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책소개

목차

1. 채색 달력 calendar heatmap
2. 이변량 밀도 bivariate density
3. 이변량 히스토그램 bivariate histogram
4. ‘큰’ 자료의 산점도 hexagonal binning
5. 설명변수 2개의 회귀모형 regression with two predictors
6. 흩뜨림 jittering
7. 사각 타일 square tiles
8. 테이블 그림 table plot
9. 모자이크 플롯 mosaic plot
10. 나무 지도 tree map
11. 막대 그림 bar plot
12. 파이 차트 pie chart
13. 대시보드 dash board
14. 행렬의 이미지 images of matrices
15. 몬테칼로 모의시행 Monte Carlo simulation
16. 매개변수 곡선 parametric curves
17. 영역 그림 area chart
18. 버블 차트 bubble chart
19. 상자 그림 box plot
20. 단어 클라우드 word cloud
21. R의 컬러 r colors
22. 시도표 time plot
23. 지나온 길 path plot
24. 조건부 플롯 conditioning plot
25. 움직이는 산점도 moving scatterplot

부록. R 입문 Introduction to R
참고문헌

저자 소개 1

서울대학교 계산통계학과를 졸업하였으며, 미국 스탠포드 대학교 대학원에서 통계학 박사 학위를 받았다. 현재 고려대학교 정경대학 통계학과 교수이다. 주요 저서로는 『SPSS'를 활용한 통계적 방법론』, 『R을 활용한 탐색적 자료분석』, 『다변량 수량화』, 『사회과학을 위한 통계적 방법』, 『탐색적 자료분석』, 『통계계산』,『행렬의 이해와 계산』, 『데이터 시각화』 등이 있다.

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품목정보

발행일
2014년 05월 20일
쪽수, 무게, 크기
112쪽 | 188*254*20mm
ISBN13
9788973383801

출판사 리뷰

데이터 시각화(data visualization)는 자료에 내포된 정보를 내보이는 그림이다. 예컨대 파이 차트, 막대 그림, 산점도, 히스토그램과 같은 것이다. 이런 것들은 오래 전부터 써왔었는데 무슨 이유로 다시 살리는 것일까?

근래의 컴퓨터 기술 혁신이 데이터 시각화에 관한 모든 것을 바꾸고 있기 때문이다. 데이터의 구조와 크기, 그래픽 작업 방식, 보편적 활용 등에서 그렇다.

이 책의 주제는 데이터의 기술적 시각화(descriptive visualization)이다. 분석적 시각화(analytical visualization)는 다루지 않는다. 그러니까 이 책은 수학이 없는 초급 시각화에 집중하며 범사회적 그래프 활용수준의 제고를 지향한다.

이 책은 25종의 그림을 절(節)에 나누어 보인다. 절의 순서는 의미가 없다. 그림 책 보듯이 뒤적이다가 마음에 와 닿은 그래프가 있으면 꼼꼼히 읽기 바란다.

이 책에 제시된 그림들은 R로 그려졌다. R이 처음이라면 부록부터 읽으면 된다. R 스크립트는 출판사 홈페이지 http://www.freeaca.com의 자료실에서 내려 받을 수 있다. 문제가 있으면 저자에 e-mail stat420@korea.ac.kr을 하면 된다.

이 책에서는 R 스크립트의 세세한 부분을 설명하지 않는다. 설명이 필요한 경우에는 R 시스템 내에서 help( )로써, R 사이트 http://www.r-project.org에서 검색(search)하여 필요한 정보를 얻길 바란다.

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