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R로 하는 빅데이터분석
POD 도서
진하수
BOOKK(부크크) 2022.03.11.
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책소개

목차

제1부 빅데이터와 R 1

1. 빅데이터와 R 1
1.1 빅데이터 소개 1
1.2 R이란 2
1.3. 설치와 유용한 환경 3
1.4. 도움말 기능 4
1.5. 주석처리 5
1.5. 단축키 사용 6
?1.6. IDE 7
1.7. 할당 기호 “=”와 “〈-” 8
1.8. 데이타 제거 10
1.9. plot창 제거 10
1.10. plot의 마진설정 11
1.11. 언어설정 12
1.12. Error in plot.new() 13

2. R Studio_환경 구축과 시작 14
2.1. 경로 지정·확인하기 14
2.2. 패키지 설치·확인 15
2.3. Google Colab에서 패키지 설치 17
2.4. csv file 불러오기 17
2.5. 내장된 data 불러오기 18
2.6. 여러 csv 파일 불러오기 19
2.7. 웹페이지 불러오기 21
?2.8. excel file 22
2.9. 찾아서 불러오기 22
2.10. 파일 리스트 출력 23
2.11. 불러오기 Errors 23
2.12. .csv 저장하기 24
2.13. iris 데이터 엑셀로 저장 24
2.14. 그래프 저장하기 25
2.15. save(), load() 26

3. 데이터 타입 27
?3.1. 변수 27
3.2. 스칼라 28
3.2.1. 숫자 28
3.2.2. NA 29
3.2.3. NULL 29
3.2.4. 일반 연산자 29
3.2.5. 문자열 30
3.2.6. 진리값 31
3.2.7. 요인(Factor) 32
3.2.8. ordered = T 33
3.3. 벡터(Vector) 34
3.3.1. “c( )” 함수 34
3.3.2. 인덱싱과 슬라이싱 35
3.3.3. 벡터 연산 36
3.3.4. 벡터와 행렬 함수 37
3.3.4. seq() 38
3.3.5. rep() 38
3.3.6. 원소 치환(Substitution) 38
3.3.7. 원소의 제거 39
3.4. 리스트(List) 40
3.4.1. 리스트의 정의 40
3.4.2. 리스트내 데이터 접근 41
3.4.3. names() & unlist() 41
3.5. 행렬(matrix) 43
3.5.1. 행렬의 정의 43
3.5.2. 행렬 원소지정(Indexing or Slicing) 45
3.5.3. 행렬의 연산 46
3.5.4. 정방행렬과 ncol(), nrow() 47
3.5.5. col(row)Means(), col(row)Sums() 48
3.5.6. rbind(), cbind() 49
3.5.7. 열과 행의 이름 51
3.5.8. Error in x %*% y 52
3.6. 배열 53
3.6.1. 배열 정의 53
3.6.2. 배열 데이터 접근 54
3.7. 데이터 프레임(Data Frame) 56
3.7.1. 데이터 프레임 정의 56
3.7.2. 데이터 프레임 접근 57
3.7.3. 특수 연산자 %in%, %any% 58
3.7.4. str() head() summary() 59
3.7.5. rownames(), colnames() 60
3.7.6. 연관 검색 61
3.7.7. attach()와 detach() 62
3.8. 타입 판별 64
3.8.1. 타입 변환 65
3.8.2. 자료 구조의 확인과 변환 66

제 2부 함수,제어와 데이터 전처리 69

4. IF, FOR, WHILE 문 69
4.1. IF문 구조 69
4.2. if-else 구문 70
4.3. if-else if-else 구문 70
4.4. ifelse() 함수 71
4.5. For( ) 71
4.6. Break 71
4.7. While( ) 72
4.8. Next 72
4.9. Repeat( ) 73
4.10. NA의 처리 73
4.10.1. 결측치 확인 74
4.10.2. 결측치 대체법 (Imputation) 75
4.10.3. dplyr()로 exam.csv처리 76
4.10.4. na.rm=T 결측치 제외 79
4.10.5. mpg 데이터 조작 81

5. 함수의 정의 83
5.1. 함수 용례 83
5.2. 중첩함수((Nested Function) 84
5.3. 함수의 코드 보기 85
5.4. 스코프(Scope) 85
5.5. 기타 함수sum(), mean() 86

6. 데이타 가공 88
6.1. upSample() 함수 88
6.2. downSample() 89
6.3. scale() 표준화(Standardization) 90
6.2. 범위 정규화 minmax() 92
6.3. 기술통계량 93
6.3.1. sapply() 함수로 평균 93
6.3.2. summary() 94
6.3.3. fivenum() 함수 94
6.3.4. Hmisc 패키지의 describe() 함수 94
6.3.5. pastecs 패키지의 stat.desc() 함수 95

제 3부. 데이터 조작 98

7. 수식 연산 98
7.1. 다항식 근 찾기 98
7.2. 미분 99
7.3. 적분하기 100
7.4. iris 데이터 100
7.4. mtcars 101

8. apply 함수들 103
8.1. apply() 104
8.2. lapply() 107
8.3. sapply() 109
8.4. tapply 110
8.5. mapply() 113

9. doBy 패키지 115
9.1. summary() 115
9.2. quantile() 116
9.3. summaryBy() 119
9.4. orderBy() order() 120
9.5. splitBy() split() 122
9.6. sampleBy() sample() 125

10. 기타 함수들 129
10.1. subset() 129
10.2. merge() 131
10.3. sort(), order() 135
10.4. with(), within() 136
10.5. attach(), detach() 138
10.6. which(), which.max(), which.min() 139
10.7. aggregate() 140
10.8. stack(), unstack() 141

제4부. 데이터 조작 II 144

11. sqldf, plyr, reshape2, data.table 144
11.1. sqldf 패키지 144
11.2. plyr 패키지 145
11.2.1. adply() 145
11.2.2. ddply() 146
11.3. transform(), summarise(), subset() 148
11.3.1. transform() 148
11.3.2. summarise() 149
11.3.3. subset() 149
11.4. m*ply() 150
11.5. reshape2 패키지 151
11.5.1. melt() 151
11.5.2. complete.cases()함수를 사용하여 결측치를 처리할 수 있다. 152
11.6. data.table 패키지 153
11.6.1. 데이터 접근 153
11.6.2. system.time() 155
11.6.3. 데이터 테이블 병합 155

12. 기타 함수 157
12.1. foreach() 157
12.2. doParallel(), doMC() 158
12.3 print() 158
12.4. sprintf() 159
12.5. cat() 159
12.6. system.time() 160
12.7. Rprof() 161

제 5부 시각화 163

13. ggplot 163
13.1. 산점도 164
13.2. 그래픽 옵션 165
13.2.1. 축 이름(xlab, ylab) 165
13.2.2. 그래프 제목(main) 165
13.2.3. 점의 종류(pch) 165
13.2.4. 점의 크기(cex) 166
13.2.5. 색상(col) 166
13.2.6. 좌표축 값의 범위(xlim, ylim) 167
13.2.7. multi plot 168
13.2.8. type 169
13.2.9. 그래프 배열 170
13.3. 지터(jitter) 171
13.4. 점(points) 172
13.5. 선(lines) 174
13.6. 직선(abline) 176
13.7. 곡선(curve) 177
13.8. 다각형(polygon) 178
13.9. 데이터의 식별 180
13.9.1. 문자열(text) 180
13.9.2. 데이터의 표시 181
13.10. 범례(legend) 182
13.11. matplot () 183
13.11. 상자 그림(boxplot) 183
13.12 히스토그램(hist) 187
13.13. 밀도 그림(density) 189
13.14. 막대 그림(barplot) 190
13.15. 파이 그래프(pie) 191
13.16 모자이크 플롯(mosaicplot) 192
13.17. 산점도 행렬(pairs) 194
13.18. 투시도(persp), 등고선 그래프(contour) 195
13.18.1. persp() 195
13.18.2. contour() 198

저자 소개 1

디지털경제, 데이터 분석, 인공지능, 블록체인, ESG를 가로지르며 복잡한 지식의 구조와 실증분석의 논리를 탐구해 온 연구자이자, AI 시대의 데이터 기반 지식 검증 전문가이다. 현재 한국디지털경제연구원 대표원장과 다빈치논문컨설팅 대표박사로 활동하고 있으며, 디지털경제학 박사로서 데이터와 기술이 사회, 산업, 정책, 연구 현장에 미치는 변화를 지속적으로 분석하고 있다. 저자는 STATA, SPSS, Python, R을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리에 능숙하며, SCI·KCI 논문 분석, 학위논문 연구설계, 회귀분석, 이항로짓 분석, 다층모형, 구조방정식, 머신러닝·딥러닝
디지털경제, 데이터 분석, 인공지능, 블록체인, ESG를 가로지르며 복잡한 지식의 구조와 실증분석의 논리를 탐구해 온 연구자이자, AI 시대의 데이터 기반 지식 검증 전문가이다. 현재 한국디지털경제연구원 대표원장과 다빈치논문컨설팅 대표박사로 활동하고 있으며, 디지털경제학 박사로서 데이터와 기술이 사회, 산업, 정책, 연구 현장에 미치는 변화를 지속적으로 분석하고 있다.

저자는 STATA, SPSS, Python, R을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리에 능숙하며, SCI·KCI 논문 분석, 학위논문 연구설계, 회귀분석, 이항로짓 분석, 다층모형, 구조방정식, 머신러닝·딥러닝 기반 예측모형 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행하고 있다. 특히 사회과학과 정책연구에서 자주 활용되는 선택행동 분석, 이용의향 분석, 참여 여부 분석, 정책 수혜 여부 분석, 사건 발생 여부 분석을 실제 연구문제와 연결하여 해석하는 데 깊은 관심을 가지고 있다.

STATA, SPSS, R, Python을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리, 머신러닝·딥러닝 기반 인공지능 분석, SCI·KCI 논문 연구, 블록체인과 가상자산, 기후변화와 ESG 평가 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행해 왔다. 그러나 저자가 가장 중요하게 여기는 것은 분석기법 자체가 아니다. 어떤 연구문제를 설정하고, 어떤 비교집단을 구성하며, 어떤 가정을 통해 인과효과를 식별하고, 그 결과의 불확실성과 한계를 얼마나 투명하게 보고하는지가 연구의 신뢰성을 결정한다고 본다. 『차이의 차이 분석 마스터하기』 전 7권은 이러한 문제의식에서 출발한다. 이 시리즈는 기초 2×2 DID에서 패널자료와 이원고정효과, 평행추세와 이벤트 스터디, 현대 DID 추정량, 확장 설계, 강건성 및 민감도 분석, 재현가능 연구와 국제학술지 투고까지 DID 연구의 전 과정을 하나의 체계로 연결한다.

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품목정보

발행일
2022년 03월 11일
쪽수, 무게, 크기
216쪽 | 148*210*20mm
ISBN13
9791137276802

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