제1부 빅데이터와 R

Chapter 1 빅데이터
1.1 빅데이터의 정의
1.1.1 빅데이터란?
1.1.2 빅데이터 특징
1.1.3 빅데이터 종류
1.2 빅데이터 분석기술
1.2.1 빅데이터 분석 기법
1.2.2 빅데이터 분석 인프라 기술
1.3 빅데이터 분석과 R
1.3.1 R 개요
1.3.2 R의 탄생 및 발전 과정
1.3.3 R의 특징
1.3.4 R의 활용
1.3.5 빅데이터 분석에서 R과 파이썬의 비교
연습문제

Chapter 2 R 기초
2.1 R 설치 및 실행
2.1.1 윈도우 버전 R 설치 파일
2.1.2 R 실행
2.1.3 R 사용자 인터페이스
2.1.4 Rtools 소프트웨어 설치
2.2 R 운영환경 구성
2.2.1 R 운영환경 설정
2.2.2 R 패키지 설치 및 사용
2.2.3 빅데이터 분석을 위한 주요 R 패키지
2.3 R 기초
2.3.1 수치계산 기능
2.3.2 변수의 할당
2.3.3 데이터의 유형
2.3.4 함수
2.3.5 자료구조
연습문제

Chapter 3 R 프로그래밍과 그래프
3.1 R 프로그래밍
3.1.1 R 프로그래밍 개념
3.1.2 산술·비교·논리 연산
3.1.3 조건·반복문
3.1.4 R 사용자 정의 함수
3.2 R 그래프
3.2.1 R 그래프 개요
3.2.2 그래프 함수
3.2.3 기본 그래프 작성
3.2.4 그래프의 저장
연습문제

Chapter 4 R 자료관리 및 수집
4.1 R 자료관리
4.1.1 R 데이터 생성하기
4.1.2 외부 데이터 불러오기
4.1.3 데이터 탐색
4.1.4 데이터 관리
4.1.5 데이터 외부로 내보내기
4.1.6 R 내장 데이터 사용하기
4.2 빅데이터 자료수집
4.2.1 빅데이터 제공 기관
4.2.2 파일 데이터 셋 자료수집
4.2.3 웹 스크래핑 자료수집
4.2.4 오픈 API 기반 자료수집
연습문제

제2부 정형 데이터 분석

Chapter 5 데이터 기술통계
5.1 기술통계 개요
5.1.1 주요 기술통계 기법
5.1.2 통계 자료의 종류
5.2 빈도분석
5.2.1 빈도분석 예시
5.2.2 빈도분석 실행
5.3 기술 분석
5.3.1 기술 분석 예시
5.3.2 기술 분석 실행
5.4 교차분석
5.4.1 교차분석 예시
5.4.2 교차분석 실행
5.5 다차원 척도법
5.5.1 다차원 척도법 예시
5.5.2 다차원 척도법 실행
5.6 그룹 분석
5.6.1 그룹 분석 예시
5.6.2 그룹 분석 실행
5.7 탐색적 데이터 분석 도구
5.7.1 박스 플롯
5.7.2 산포도
5.7.3 줄기 잎 도표
5.7.4 Q-Q 도표
연습문제

Chapter 6 데이터 추론통계
6.1 추론통계 개요
6.1.1 주요 추론통계 분석 기법
6.1.2 추론통계의 통계적 추정 및 가설검정
6.2 평균 차이 분석
6.2.1 평균 차이 분석 예시
6.2.2 독립 표본 평균 차이 분석 실행
6.2.3 대응 표본 평균 차이 분석 실행
6.3 비율 차이 분석
6.3.1 비율 차이 분석 예시
6.3.2 비율 차이 분석 실행
6.4 분산분석
6.4.1 분산분석 예시
6.4.2 일원 배치 분산분석 실행
6.4.3 반복측정 분산분석 실행
6.5 상관관계 분석
6.5.1 상관관계 분석 예시
6.5.2 상관관계 분석 실행
6.6 회귀분석
6.6.1 회귀분석 예시
6.6.2 회귀분석 실행
연습문제

Chapter 7 데이터마이닝(Ⅰ)
7.1 데이터마이닝 개요
7.1.1 데이터마이닝 과정
7.1.2 데이터마이닝 분석 유형
7.1.3 데이터마이닝 주요 기법
7.1.4 기계학습과 데이터마이닝
7.1.5 데이터마이닝 활용
7.2 분류 분석
7.2.1 분류 분석의 개요
7.2.2 분류 분석의 절차
7.2.3 분류 분석을 위한 예시 데이터
7.2.4 단순 베이즈 분류
7.2.5 K-최근접 이웃 분석
7.2.6 서포트 벡터 머신
7.2.7 의사결정나무 분석
7.2.8 신경망 분석
7.2.9 비정규 자료 분류 분석
연습문제

Chapter 8 데이터마이닝(Ⅱ)
8.1 예측 분석
8.1.1 예측 분석의 개요
8.1.2 연속형 변수의 예측 분석의 절차
8.1.3 연속형 변수의 예측 분석을 위한 예시 데이터
8.1.4 연속형 변수 예측 의사결정나무 분석
8.1.5 연속형 예측 신경망 분석
8.1.6 이항형 변수의 예측 분석의 절차
8.1.7 이항형 예측 분석을 위한 예시 데이터
8.1.8 이항형 예측 의사결정나무 분석
8.2 연관 분석
8.2.1 연관 분석의 개요
8.2.2 연관 분석의 절차
8.2.3 연관 분석의 예시
8.2.4 연관 분석의 실행
8.3 군집 분석
8.3.1 군집 분석의 개요
8.3.2 계층적 군집 분석
8.3.3 K-평균 군집 분석
연습문제

제3부 비정형 데이터 분석

Chapter 9 텍스트마이닝
9.1 텍스트마이닝 개요
9.1.1 텍스트마이닝 과정
9.1.2 텍스트마이닝 기법
9.1.3 텍스트마이닝 주요 기술
9.2 주제어 분석
9.2.1 주제어 분석 개요
9.2.2 주제어 분석 절차
9.2.3 주제어 분석 예시 데이터
9.2.4 주제어 분석 실행
9.3 동시 출현 단어 분석
9.3.1 동시 출현 단어 분석 개요
9.3.2 동시 출현 단어 분석 절차
9.3.3 동시 출현 단어 분석 예시 데이터
9.3.4 동시 출현 단어 분석 실행
9.4 토픽 모델링
9.4.1 토픽 모델링 개요
9.4.2 토픽 모델링 절차
9.4.3 토픽 모델링 예시 데이터
9.4.4 토픽 모델링 실행
연습문제

Chapter 10 오피니언마이닝
10.1 오피니언마이닝
10.1.1 오피니언마이닝 개요
10.1.2 오피니언마이닝 과정
10.2 감성 분석
10.2.1 감성 분석의 개요
10.2.2 감성 사전
10.2.3 감성 분석의 절차
10.2.4 감성 분석 예시 데이터
10.2.5 감성 분석 실행
10.3 기계학습 기반 감성 분석
10.3.1 기계학습 기반 감성 분석의 개요
10.3.2 기계학습 기반의 감성 분석의 절차
10.3.3 기계학습 기반의 감성 분석 예시 데이터
10.3.4 기계학습 기반의 감성 분석 실행
연습문제

Chapter 11 소셜네트워크 분석
11.1 소셜네트워크 분석 개요
11.1.1 소셜네트워크 분석 과정
11.1.2 네트워크 분석
11.1.3 네트워크 분석 지표
11.1.4 소셜네트워크 분석 기법
11.2 원-모드 소셜네트워크 분석
11.2.1 원-모드 소셜네트워크 분석 개요
11.2.2 원-모드 소셜네트워크 분석 실행 절차
11.2.3 원-모드 소셜네트워크 예시 데이터
11.2.4 원-모드 소셜네트워크 분석 실행
11.2.5 소셜네트워크 시각화 분석 전용 프로그램 활용
11.3 투-모드 소셜네트워크 분석
11.3.1 투-모드 소셜네트워크 분석 개요
11.3.2 투-모드 소셜네트워크 분석 실행 절차
11.3.3 투-모드 소셜네트워크 예시 데이터
11.3.4 투-모드 소셜네트워크 분석 실행
연습문제

제4부 데이터 시각화

Chapter 12 데이터 시각화
12.1 데이터 시각화
12.1.1 데이터 시각화 개요
12.1.2 데이터 시각화 유형
12.2 빅데이터 시각화 기술
12.2.1 시간 시각화
12.2.2 분포 시각화
12.2.3 관계 시각화
12.2.4 비교 시각화
12.2.5 공간 시각화
12.3 R 데이터 시각화 분석
12.3.1 ggplot2 패키지
12.3.2 ggplot2 패키지를 이용하는 시각화
연습문제

Chapter 13 고급 데이터 시각화
13.1 R 고급 시각화 분석
13.1.1 다양한 그래픽 패키지를 이용하는 시각화
13.1.2 인터랙티브 그래프
13.2 R 지도 맵핑 시각화
13.2.1 R에서의 지도 맵핑 시각화 방법
13.2.2 SHP 파일을 이용한 지도 맵핑
13.2.3 구글맵을 이용한 지도 맵핑
연습문제

부록 datasets 패키지의 데이터 셋