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R 기반 데이터 과학
타이디버스(tidyverse) 접근
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사회과학 계열 top100 4주
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책소개

목차

PART 1 들어가며
CHAPTER 01 R과 R Studio 설치 안내
CHAPTER 02 타이디버스 라이브러리와
타이디데이터(tidy data)
CHAPTER 03 본서에서 사용된 R 라이브러리
CHAPTER 04 기본적인 R 사용법과 R 베이스 함수들

PART 2 타이디버스 라이브러리 함수들을 활용한 데이터 관리
CHAPTER 01 데이터 관리
CHAPTER 02 변수 관리
CHAPTER 03 데이터 형태 변환

PART 3 기술통계분석 및 분석결과 시각화
CHAPTER 01 count() 함수를 이용한
빈도분석 및 분석결과의 시각화
CHAPTER 02 summarize_*() 함수를 이용한 기술통계분석 및 분석결과의 시각화

PART 4 일반선형모형(GLM) 추정
CHAPTER 01 종속변수와 독립변수,
두 변수의 관계를 다루는 통계기법
CHAPTER 02 분산분석(ANOVA)과
공분산분석(ANCOVA)
CHAPTER 03 회귀분석: 종속변수가
정규분포를 갖는 경우
CHAPTER 04 회귀분석: 종속변수가
비정규분포를 갖는 경우


저자 소개 1

연세대학교 신문방송학과(현 언론홍보영상학부)에서 학사학위를, 서울대학교 언론정보학과에서 석사학위를 받았으며, 2011년 미국 펜실베니아 대학교 아넨버그 스쿨에서 박사학위를 받았다. 한국과학기술원(K AIST) 조교수를 지내고 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 교수로 재직 중이다. Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting & Electronic Media, Health Communication, PLOS ONE, Amer ican Politics R
연세대학교 신문방송학과(현 언론홍보영상학부)에서 학사학위를, 서울대학교 언론정보학과에서 석사학위를 받았으며, 2011년 미국 펜실베니아 대학교 아넨버그 스쿨에서 박사학위를 받았다.
한국과학기술원(K AIST) 조교수를 지내고 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 교수로 재직 중이다.
Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting & Electronic Media, Health Communication, PLOS ONE, Amer ican Politics Research, Political Studies, International Journal of Public Opinion Research, Nonprofit Management & Leader sh ip, Jour n al of Social and Per son al Relationships, Jour nal of Lang uage and Social Psychology 등 언론학을 포함 국 내외 다양한 학 문분과 학술지에 현재까지 100편 이상의 학술논문을 출간하
였다.
저술한 책으로는 『R기반 데이터 과학: 타이디버스 접근』, 『R기반 성향점수분석: 루빈 인과모형기반 인과 추론』, 『R을 이용한 결측데이터 분석: 최대우도 및 다중투입 기법을 중심으로』, 『R기반 복합설문 데이터 분석』, 『R를 이용한 텍스트마이닝』, 『R기반 제한적 종속변수대상 회귀모형』, 『R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식 모형 분석』, 『방법론적 사유: 입말로 풀어쓴 사회과학 연구방법론』 등이 있으며, 번역한 책으로는 『국민의 선택: 대통령 선거캠페인 기간에 유권자는 지지후보를 어떻게 결정하는가?』, 『포퓰리즘』, 『소셜미디어와 공익: 가짜뉴스 시대 미디어정책』 등이 있다.

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품목정보

발행일
2018년 05월 15일
쪽수, 무게, 크기
472쪽 | 188*257*30mm
ISBN13
9788955662139

출판사 리뷰

R 기반 데이터 과학의 진보, 타이디버스 접근법!

오늘날 R 이용환경은 급속하게 변화하고 있다. 그러나 환경이 변했다고 해서 R을 이용하는 것이 더 어려워진 것은 아니다. R 환경은 더 많은 양의 데이터, 더 다양한 형태의 데이터를 보다 쉽게 다루고 분석할 수 있도록 변해가고 있으며, 이 발전적 변화를 주도하고 있는 패키지가 바로 ‘타이디버스(tidyverse)’이다.
‘타이디버스 접근법’을 쓰기 위해 기존의 R 프로그래밍 습관을 버릴 필요는 없다. 상황에 따라서는 타이디버스 접근법을 따르는 것보다 R 베이스에 기반해 데이터를 분석하는 것이 더 효율적이기도 하다. 그러나 데이터가 크고 복잡하며, 정리되지 않은 지저분한 형태로 존재할 때 타이디버스 접근법은 매우 위력적이다!

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