움이 되었나요?
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YES마니아 : 로얄
d***7
|
2021.04.28
