1장 R 시작하기
1.1 R과 Rstudio 소개
1.2 R 설치하기
1.3 RStudio 설치하기
1.4 RStudio 활용 첫걸음
2장 R 데이터 분석
2.1 데이터 입력 및 저장
2.2 data.frame() 함수로 여러 개의 변수를 하나로 묶기
2.3 변수 연산을 통한 새로운 변수 생성
2.4 조건문을 이용한 변수 생성
2.5 수치로 데이터 요약하기
2.6 데이터 추출하기
2.6.1 데이터프레임의 행과 열 추출조건을 이용한 데이터 추출
2.6.2 subset() 함수를 이용한 데이터 추출
2.7 데이터 정렬하기
2.7.1 R에서 데이터 정렬(1) : 기본 명령 활용
2.7.2 R에서 데이터 정렬(2) : dplyr 패키지 활용
2.8 데이터 내보내기와 불러오기
2.8.1 CSV 파일 생성 및 불러오기
2.8.2 EXCEL 파일 생성 및 불러오기
2.9 대화상자를 활용한 R 패키지 설치
3장 R 그래프를 이용한 데이터 분석
3.1 막대그래프 작성하기
3.2 히스토그램 작성하기
3.3 파이 차트 작성하기
3.4 꺾은선 그래프 작성하기
3.5 상자그림 작성하기
3.6 여러 개의 그래프를 한 화면에서 비교하기
4장 건강검진 빅데이터 분석
4.1 건강검진 공공데이터 준비하기
4.2 변수명 변경
4.3 일부 변수로 새로운 데이터프레임 생성
4.4 BMI 변수 생성 및 비만도 분류
4.5 요약통계 생성하기
4.6 결측값 처리하기
4.6.1 결측값 파악하기
4.6.2 결측값을 갖는 관측치 모두 삭제하기
4.6.3 결측값을 변수의 평균값으로 대체하기
4.7 그룹별 평균, 빈도 및 비율 비교
4.8 교차표 작성(1) : 성별, 연령별 비만도 수준 반영
4.9 교차표 작성(2) : 성별, 연령 및 비만도 수준 반영
5장 빅데이터 시각화 분석
5.1 ggplot2를 활용한 건강검진정보 데이터 시각화 분석
5.1.1 막대그래프
5.1.2 히스토그램
5.1.3 꺾은선 그래프
5.1.4 파이 차트와 도넛 차트
5.1.5 산점도
5.1.6 버블 차트
5.1.7 리본 차트
5.1.8 상자그림
5.2 히트맵을 활용한 진료과별 대기시간 트렌드 분석
5.3 트리맵을 활용한 치과의원 분포 시각화 분석
6장 R 데이터 분석
6.1 통계적 가설검정
6.2 대응표본 t-검정
6.3 독립표본 t-검정
6.4 카이제곱검정
6.5 일원배치 분산분석
6.6 상관분석
6.7 단순회귀분석
6.8 다중회귀분석
6.9 범주형 변수를 활용한 다중회귀분석
6.10 머신러닝 개요 및 학습 방식
6.10.1 통계 기법과 머신러닝 기법의 차이
6.10.2 머신러닝의 학습 방식 : 지도학습, 비지도학습, 강화학습
6.11 머신러닝 알고리즘(1) : 서포트 벡터 머신
6.12 머신러닝 알고리즘(2) : 의사결정나무
6.13 ROC 곡선과 AUC를 활용한 모형 성능 평가
6.13.1 서포트 벡터 머신 모형의 성능 평가
6.13.2 의사결정나무 모형의 성능 평가