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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 |
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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! |