품목정보
발행일	2020년 12월 27일
쪽수, 무게, 크기	328쪽 \| 21029730mm
ISBN13	9791188831708
ISBN10	1188831704

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CHAPTER 1 데이터 사이언스 001 ■ 1.1 데이터란 무엇인가? 002 1.1.1 데이터(Data)와 정보(Information) 002 1.1.2 자료, 정보, 지식, 지혜의 사이클 004 1.1.3 데이터 유형 005 1.1.4 데이터 크기 007 ■ 1.2 데이터 사이언스란? 008 1.2.1 데이터 사이언스 정의 008 1.2.2 데이터 사이언티스트(Data Scientist) 010 1.2.3 데이터 분석 VS 데이터 사이언스 011 ■ 1.3 데이터 사이언스 절차 012 ■ 1.4 데이터 사이언스를 위한 소프트웨어 014 CHAPTER 2 빅데이터 기술의 이해 017 ■ 2.1 빅데이터란? 018 2.1.1 빅데이터란 정확히 무엇일까요? 018 2.1.2 빅데이터의 3V 021 2.1.3 빅데이터의 부상 021 ■ 2.2 빅데이터 분석 023 ■ 2.3 빅데이터 활용 024 ■ 2.4 빅데이터 시대의 빅브라더 등장 026 CHAPTER 3 엑셀로 데이터 맛보기 029 ■ 3.1 엑셀 몰아보기 030 3.1.1 엑셀 화면 구성 030 3.1.2 데이터 입력 033 3.1.3 파일 저장 034 3.1.4 파일 열기 035 ■ 3.2 워크시트와 자동 서식 035 3.2.1 삽입과 삭제 035 3.2.2 이동과 복사 037 3.2.3 미리 만들어진 서식으로 문서 만들기 040 CHAPTER 4 엑셀로 데이터 정리하기 041 ■ 4.1 데이터 채우기 042 4.1.1 자동 채우기 042 4.1.2 빠른 채우기 045 ■ 4.2 데이터 유효성 검사하기 046 4.2.1 데이터 유효성 검사 기능 046 4.2.2 유효성 조건 설정 046 ■ 4.3 중복데이터 정리하기 050 ■ 4.4 셀 꾸미기 051 4.4.1 셀 서식 051 4.4.2 셀 스타일과 표 서식 056 4.4.3 메모 058 4.4.4 행과 열 크기 설정 060 ■ 4.5 기본함수 익히기 061 4.5.1 함수란? 061 4.5.2 셀 참조 하기 062 4.5.3 자동 합계 기능 064 4.5.4 함수 라이브러리와 함수 마법사 068 CHAPTER 5 엑셀로 데이터 고급지게 정리하기 071 ■ 5.1 조건부 서식 072 5.1.1 셀 강조 규칙과 상위/하위 규칙 072 5.1.2 데이터 막대/색조/아이콘 집합 074 5.1.3 수식을 사용한 조건부 서식 076 5.1.4 규칙 관리 077 ■ 5.2 차트 080 5.2.1 차트의 구성 요소 080 5.2.2 차트 만들기 081 5.2.3 차트 편집 085 5.2.4 스파크라인 차트 088 CHAPTER 6 엑셀로 데이터 관리하기 091 ■ 6.1 데이터 정렬하기 092 6.1.1 정렬의 기본 092 6.1.2 데이터 값으로 정렬 093 6.1.3 서식으로 정렬 095 ■ 6.2 데이터 추출하기 097 6.2.1 자동 필터 097 6.2.2 고급 필터 103 ■ 6.3 피벗테이블 106 6.3.1 피벗테이블 만들기 106 6.3.2 피벗테이블 편집 108 6.3.3 슬라이서 및 데이터 필터링 116 CHAPTER 7 종합 예제 119 ■ 7.1 시간대별 풍력 발전량 120 ■ 7.2 졸업 과정과 급여의 관계 129 CHAPTER 8 빅데이터 어떻게 다룰까? 135 ■ 8.1 R이란? 136 ■ 8.2 R과 RStudio 환경구축 136 8.2.1 R 다운로드 및 설치 137 8.2.2 R GUI 실행 140 8.2.3 R Studio 다운로드 및 설치 141 8.2.4 RStudio 실행 환경 143 ■ 8.3 R과 RStudio 다루기 147 8.3.1 RStudio에서 프로젝트 생성하기 147 8.3.2 RStudio 스크립트 저장 150 8.3.3 R Studio 스크립트 생성 152 8.3.4 함수와 패키지 153 CHAPTER 9 데이터 구조 157 ■ 9.1 데이터 구조와 연산 158 9.1.1 변수 158 9.1.2 벡터 163 9.1.3 팩터(factor) 174 9.1.4 행렬 175 9.1.5 리스트 183 9.1.6 데이터 프레임 187 ■ 9.2 데이터 읽고 쓰기 201 9.2.1 파일 저장하기 201 9.2.2 파일 불러오기 202 9.2.3 R 내장 데이터 읽기 206 ■ 9.3 데이터 정제하기 208 9.3.1 데이터 추출 209 9.3.2 일괄 처리하기 212 9.3.3 NA 처리하기 218 9.3.4 이상치 정제하기 220 CHAPTER 10 데이터 시각화해 봤니? 223 ■ 10.1 데이터 시각화란? 224 ■ 10.2 ggplot2 사용하기 225 ■ 10.3 히스토그램 227 ■ 10.4 밀도 도표 228 ■ 10.5 상자 도표 230 ■ 10.6 산점도 233 ■ 10.7 바 차트(Bar Chart) 235 CHAPTER 11 누가 생존했을까? 239 ■ 11.1 Kaggle? 240 ■ 11.2 Titanic Dataset 240 ■ 11.3 데이터 수집 240 ■ 11.4 데이터 살펴보기 241 11.4.1 새 프로젝트 생성 241 11.4.2 새 스크립트 파일 생성 242 11.4.3 파일 불러오기 242 11.4.4 데이터 살펴보기 243 11.4.5 데이터 요약 245 ■ 11.5 데이터 정제하기 245 ■ 11.6 데이터 시각화하기 248 CHAPTER 12 사람들은 어디로 많이 갔을까? 257 ■ 12.1 SK Data Hub 258 ■ 12.2 데이터 수집 258 ■ 12.3 데이터 살펴보기 259 ■ 12.4 데이터 정제하기 262 ■ 12.5 데이터 시각화하기 265 CHAPTER 13 우리나라 인구는 어떻게 변했을까? 273 ■ 13.1 공공데이터 274 ■ 13.2 데이터 수집 274 ■ 13.3 데이터 살펴보기 276 ■ 13.4 데이터 정제하기 279 ■ 13.5 데이터 시각화하기 284 CHAPTER 14 어떤 단어들이 많이 등장했을까? 289 ■ 14.1 비정형 데이터 290 ■ 14.2 데이터 수집 290 ■ 14.3 데이터 살펴보기 295 ■ 14.4 데이터 정제하기 297 ■ 14.5 텍스트 정형화하기 300 ■ 14.6 데이터 시각화하기 304 CHAPTER 15 웹데이터 가져오기? 307 ■ 15.1 웹 스크래핑? 308 ■ 15.2 데이터 수집 308 ■ 15.3 데이터 살펴보기 310 ■ 15.4 데이터 정제하기 314 ■ 15.5 데이터 시각화하기 319 INDEX 321

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저자 소개 (2명)

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우리는 다양한 종류의 디지털 소스로부터 매일같이 수많은 데이터가 쏟아져나오는 빅데이터 시대를 살아가고 있습니다. 앞으로 우리가 직면하게 될 4차 산업혁명 시대는 초연결성, 초지능성 사회를 지향하고 있습니다. 4차 산업혁명의 핵심 기술 중의 하나로 지목되고 있는 사물인터넷 기술로 인해 우리가 접하게 될 데이터의 크기와 종류는 더 크고 광범위해질 것으로 여겨집니다. 이것은 우리가 앞으로 다루게 될 데이터가 점차 기존의 데이터 관리 소프트웨어의 한계를 넘어선다는 것을 의미합니다. 그렇다면 어떻게 빅데이터를 다룰 수 있을까요? 이 책에서는 프로그래밍 언어 R을 소개합니다.

8.1 R이란?

R은 통계 및 그래픽을 위한 프로그래밍 언어입니다. 소프트웨어 개발을 위한 언어라기보다는 데이터를 분석하고 시각화하는 데 최적화된 언어라고 할 수 있습니다. R은 1990년대 초 뉴질랜드 오클랜드 대학의 로버트 젠틀맨과 로스 이하카에 의해 통계처리를 목적으로 개발되었지만, 그 응용분야가 점차 데이터마이닝, 머신러닝 등으로 확장되었습니다. R의 큰 장점은 오픈소스 언어이기 때문에 누구나 무료로 이용할 수 있다는 점입니다. 또한 인터프리터 언어로 컴파일 과정을 거치지 않아 분석 과정이 비교적 간결하며, 비전공자도 쉽게 배울 수 있다는 장점이 있습니다. 이러한 이유로 R은 빅데이터 시대에 여러 다양한 분야의 데이터 분석가들로부터 사랑을 받고 있습니다.

데이터 분석은 데이터를 수집하고, 데이터를 정제하고, 데이터를 시각화하고, 여러가지 분석 방법을 통해 분석하는 과정을 거쳐 데이터 안에 숨어있는 정보를 찾습니다. 우리는 R을 통해 데이터를 수집하는 방법과 데이터를 분석하기 전에 전처리하고 시각화 하는 방법에 대해 공부하려고 합니다.

8.2 R과 RStudio 환경구축

본격적으로 R을 다루기 위해서는 먼저 PC에 R과 RStudio를 설치해줘야 합니다. RStudio는 R을 사용하여 프로그램 작업을 편하게 할 수 있도록 도와주는 통합개발환경(Integrated Development Environments: IDE) 입니다. R과 RStudio는 인터넷상에서 무료로 다운받을 수 있습니다. 먼저 R을 다운로드하고 설치해봅시다.

--- 본문 중에서

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