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소득공제 청년패스
완전 기초에서 머신러닝 응용까지 R로 하는 빅데이터 분석
POD 도서, 개정판
진하수
BOOKK(부크크) 2023.05.31.
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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 8
1.7. 할당 기호 “=”와 “←” 8
1.8. 데이터 제거 10
1.9. plot창 제거 11
1.10. plot의 마진설정 12
1.11. 언어설정 13
1.12. Error in plot.new() 14

2. R Studio_환경 구축과 시작 15
2.1. 경로 지정·확인하기 15
2.2. 패키지 설치·확인 16
2.3. Google Colab에서 패키지 설치 18
2.4. csv file 불러오기 19
2.5. 내장된 data 불러오기 20
2.6. 여러 csv 파일 불러오기 21
2.7. 웹페이지 불러오기 23
2.8. excel file 24
2.9. 찾아서 불러오기 24
2.10. 파일 리스트 출력 25
2.11. 불러오기 Errors 25
2.12. .csv 저장하기 26
2.13. iris 데이터 엑셀로 저장 27
2.14. 그래프 저장하기 27
2.15. save(), load() 28

3. 데이터 타입 30
3.1. 변수 30
3.2. 스칼라 31
3.2.1. 숫자 31
3.2.2. NA 32
3.2.3. NULL 32
3.2.4. 일반 연산자 33
3.2.5. 문자열 34
3.2.6. 진리값 34
3.2.7. 요인(Factor) 35
3.2.8. ordered = T 37
3.3. 벡터(Vector) 38
3.3.1. “c( )” 함수 38
3.3.2. 인덱싱과 슬라이싱 39
3.3.3. 벡터 연산 41
3.3.4. 벡터와 행렬 함수 42
3.3.4. seq() 43
3.3.5. rep() 43
3.3.6. 원소 치환(Substitution) 43
3.3.7. 원소의 제거 44
3.4. 리스트(List) 44
3.4.1. 리스트의 정의 45
3.4.2. 리스트내 데이터 접근 45
3.4.3. names() & unlist() 46
3.5. 행렬(matrix) 47
3.5.1. 행렬의 정의 48
3.5.2. 행렬 원소지정(Indexing or Slicing) 49
3.5.3. 행렬의 연산 51
3.5.4. 정방행렬과 ncol(), nrow() 52
3.5.5. col(row)Means(), col(row)Sums() 53
3.5.6. rbind(), cbind() 54
3.5.7. 열과 행의 이름 56
3.5.8. Error in x %*% y 57
3.6. 배열 58
3.6.1. 배열 정의 58
3.6.2. 배열 데이터 접근 59
3.7. 데이터 프레임(Data Frame) 61
3.7.1. 데이터 프레임 정의 61
3.7.2. 데이터 프레임 접근 63
3.7.3. 특수 연산자 %in%, %any% 64
3.7.4. str() head() summary() 64
3.7.5. rownames(), colnames() 66
3.7.6. 연관 검색 67
3.7.7. attach()와 detach() 68
3.8. 타입 판별 69
3.8.1. 타입 변환 70
3.8.2. 자료 구조의 확인과 변환 72

제 2부 함수,제어와 데이터 전처리 74

4. IF, FOR, WHILE 문 74
4.1. IF문 구조 74
4.2. if-else 구문 75
4.3. if-else if-else 구문 75
4.4. ifelse() 함수 76
4.5. For( ) 76
4.6. Break 77
4.7. While( ) 77
4.8. Next 78
4.9. Repeat( ) 78
4.10. NA의 처리 79
4.10.1. 결측치 확인 80
4.10.2. 결측치 대체법 (Imputation) 81
4.10.3. dplyr()로 exam.csv처리 82
4.10.4. na.rm=T 결측치 제외 85
4.10.5. mpg 데이터 조작 87

5. 함수의 정의 90
5.1. 함수 용례 90
5.2. 중첩함수((Nested Function) 91
5.3. 함수의 코드 보기 92
5.4. 스코프(Scope) 92
5.5. 기타 함수sum(), mean() 93

6. 데이타 가공 96
6.1. upSample() 함수 96
6.2. downSample() 98
6.3. scale() 표준화(Standardization) 98
6.2. 범위 정규화 minmax() 100
6.3. 기술통계량 102
6.3.1. sapply() 함수로 평균 102
6.3.2. summary() 102
6.3.3. fivenum() 함수 103
6.3.4. Hmisc 패키지의 describe() 함수 103
6.3.5. pastecs 패키지의 stat.desc() 함수 104

제 3부. 데이터 조작 107

7. 수식 연산 108
7.1. 다항식 근 찾기 108
7.2. 미분 108
7.3. 적분하기 109
7.4. iris 데이터 110
7.4. mtcars 111

8. apply 함수들 113
8.1. apply() 114
8.2. lapply() 118
8.3. sapply() 119
8.4. tapply 121
8.5. mapply() 124

9. doBy 패키지 127
9.1. summary() 127
9.2. quantile() 128
9.3. summaryBy() 131
9.4. orderBy() order() 133
9.5. splitBy() split() 135
9.6. sampleBy() sample() 138

10. 기타 함수들 143
10.1. subset() 143
10.2. merge() 145
10.3. sort(), order() 149
10.4. with(), within() 151
10.5. attach(), detach() 153
10.6. which(), which.max(), which.min() 154
10.7. aggregate() 155
10.8. stack(), unstack() 156

제 4 부. 데이터 조작 II 159

11. sqldf, plyr, reshape2, data.table 159
11.1. sqldf 패키지 159
11.2. plyr 패키지 160
11.2.1. adply() 160
11.2.2. ddply() 161
11.3. transform(), summarise(), subset() 163
11.3.1. transform() 163
11.3.2. summarise() 164
11.3.3. subset() 165
11.4. m*ply() 165
11.5. reshape2 패키지 166
11.5.1. melt() 166
11.5.2. complete.cases() 168
11.6. data.table 패키지 168
11.6.1. 데이터 접근 169
11.6.2. system.time() 171
11.6.3. 데이터 테이블 병합 171

12. 기타 함수 174
12.1. foreach() 174
12.2. doParallel(), doMC() 175
12.3 print() 175
12.4. sprintf() 175
12.5. cat() 176
12.6. system.time() 177
12.7. Rprof() 178

제 5 부 시각화 181

13. ggplot 181
13.1. 산점도 182
13.2. 그래픽 옵션 183
13.2.1. 축 이름(xlab, ylab) 183
13.2.2. 그래프 제목(main) 184
13.2.3. 점의 종류(pch) 184
13.2.4. 점의 크기(cex) 185
13.2.5. 색상(col) 185
13.2.6. 좌표축 값의 범위(xlim, ylim) 186
13.2.7. multi plot 187
13.2.8. type 188
13.2.9. 그래프 배열 190
13.3. 지터(jitter) 190
13.4. 점(points) 192
13.5. 선(lines) 193
13.6. 직선(abline) 196
13.7. 곡선(curve) 197
13.8. 다각형(polygon) 198
13.9. 데이터의 식별 201
13.9.1. 문자열(text) 201
13.9.2. 데이터의 표시 201
13.10. 범례(legend) 202
13.11. matplot () 203
13.12. 상자 그림(boxplot) 204
13.13 히스토그램(hist) 208
13.14. 밀도 그림(density) 210
13.15. 막대 그림(barplot) 211
13.16. 파이 그래프(pie) 212
13.17 모자이크 플롯(mosaicplot) 213
13.18. 산점도 행렬(pairs) 216
13.19. 투시도(persp), 등고선 그래프(contour) 218
13.19.1. persp() 218
13.19.2. contour() 220

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
2023년 05월 31일
쪽수, 무게, 크기
240쪽 | 188*254*20mm
ISBN13
9791141029937

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