책 제목을 통해서 알 수 있듯이 이 책은 실무 예제를 통해서 구체적인 분석을 체험하는 데에 초점을 맞추고 있으므로, 기본적인 통계학 지식을 지니고 있으며 Hadley Wickham의 R for Data Science 같은 기본 교과서를 학습한 사람들이 읽으면 더 많은 도움을 받을 수 있을 것 같다. 물론 이 책에서도 기본적인 내용들을 간략히 다루고 있지만, 초점은 프로젝트 작업을 통해서 실무에서 필요한 지식들을 체험하는 것에 맞춰져 있다.

이 책에서 다루고 있는 프로젝트들은 크게 (1) 정형데이터를 이용한 프로젝트 그리고 (2) 비정형 데이터를 이용한 프로젝트로 나눠진다. 먼저 정형데이터를 이용한 프로젝트들은 보통 흔히 다른 교재들에서도 접할 수 있는 탐색적 자료분석, ggplot2 패키지를 이용한 그래프 작성, A/B 테스트, 시계열 분석들이다. 프로젝트들에서 다루고 있는 각각의 개별주제들만 해도 자세히 알기 위해서는 따로 여러권의 개별 서적들을 학습해야 할 내용들이지만, 이 책에서는 그 주제들을 적절한 수준에서 흥미로운 현실의 사례들을 이용해 적절하게 잘 소개하고 있다고 생각한다. 이 책에서 나오는 내용을 충분히 학습한다면 이후 자신의 실제 프로젝트에서 관련 주제들을 다뤄야할 경우 어디에서부터 시작해야 하는지 방향감각을 얻을 수 있으리라 생각한다.

다음으로 비정형 데이터를 이용한 프로젝트들에 대해서도 다양한 사례를 통해서 다루고 있다. 특히 이 부분은 개인적으로 이 책을 읽게 된 계기이기도 하다. 이 책에서는 비정형데이터의 사례로 네이버 뉴스 키워드 분석, youtube 댓글 키워드 분석, 학위논문 분석 시스템 구축 등을 다루고 있는데, 이 내용들을 읽고 따라 하면서 “텍스트 분석”을 어떤 방식으로 시작할 수 있는지에 대해서 감을 잡을 수 있었다. 또 비정형 데이터를 수집하는 과정에서 네이버 open API, 구글 API, 공공데이터 API 등을 사용하는 방법들도 자세히 다루고 있는데, 이를 통해서 해당 API들의 사용방법 뿐만 아니라 API 자체에 대한 이해도도 넗힐 수 있었다.

마지막으로 개인적으로 생각하는 이 책의 장점은, 현업에서 종사하는 데이터 분석가가 쓴 책이라서 그런지 “기업에서 요구”하는 실전형 데이터 분석은 어떻게 이뤄져야 하는지에 대해서 그 시각을 배울 수 있다는 점이다. 이는 특히 앞에서 다른 내용들을 종합해서 분석을 진행하는 “Chapter4: 데이터분석 기획부터 시각화까지”에서 많이 느껴지는 측면인데, 다른 책들에서는 아무래도 비지니스적인 측면보다는 학술적인 측면으로 데이터 분석에 접근하는 경향이 많으므로 이러한 점도 몹시 흥미로운 부분이었다. 이 책에서 한 가지 아쉬운 점은 관련 프로젝트들에 사용된 다양한 분석들에 대해서 좀더 심화해서 배우고 싶을 경우 필요한 정보를 얻을 수 있는, “심화학습”에 필요한 참고문헌에 대한 정보들이 충분히 제공되지 않는다는 점이다. 다만 이점은 이 책에서 제공하는 실전사례들을 학습한다면, 검색을 통해서 독자들이 직접 보완하는 것이 가능하리라 생각한다.

  이 도서는 실제 R데이터를 분석하여 어떤 의미를 부여할 수 있는지를 알게 합니다. 

R을 처음 접한 사람에게 여러가지 예제로 설명을 하지만, 실무와 연관 지어보기는 쉽지 않을 것입니다. 하지만, 이 도서는 실무에서 사용한 예제들을 토대로 이런 방식으로 R을 이용한 데이터 분석이 일어난다는 것을 알게 할 것이라 생각합니다. 

  다만, 처음 R을 배우거나 한적이 없는 분들에게는 쉽지 않을 내용이라고 봅니다.  데이터 분석이라는 것을 해봤거나 R을 배워서 알고 있는 분들에게는 최고의 실무 적용 도서라고 생각합니다. 특히 처음 R을 배우고 사용하는 분들의 경우에 예제를 통해서 이전에 배운 내용을 복습하면서 이해를 높일 수 있는 교재입니다. 

  저자의 경험과 내용이 담겨있어서 더욱 가치가 있는 도서입니다. 

  이 도서를 선택하신 분들은 후회하지 않을 것이라 생각합니다. 

보물찾기. 저자가 데이터를 분석하고 예측하는 과정을 한 단어로 표현한 것이다. 우리가 데이터를 분석하는 이유를 무엇일까? 정형, 비정형 데이터 속에 감추어진 보물을 찾아내 현 상황을 분석하고 미래에 의미있는 대응을 하기 위함일 것이다. 데이터를 단순히 수집 정리하는 데에서 그치지 않고 R을 활용하여 그것을 시각화하는 연습하기에 최적화된 책이라 생각한다. R에 대한 기본기는 있으나 좀더 깊이 알고 싶은 독자에게 유용할 것이다. R에서 데이터 분석 및 시각화에 우수한 기능을 소개하고 있는데, 이를 실생활에 활용할 만한 예시로 친절하게 알려준다. 특히, 카페 매출 분석하기, 뉴스 키워드 분석, 심지어 유튜브 댓글의 감성을 분석하는 예시는 흥미로웠다. 이 책을 읽기 전부터 저자의 블로그(https://jaydata.tistory.com/)를 꾸준히 구독하고 있었는데, 블로그와 함께 읽으면 더욱더 도움이 될 것이다.

나는 프롭테크가 대세가 되기 전부터 부동산 데이터 수집/분석을 위한 시스템 구축에 관심을 가졌었는데 방법을 몰라 구상 단계로만 그쳤었다. 그러다 데이터 분석 관련 여러 서적 및 블로그를 참고하여 데이터를 수집 및 정리할 수 있게 되었고, R 및 태블로 등을 사용하여 그것을 시각화할 수 있었다. 이 책은 나에게 도움을 준 여러 내용이 담겨 있는 책이며 저자가 운영하는 블로그(https://jaydata.tistory.com/)의 내용이 압축되어 있다. 블로그에서 도움을 받았던 내용들을 정제된 내용으로 다시 한번 복습하고자 책을 구매했는데, 구매하길 잘했다는 생각이 든다.

데이터 분석에 대한 전반적인 흐름을 이해하고, R에 대한 기초 지식을 갖고 있으나 실무에 어떻게 적용할 지 모르는 분들이 읽으면 좋을 것 같다. 오픈된 데이터를 가져오는 것에서부터, 이상치를 제거하고, 데이터 분석을 실제 수행하여 시각화하고 결론을 도출하는 일련의 과정들이 예시와 함께 나름 친절하게 정리되어 있다(그대로 따라하다 보면 어느정도 감이 잡힌다). API를 수집하는 것에서부터 수집한 데이터를 시각화하는 데까지 여러 방면에 걸쳐 도움을 받았다.

책에 수록된 주요 예시는 다음과 같다.

- KOSPI 지수 분해 및 시각화 (정형 데이터 활용)

- 오늘의 뉴스 키워드 분석 (비정형 데이터 활용)

- 유튜브 댓글 키워드 분석 (비정형 데이터 활용)

R에 대한 기본 지식이 있다면, API 등을 활용한 데이터 분석을 실제 수행하는 데 있어 적지 않은 도움을 줄 수 있는 책이다. 실제 시각화를 수행해야 하는 실무자에게 추천한다.

저자는 서평에서 R 경험이 있는 독자를 위해 집필하였다고 언급하였다. 그래서인지, 책의 구성 자체가 정말 실무에 필요한 내용으로 알차게 되어있다. 

간단한 데이터 분석과 그 표현들 그리고 시각화를 정말 필요한 부분만 액기스로 설명하고 실제 예제를 통해 분석과정과 표현등을 제시하였다.

특히 최근에는 비정형 데이터 분석에 대한 관심과 요구가 많이지는 시점에서 네이버 뉴스 데이터와 유투브 댓글을 통한 감정분석까지 실습할 수 있도록 방법을 제시한 것은 더더욱 좋았다.

구글링을 통해 얻을 수 있는 웹스크롤링 방법이 인터넷 창의 http를 분해해서 접근하는 방식이 많은데. 이 책에서는 개발자 api  접근의 새로운 방식(읽은이는 처음 경험해봤다)이었다. 

결론적으로 읽은이가 알지 못했던 사실을 알려줘서 고마웠고, R을 이용한 분석에서 필요한 부분만 요약해서 알려준 그래서 효율적인 책이라 생각한다. 

개인적으로 좋았던 부분을 이야기 하자면, 저자께서 책에 대한 문의를 하였을때, 빠르게 답변을 해주시고, 해결을 위해 어떠한 과정을 할 것인지 알려줘서 책을 보면서 더욱 실습에 매진할 수 있었다.

제목 그대로 기본 적인 R에 대한 소개를 하는 책이 아닌 실무 및 일상생활에서 유용하게 이용 될 수 있는 내용을 소개했기 때문에 어느정도 기초가 있는 사람들이 보면 유용한 책이다. 

그 중에서 가장 흥미로운 챕터는 마지막장이다. 기획부터 시작해 최종 웹 화면 구현까지 따라하면서 많은 실력을 키울 수 있었고 실제로 많은 도움이 되었다. 최종 분석 화면을 shiny 를 활용한 최종 보고 화면을 만들었는데 이를 통해 실무에서 해당 자료를 갖고 PT를 진행한다면 동료로 부터 데이터 분석을 잘한다는 소리를 들을 수 있을 것이다.

최근 데이터분석이 중요성이 날로 더해지고 있습니다. 금융에서는 마이데이터라고 해서
내 금융패턴을 분석하여 서비스를 제공/추천해주고, 모 기업에서는 DS(Data Scientist)시험
을 사내시험으로 진행을 하고 있음을 보면 얼마나 중요하게 생각하는지 알 수 있는 것 같습니다.

이 책은 크게 데이터분석 과정, 정형/비정형 데이터 분석, 데이터분석 기획부터 시각화까지
이렇게 크게 4가지의 내용으로 다루어 집니다.

데이터분석에 필요한 이론을 어렵거나 지루하지 않게 설명을 해주어서 좋았고, 데이터 분석 실습은
카페 매출 데이터, 광고데이터, 코스피 예측 등 다양한 흥미로운 주제를 다뤄서 재미있었습니다.

이런 실습을 통해 나아가 편의점 매출/상품 분석을 통해 요일별 어떤 제품을 주문할지 주문시스템 추천 서비스 이런것도 아마 다 이미 되어 있지 않을까란 생각을 해봤습니다.

또한 오늘의 뉴스 키워드분석, 구글 API를 사용하여 Youtube 댓글을 수집하여 감성 분석하기
등을 하는데, 데이터 분석을 공부하다 보면 자연어 처리가 어떤 역할을 하는지 알 수 있었습니다.

책은 320Page정도의 분량이지만, 어렵지 않고 흥미로운 주제로 데이터분석을 다루다 보니 
실생활에서 쓰이는 데이터들이 어떻게 다뤄지는지 알 수 있어 좋았고, 초보자에게도 어렵지 
았았습니다.

최근 여러 공공 및 오픈 API로 데이터를 제공하는 서비스들이 많기 때문에 이 책을 시작으로 
여러가지 데이터를 분석해서 의미있는 데이터를 뽑아보는 연습을 해보면 재미있지 않을까 싶습니다.

다만 심화내용은 다루고 있지 않기 때문에 실제 데이터분석이 어떻게 쓰이는지 알고 싶거나 입문 하시는 분들에게 추천드립니다.