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Chapter 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 |
저강전희
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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 도서 특징 하나, ‘입문자 맞춤형 7단계 구성’을 따라가며 체계적으로 반복하는 탄탄한 학습 설계! 이 책은 R 데이터 분석의 핵심 내용을 7단계에 걸쳐 반복 학습하면서 자연스럽게 머릿속에 기억되도록 구성했다. 모든 절에서 [핵심 키워드]와 [시작하기 전에]를 통해 각 절의 주제에 대한 대표 개념을 워밍업한 후, 본격적인 데이터 분석 핵심 이론과 실습을 거쳐 마무리에서는 [핵심 포인트]와 [확인 문제]로 한 번에 복습한다. ‘혼자 공부할 수 있는’ 커리큘럼을 그대로 믿고 끝까지 따라가다 보면 프로그래밍과 통계 공부가 난생 처음인 R 데이터 분석 입문자도 무리 없이 책을 끝까지 마칠 수 있다! 둘, 직접 해보는 193개 ‘손코딩’으로 핵심 문법을 익히고, 데이터 분석 감각은 ‘4가지 프로젝트’로 제대로! 핵심 문법과 이론 설명은 두 눈과 머리로 술술 읽으며 넘어가고, R 코딩 감각은 직접 해보며 익힐 수 있는 193개의 엄선된 실습 예제를 담았다. 입문자에게 가장 필요한 반복 학습과 연습을 따라가다 보면 책에 담긴 코드를 ‘나의 코드’로 만들 수 있다. 마지막으로 R 언어로 공공 데이터 분석까지 직접 해보면 데이터 수집부터 분석 결과까지, 데이터 분석 전 과정을 몸소 익힐 수 있다. 셋, ‘혼공’의 힘을 실어줄 동영상 강의, 학습 사이트 지원 http://hongong.hanbit.co.kr 책으로만 학습하기엔 여전히 어려운 입문자를 위해 저자 직강 동영상도 지원한다. 또한 학습을 하며 궁금한 사항은 언제든지 질문할 수 있도록 학습 사이트를 제공한다. 저자가 질문 하나하나 직접 답변을 달아주고 있으며, R 언어 관련 최신 기술과 정보도 공유한다. 게다가 혼자 공부하고 싶지만 정작 혼자서는 자신 없는 사람들을 위해 혼공 학습단을 운영하여 마지막까지 포기하지 않고 독자가 완주할 수 있도록 최대한 지원한다. 넷, 언제 어디서든 가볍게 볼 수 있는 혼공 필수 [용어 노트] 제공 꼭 기억해야 할 핵심 개념과 용어만 따로 정리한 [용어 노트]를 제공한다. 처음 공부하는 사람들이 프로그래밍을 어려워하는 이유는 낯선 용어 때문이라는 것을 베타 리더를 통해 확인했다. 그러나 어려운 것이 아니라 익숙하지 않아서 헷갈리는 것이므로 용어나 개념이 잘 생각나지 않을 때는 언제든 부담 없이 용어 노트를 펼쳐보자. 제시된 용어 외에도 새로운 용어를 추가하면서 자신만의 용어 노트를 완성해가는 과정도 또 다른 재미가 될 것이다. ·쉽게 따라하며 데이터 분석에 다가가기 좋은 ‘데이터 분석의 알파벳’같은 도서입니다. - 베타리더 곽경태 님 ·데이터 분석을 물어볼 곳도 마땅치 않고 어떻게 시작해야 할지 난감할 때 이 책이 좋은 가이드가 됩니다. - 베타리더 박조은 님 ·이 책을 모두 읽었을 때 데이터 분석 관련한 전 과정을 경험할 수 있습니다. - 베타리더 손지민 님 ·실습 도중 발생하는 오류 해결 방법을 친절하게 설명하고 있어 오로지 학습에만 집중할 수 있습니다. - 베타리더 양민혁 님 ·설명을 읽고 바로 코딩하며 익히고, 매 절 마지막에 나오는 마무리로 개념을 확인할 수 있습니다. - 베타리더 이동희 님 ·초보자가 시작하기도 전에 좌절하지 않도록 개발 환경 설정, 용어, 코드를 상세하게 설명합니다. - 베타리더 임혁 님 |