4차산업으로 인해 IT기술들을 나날이 발전하고 있습니다. 그리고 SNS 및 스마트폰 발전으로 자동으로 생기는 데이터 즉 빅데이터 기술이 주목되고 있습니다.

이렇게 많은 데이터들을 분석 방향에 맞춰 데이터 가공이 필요합니다. 그래서 나온것이 파이썬, R 입니다.

파이썬은 이해하기 쉽고 유연한 문법으로 접근성은 좋다는 장점이 있습니다.

R은 연구 목적의 업무에 최적화되어 있고 여러가지 종류의 데이터 분석에도 매우 용이하다는 장점이 있습니다.

R은 오픈소스이고 다른 언어(자바,C, C++ 등)와도 쉽게 연동이 가능합니다.

윈도우,리눅스,유닉스,맥등 대부분의 개발환경을 지원합니다.

그리고 R은 통계, 데이터 분석 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

R에서 사용되는 데이터 타입은 벡터, 행렬, 데이터 프레임, 팩터가 있습니다. 보통 언어에서 쓰는 데이터 타입과 다른 형태를 가지고 있기 때문에 익히셔야 합니다.

R은 어떤 분석 패키지보다 강력한 그래픽 기능을 제공합니다.( 웹에서 보는 대시보드 형태로 표현되는 것이 이해하기 용이합니다.)

여러가지 옵션들을 통해서 막대, 점, 히스토그램, 파이, 박스 그래프로 표현하고 있습니다.

막대 그래프는 여러가지 항목들에 대한 수량 비교

점 그래프는 데이터의 분포도를 확인

히스토그램은 특정데이터 빈도수를 막대모양으로 표현

파이 그래프는 데이터 비유을 알아보는데 적합

박스 그래프는 평균값이 데이터의 분포 중 어느 위체이 있는지 파악

연관 규칙 분석, 판별분석, 시계열 분석 등 빅데이터에서 사용되는 분석 기법들 소개하고 있습니다.

연관 규칙 분석은 대용량 데이터베이스에서 변수들 사이에 흥미로운 관계를 탐색하기 위해 고안된 방법입니다.

예를 들어 편의점에서 연관 규칙 분석에 의한 상품 배치를 하면 껌은 판매대에서 배치하고 맥주는 과자 코너에 배치하고, 맥주와 소주는 동일한 위치에 배치 했을때 많은 수익을 창출할 수있다는 결론을 이끌어 낼수 있습니다.

판별분석은 두 개 이상의 모집단으로부터 표본이 섞였을 때, 개별 경우에 대하여 그것이 어던 모집단에 속하는지 판별할수 있는 기법 입니다.

예를 들면 어느 정당의 후보자를 지지할 것인가를 판단할때 정량적 자료를 바탕으로 사용됩니다.

또는 외국 브랜드를 선호하는 소비자와 국내 브랜드를 선호하는 소비자들의 특성을 파악하기 위해 사용되는 분석 기법입니다.

시계열 분석은 일정 시간 간견으로 관측된 데이터를 분석 하는 기법입니다.

예를 들면 이마트나 홈플러스에서 하루,일주일,한달 등 시간에 따른 매출을 관측할떄 쓰거나, 데이터 흐름을 통해 미래를 예측해서 상품들을 구매할때 쓰는 방식입니다.

빅데이터는 기본적으로 수학.즉 통계학을 바탕으로 되어 있기 때문에 수학공부를 선행하셔서 보시면 이해하기가 더욱더 쉬울 것입니다.

무수히 많은 데이터를 어떻게 가공해서 쓸수 있는 자료로 이용하느냐에 따라 자신의 가치는 달라질것이라고 생각이 듭니다.

미래를 준비할 수 있는 자세로 배움에 임해야겠습니다.

[리뷰]데이터 분석 전문가를 위한 R데이터 분석

빅데이터의 중요도가 커지면서 데이터 분석 전문가에 대한 수요가 많아졌다. 금융업계, 통계 파악 등의 일을 하는 회사 등에서 일하고자 하는 사람들에게는 데이터 분석 프로그램 자격증이 요구되고 있다. 시중에 나온 여러 데이터 분석 프로그램 중에 오픈소스로 되어 있는 R프로그램은 현재 많은 사람들이 사용하고 있다. ＜데이터 분석 전문가를 위한 R＞은 데이터 분석 전문가가 되고자 하는 사람들에게 '입문서'와 유사한 책으로 데이터 분석에 대한 기초 이론과 분석기법, R을 이용한 통계 및 데이터 전처리 분석 등에 대해 다루고 있다.

이 책은 원리가 공식보다는 어떤 상황에 어느 기법을 사용하여 적절한 결과를 도출할 수 있는지에 대해 중점을 두고 있다. 이 책을 보면서 하나씩 따라하다 보면 R을 이용한 기초 데이터 분석을 할 수 있을 거라 생각한다. 이 책에서 다루는 내용 외에도 실전에서는 더욱 많은 공부가 필요하다. 회사 특성에 따른 업무 지식이나 원하는 자료를 얻을 수 있는 노하우 등 다루지 않는 것들이 더 많아서 이 책은 데이터 분석가를 향한 첫 발을 내딛는 것에 가깝다.

파트1 에서는 데이터 분석에 대한 기초 지식을 다룬다. 데이터의 개념과 데이터베이스 관리 시스템, 빅데이터의 정의, 데이터 분석 과정과 분석 방법론 등 이론적인 부분에 대해서 이야기하고 본격적으로 R의 사용법에 대해 다루는 것은 파트2 부터이다. R을 설치하고 배치 모드를 실행하는 방법, 계산기처럼 사용하는 방법, 변수 정의와 데이터 세트 사용 등 기초 사용법에 대해서 설명하는데 어디에서 R을 다운 받고 어떻게 실행하는지 등이 매우 세세하게 나와 있다. 이 책만 보고 기초 사용법에 대해 익히는 것은 전혀 문제가 없을 정도로 자세하다. 입력값이 무엇을 의미하는지에 대해서는 파란 글씨로 나와 있어 초반에 사용방법을 배울 때 유용하다.

처음에 기초 사용법을 익힌 후 데이터 분석 및 전처리 기법, 그래프 그리기 방법, 표본 만들기 등 점점 더 다양한 R t사용법에 대해서 배운다. 모든 과정을 자세히 보여주기 때문에 이 책을 보면서 홀로 R프로그램을 익히기 좋다는 생각이 들었다. R프로그램을 처음 시작하는 사람들에게 추천하는 책이다.

통계학과라면 필수적으로 다룰 줄 알아야하는 프로그램이 R이다. SAS나 SPSS도 있지만 역시 무료로 오픈된 소스라는 점에서 R의 유용성은 앞으로 따라오기 어렵지 않나 싶다. 통계학과 학생으로서 전공 기초로 회귀분석을 배울 때부터 R 프로그래밍을 다뤘고 통계적 프로그래밍 수업에서도 R 프로그램을 사용했다. 그러나 3-4학년 심화 과목을 가르치시는 교수님들은 수업에 SAS를 사용하셨다. 그러다보니 1년 넘게 SAS로만 데이터 분석을 하게 되었다. 엎친 데 덮친 격으로 부전공을 하면서 JAVA 나 C 언어 등을 새롭게 배우다 보니까... 이제 R 프로그래밍을 어떻게 했는지 전혀 기억이 안난다. 아! 세상에 이런 일이.... 이래서 학창시절 선생님들께서 복습의 중요성을 그렇게 강조하셨나보다. 잊어버린 R의 기억을 다시 찾아보고자 이 책을 선택했다. 일단 형형색색의 표지나 내용물이 풀컬러로 공부의 피폐함을 덜어준다는 점이 가장 마음에 들었다. 또한 데이터를 처리하는 기초 방법론부터 학사 수준에서 배우는 대부분의 분석기법 코드가 실려있어 든든했다.

혹시 이 책에 관심있는 분들을 위해 간략하게 책에서 다루는 내용들을 소개하자면 다음과 같다. 이 책은 총 11파트로 이루어져 있다. 파트1은 가장 기초적인 내용, 즉 데이터 분석이란 무엇이고 현실에서 어떻게 쓰일 수 있는지 이야기한다. 파트2,3는 R의 기본적인 구성을 설명하고 데이터를 전처리하는 여러 R 코딩 방법을 소개한다. 나 같이 기본적인 명령어를 잊어버린 사람들에게 아주 유용한 파트이다. 파트 2,3만 제대로 공부해도 R 프로그램의 절반 이상을 배운거나 다름없다. 어차피 데이터 전처리를 하고 나면 나머지는 R 패키지를 불러와서 데이터를 집어넣기만 하면 되기 때문이다. 파트 4는 데이터를 시각화해서 여러가지 그래프를 그리는 법을 알려준다. PLOT 명령어 한 줄만 쓰면 알아서 그래프를 예쁘게 그려주는 SAS와는 다르게 R은 더 번거로운 작업이 필요하다. (아마도 그랬던 걸로 기억한다ㅎ;) 나는 R로 그래프 그리는 걸 제대로 공부하지 않아서 교수님들이 과제물에 데이터를 시각화해서 넣으라고 하면 SAS나 파워포인트(ㅎㅎ)에서 캡쳐해서 넣곤 했다. 앞으로 R로 데이터를 시각화할 일이 얼마나 있을진 모르겠지만, 파워포인트나 썼던 구질구질한 추억과는 이제 안녕이다. 가장 쉬운 막대그래프부터 3차원 plot까지, 데이터 시각화에 쓸 모든 그래프 그리는 방법이 소개되어 있다. 앞의 목차에서 필요할 때마다 찾아서 쓰면 좋다.

파트 5부터는 본격적인 통계 분석 방법을 소개한다. 파트5는 가장 기초적인 통계분석 검정 방법을 설명한다. 파트6은 데이터마이닝에 대한 소개이다. 파트7~11까지는 데이터마이닝에 사용되는 분석 기법들의 간략한 소개와 R 코드가 제시되어 있다. 사실 책을 받기 전에는 '뭐 얼마나 많은 내용이 있겠어' 라고 생각했다. 그러나 실제로 받아보니 베이즈 분석과 뉴럴 네트워크, 시계열 분석까지 학사과정에서 배우는 분석 기법이 모두 실려있었다. 파트 11의 경우 통계 검정과는 거리가 멀어 학사과정에서 배우진 않지만 대부분은 궁금해할 워드 클라우드나 소셜 네트워크 분석도 소개되어 있다. 워드 클라우드는 개인적인 호기심에 한번쯤 R로 돌려보고 싶다는 생각을 했었는데 이렇게 책으로 만나게 되니 반가웠다.

책에 자기 주도 학습을 위한 진도표도 실려 있는데 혹시 내용에 관심이 있는 분들은 이것도 참고하길 바란다.

'데이터 분석 전문가를 위한 R 데이터 분석'은 데이터 분석 전문가를 꿈꾸는 분이나, 데이터 분석이 어떤 것인지궁금해하는 분들을 위한 책으로 이론 위주보다는 R을 이용하여 바로 실무에 쓸 수 있도록 구성된 책이다. 그래서이론은 짧고 간결하게 도해식 또는 설명 요약식 위주로 정리해 놓았고, 다양한 200여 개의 예제 실습은 코드와 명령어 설명, 결과, 그래프 등을 담고 있다. 무엇보다 올 컬러 구성이라 도표와 그래프를 직관적으로 바로바로 이해하기 쉽다.

책 내용만큼 중요한 것이 데이터 분석 전문가가 무엇인지 어떻게 될 수 있는지 아는 것이다. 이는 책 앞에 있는 프롤로그에 아주 깔끔하게 정리되어 있다. 데이터 분석 전문가는 필요한 데이터를 확보하고, 그것을 분석, 이해하기쉽게 정리해서 상황을 예측하는 일을 한다

이러한 분석 작업은 인공지능, 빅데이터, IoT, 각종 마케팅 등에 활용되고 있다 보니, 중요성이 날이 갈수록 커지고있고, 그러다 보니 많은 기업들이 노련한 데이터 분석 전문가를 확보하려고 노력하고 있어서, 관련 종사자의 몸값도 나날이 높아가고 있는 것이 현 상황이다.

그래서  수학 특히 통계에 능하고, 어느 정도 IT 관련 능력 또는 해당 분야에 대한 인문적 식견이 있다면, 관심을가지고 공부해 볼만한 분야라 생각하는데, 이 책은 구성이 학원 또는 학교 교재로 사용할 수 있게 진도가 적당 분량으로 나눠져 있고, 학습계획표도 제시되어 있어 혼자서 공부하는 분에게도 좋게 만들어져 있다. 책에 나오는 코드들은 정보문화사 자료실에서 다운로드할 수 있는데, 소스 대부분이 그리 길지 않으므로 직접 쳐보며 학습하는것이 좋을 것이다.

내용은 기초 이론, 분석 기법, 특수 분석, R을 이용한 통계와 전처리 분석에 관해 다루고, 주요 기능, 예제, 연습문제, 복습과 같은 형태로 R 데이터 분석하는 법을 배우게 된다. 책 수준은 R 초보도 쉽게 배울 수 있다. 하지만, 통계에 대한 이해는 어느 정도 필요하다고 생각된다. 책 속에 각종 통계에 대한 해설이 써 있기는 하지만, 마치 공식집을 보는 거와같이 핵심만 간결이 설명하고 있어서, 내용 이해가 안 되거나, 심도 있는 수학적 지식이 필요한 경우, 별도의 통계 관련 서적을 볼 필요가 있다. 아울러 데이터베이스에 대한 이해도 미리 되어 있으면, 책을 보는데더욱 도움이 될 것이다.

이 책은 내용면에서 무척 구조적으로 잘 구성되어 있어, R 데이터 분석 정리용으로도 쓸 수 있고, 나중에 모르는부분만 사전처럼 찾아서 이용할 수도 있다. 따라서 데이터 분석 전문가 시험인 ADP, ADsP을 준비하는 분에게도큰 도움이 될 거라 생각된다.

'데이터 분석 전문가를 위한 R 데이터 분석'을 통해, 흩어져 있던 R 분석에 대한 아는 것들이 정리되는 느낌을 받았다. 나뭇가지처럼 큰 가지, 작은 가지가 잘 나눠지고, 필요 없는 가지는 가지치기로 제거하는 그런 느낌이다. 데이터 분석을 공부하는 다른 분에게도 그만큼 좋은 책이 되어 줄 것이라 생각한다.

회사에서 쇼핑몰을 운영하면서 주문이나 접속 통계 등 많은 데이터를 보게 된다. 이 데이터들을 통계적으로 유용하게 활용할 수 있을까하고 관심 있게 살펴보고 있다. 

통계 분석에 유용한 프로그래밍 언어로 대표적으로 R과 python이다. 특히 실제 통계 분야에서 분석 전문가들이 R을 많이 사용한다고 한다. 예전에 통계를 배우면서 SPSS를 사용해보았지만 하도 오래되서 잘 기억이 나지 않는다. 빅데이터 분야가 떠오르면서 인기 있는 언어로 자리잡은 R을 한번 배워보고자 한다. 

R을 활용한 데이터 분석에 앞서서 데이터 분석에 대한 기초 설명으로 시작한다. 입문자를 대상으로 하여 R 프로그램의 설치부터 기본 문법에 대한 설명부터 시작한다. 이미 python 등 언어를 접해보았기 때문에 배치모드에서 명령어를 입력하는 것은 익숙하다. 하지만 통계 지식을 배운지 오래되어 걱정스럽다. 

다행히 책에서 R에 대한 기능 설명만 하지 않고, 통계에 대한 설명도 같이 전달하고 있다. 빅데이터라든가 데이터 마이닝에 대한 소개, 그리고 여러 통계 분석 기법에 대한 개념들도 프로그래밍 학습에 앞서 먼저 설명하고 넘어간다. 

다른 프로그래밍 언어에 비해 문법 파트의 분량이 많지는 않다. 통계를 위한 언어답게 데이터 조작 및 처리에 대한 문법 위주이다. 다소 재미 없는 부분이지만, 뒤에서 시각화와 분석을 위해 예제를 실행해본다. 책의 구성상 순서대로 공부해야 뒤에 내용을 이해하고 예제를 활용할 수가 있다. 

각 파트의 마지막 페이지에는 복습을 위한 질문들이 있다. 데이터 분석 전문가는 옛날처럼 통계 공식을 외울 필요 없이 책에 나온 예제를 충분히 익히고 응용한다면 어려움 없이 통계분석을 할 수 있다고 한다. 통계 기본기가 다소 부족하지만 책을 믿고 처음부터 차근히 공부해보고자 한다. 

데이터분석이 주목받는 시대가 열렸습니다. 데이터분석이라고 하면 대기업 마케팅팀이나 통계청에서나 하는 줄 알았던 데이터분석이 이제는 작은 기업이라도 데이터를 모아서 새로운 수익창출이나 기존사업을 강화하는 방향에 대해 많은 관심을 두게 되었습니다. 이것을 리드하는 사람이 바로 데이터분석전문가이고 그들을 '데이터사이언티스트'라고 하며, 그들이 들고있는 무기중 가장 유명한 것이 바로 R입니다. R을 이용해서 데이터를 준비하고, 분석하고 평가 전개하는 방법을 이 책을 통해 구체적이면서 광범위하게 배웠다는 점이 매우 유익했습니다. 그리고 ＜데이터분석전문가를 위한 R데이터 분석＞을 통해 데이터진흥원에서 시행하는 데이터분석 전문가(Adp)와 준전문가(Adsp)대비서라는 4차산업혁명시기에 새로운 자격증를 획득할 발판을 만들수있다는 잇점도 가지고 있습니다.

저자 조민호는 중원대 컴퓨터공학과 교수입니다. 인하대를 나오시고 숭실대에서 박사를 받으셨습니다. 더욱 중요한 점은 학교만 다니신 분이 아니고, HP, SK등 기업체의 현장경력을 두러갖추신 프로그램개발과 컨설팅 전문가이십니다. 이 점만 해도 책이 좀더 현업에 사용가능하도록 구성되어있을 가능성이 매우 높게됩니다. 여기에 정보문화사라는 중견 컴퓨터관련 전문출판사라는 점도 신뢰를 높입니다.

데이터를 다룸에 있어서 처음배울때 R과 파이썬이 있다는 걸알게 됩니다. 통계학을 전공을 하면 대부분 R중심의 교육을 받고 공대일반학과는 파이썬부터 접하는 것이 대체적인 경향일겁니다. 이런 학과적 특성때문에 유사한 특성을 가진 R과 파이썬을 대결모드로 몰고가는 분위기도 있습니다만 두가지 분석언어의 역사적 방향의 차이가 있죠. R을 주로 사용하는 통계학은 모르는 모집단을 표본으로 추정하는 경향이 있고, 파이썬을 쓰는 일반공대는 빅데이터로 모은 자료를 가지고 가치를 뽑는 작업을 하게 되는 겁니다. 이런 기본적 맥락을 이해를 하면 데이터분석에서 R의 방법을 익히고 파이썬으로 넘어가는 것이 좋다는 생각이 많이 듭니다. 그러므로 ＜데이터 분석 전문가를 위한 R데이터 분석＞을 통해서 데이터전처리, R이 강점을 가진 데이터분석과 데이터 시각화, 파이썬의 영역처럼 알던 머신러닝에서도 R을 이용한 회귀분석, 지도학습, 비지도학습까지 데이터분석의 전반적 내용의 토대를 닦도록 구성되어 있습니다.

이 책은 절대 눈으로 보는 책이 아닙니다. R-PROJECT에서 R과 RSTUDIO를 설치를 하여서 책에 나온 코팅을 고대를 쳐봐야 당연히 효과를 얻을 수가 있습니다. 예나 지금이나 프로그램은 대부분 손으로 직접 쳐야 실력을 쌓을 수있는거죠. 손과 머리로 실력을 올리게 되는 겁니다. 그것이 불편하다고 하면 정보문화사홈페이지에 가면 책에 나온 모든 예제소스가 올라가 있으므로,소스를 불러와 CTL-ENTER만이라도 치면서 결과치를 확인만 해도 R을 익히는 효과를 누릴수 있도록 저자는 배려하고 있습니다.

책을 보면서 좀 더 학습의 묘미를 보게 해둔점은 복습_REVIEW의 해답을 책에 바로 적어두지 않고 소스예제를 열어야만 알수가 있게 해둔점입니다. 챕터마다 10개내외의 질문을 던져두었는데, 사실 그것만 답을 보지 않고 바로 이야기할 수만 있어도 데이터분석에 대한 강의가 가능하겠다는 생각이 들정도로 정리를 잘해두셨습니다. 이러한 자신감은 11개장이므로 거의 100개가량의 큰 질문에 대한 답을 얻을 수 있기 때문입니다. 100개의 질문에 100개의 답은 놀라운 실력으로 확인이 가능할거라는 생각이 듭니다. 저도 외울 생각입니다.

＜데이터분석 전문가를 위한 R데이터분석＞은 이 책 한권을 읽으므로 3-4가지의 잇점을 얻을 수가 있는 책이었습니다. 첫째, 데이터분석이 무엇인지 개념을 확실히 잡게 해줍니다. 둘째, 요즘 각광받는 R프로그램을 익힐수가 있습니다. 셋째, 데이터분석전문가 자격증에 근접할수가 있습니다. 넷째는 이를 토대로 데이터분석이라는 황금어장에 첫출항의 준비가 끝나게 해줍니다. 소스예제에 꼼꼼히 해설을 붙여주셔서 너무도 편하게 관계를 이해할수있었던 정말 고마운 책이었습니다.

    정보화사회에서 최근 대두되고 있는 데이터 분석에 있어 R프로그램은 기초중에 기초의 프로그램이며, 이 프로그램을 사용할 기본 베이스는 아무래도 통계와 데이터분석을 위한 프로그래밍 언어를 익히는 것이 아닐까 싶다. 이 책은 그것을 위한 책이다. 그래서 1장에는 데이터에 관한 개념정도가 소개되고 있고, 이 책을 읽고 공부하는 사람들의 궁극적 목적이 담긴 부분은 2장부터 시작한다고 할 수 있다. 물론 아주 기본적으로 R프로그램을 까는 것부터 시작한다.(R프로그램은 무료란 점에서 상당한 가치가 있다고 생각한다) 그렇게 가장 기본적인 데이터 파일을 만들고 그 파일안에 데이터를 넣어 연산하는 방법 등 각 종 함수들을 배우기 때문에 가장 중요한 챕터 중 하나이며 ADP나 ADsP를 생각하고 있는 사람이라면 충분히 외우고 숙지해야할 부분이다. 이러한 가장 R의 기초사용법이 담겨있는 부분이 2장이다.   R프로그램을 잘 다루기 위한 베이스이기 때문에 처음 배우는 독자라면 눈으로 관찰하지 말고 직접 손수 해보는 것이 많은 도움이 될것이다. 특히나 2장의 수식들을 이해하지 못한다면 다음 챕터로 넘어가는 것은  솔직히 의미가 없는 일이기에 신중하게 공부하길 바란다.

     이 책의 장점은 문제에 대한 결과물을 이해하기 쉽도록 함수와 함께 결과를 같이 보여주면서 그 옆에 부가설명도 적어주었다는 사실이다. (물론, 실제로 해본 사람은 답안과 같은 결과를 얻을 수 있다는 사실을 알 수 있다.)

    챕터 3은 필요한 정보들에 대한 연결고리를 만들기 위한 전처리 기법들이 담겨있다. 이 역시 챕터 4를 위한 과정으로 제대로 숙지하지 못한하면 챕터 4를 이해하지 못할 수 있어 충분히 숙지 하면 좋을 챕터이며, 중요한 내용과 엑기스만 모여있어 공부하기 수월했다. 챕터 4부터 챕터11까지는 '나'가 만든 데이터베이스를 기반하여 시각화하여 한눈에 볼 수 있도록 하고, 그것을 활용하는 단계로 챕터2~4의 개념을 충분히 이해하고 데이터를 생성하였다면 그 데이터를 활용하고 숨은 의미를 찾는 것은 데이터를 생성하고 분석하는 사람의 몫이라 생각한다. 그런데, 아무것도 모르고 데이터만 만드는 사람은 그 숨은 의미를 찾아 데이터분석을 하기 쉽지 않기 때문에 여러기법들을 소개해놓았다.

     개인적으로 ADP나 ADsP의 자격증을 따고싶은 1인으로서, R프로그램에 대한 기초부터 심화까지 공부하기에 적합한 '가이드'가 되어줄 '책'이며, 같은 길을 가고자 하는 분들에게 추천한다.

우리는 지금 빅데이터 시대에 살고 있다. 데이터 홍수 속에서 원하는 정보를 얻어내기 위해서는 데이터를 원하는 대로 분석하고 해석할 수 있어야 한다. 그리고 그것은 우리의 머리로 혹은 손으로 해낼 수 없는 스케일일 경우가 많다. 그러기 위해서는 데이터 분석 툴이 필요한데, 요즘 많이 사용되고 있는 것이 바로 R 패키지이다.

R은 오클랜드 대학교의 로스 이하카 Rose Ihaka와 로버트 젠틀맨 Robert Gentleman이 개발하였으며 www.r-project.org에서 관련된 정보와 제품을 다운로드 할 수 있다. 누구나 다운로드하여 사용할 수 있는 오픈 소스인 것이다. 그래서 데이터 분석 툴로 많은 사랑을 받고 있는지도 모르겠다.

하지만 데이터 분석 툴인 R을 설치한다고 해서 누구나 데이터 분석을 할 수 있는 것은 아니다. 크게 두 가지 장벽이 있는데, 첫 번째는 데이터 분석에 대한 개념이고 두 번째는 R을 사용하기 위한 프로그래밍과 명령어 들이다. 우리가 컴퓨터 OS를 사용하거나 워드 혹은 파워포인트를 사용하는 것이 크게 어렵지 않은 것은 이것이 범용 툴이며 많은 사람들이 사용하기 쉽게 제작된 것이기 때문이다. 하지만 R은 특수 프로그램이고 이를 위한 이해가 필요하다. 마치 그래픽을 다루기 위해 포토샵과 일러스트를 사용하기 위해서도 메뉴와 명령어들에 대한 이해가 필요한 것과 같다. 이러한 이해를 도와주는 채기 바로 ＜데이터 분석 전문가를 위한 R 데이터 분석＞이다.

일단 이 책은 데이터 분석이 무엇인지, 그리고 R 기초 사용법에 대해서 설명하고 있으며 데이터 분석 및 전처리 기법과 데이터 시각화 기법에 대해서 다루고 있으며 통계 분석, 데이터 마이닝, 분석 기법 들에 대해서도 심도 있게 다루고 있다.

사실 이 책은 기본 이론 및 분석 기술의 이해와 적용에 대한 범주를 다루고 있지만 초보자가 접근하기에는 다소 레벨이 있는 정보를 다루고 있다. 특히 R 패키지에 대한 실전적인 내용들이 주를 이루고 있기 때문에 실제로 현업에서 R이 필요한 사람들에 적합한 책이라고 볼 수 있다. 즉, 데이터 분석 전문가가 필요한 기술적인 부분을 다루고 있는 것이다. 따라서 여기에서 배운 이론과 기술 외에 추가적으로 업무 경험이나 기타 컴퓨터 관련 지식을 확보해야 한다고 저자는 말하고 있다.

그럼에도 불구하고 데이터의 개념과 데이터 분석 기법에 대해서 개념을 정립할 수 있고, 여러 가지 데이터 분석 방법론과 그것을 R을 사용하여 어떻게 단계를 밟아 나가는지에 대해서 알 수 있었다. 실력이 미천하여 더 많은 공부가 필요한 부분이긴 하지만 이 책을 제대로 이해할 수 있는 단계에 이르면 실무에서 데이터 분석 활용이 가능할 것 같다는 생각이 들었다.

데이터 분석은 어느 분야에서든 매우 중요하다. 그 중요성 때문에 대학이나 대학원 과정에서 모두 통계 수업을 개설해두고 있었다. 특히 대학원에서의 통계 수업은 프로그램으로 실제 데이터를 분석하는 수업이었는데, 많은 사람들이 데이터 분석의 중요성을 잘 알고 있었기 때문에 상당히 인기 있는 수업이었던 기억이 난다. R을 중점적으로 배우고 싶어서, 수업을 들었었는데, 상당히 흥미로웠다. 한동안 잊고 살다가 오래간만에 R에 관한 책을 다시 보니 꼭 읽어보고 싶었다.

일단 이 책은 표지부터 세련되고 흥미롭게 생겼다. 본문으로 들어가면 설명은 상당히 친절하고 쉽게 써있어서 R이나 데이터 분석을 이제 막 배워가는 초심자들도 쉽게 이해할 수 있게 서술되어 있었다. 게다가 본문에 독자들의 이해를 돕기 위한 그래프나 시각적 자료들도 충분히 수록되어 있어, 매우 마음에 들었다. 다만, 개인적으로 한가지 아쉬웠던 점은, 그림을 한데 모아서 보여주는 편집 방식을 사용했다면 조금 더 좋았을 것 같다는 생각이 들었다. 책에는, 상당히 많은 예제들이 수록되어있다. 특히 워드클라우드나 소셜네트워크 예제 등은 꽤 흥미롭다. 많은 예제와 그래프 등의 시각적 자료들로 독자들의 흥미를 충분히 이끌어내고 한차원 더 높은 이해를 돕기 위해 애쓴 흔적이 역력했다. 특히 데이터 분석 초심자에게는 정말 적합한 책이라고 생각한다.