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책소개
목차
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1 들어가기
1.1 R … … … … … … … … … … … … 8 2 R의 패키지(Packages) 2.1 패키지 설치 … … … … … … … … … … . 9 2.2 패키지 관련 정보 … … … … … … … … … . 10 2.3 패키지 불러오기/확인하기/제거하기 … … … … … … 11 2.4 패키지 관리하기 … … … … … … … … … . 12 2.5 중복되는 함수와 변수 … … … … … … … … . . 12 3 R의 변수, 자료형, 연산/함수 3.1 R의 변수 … … … … … … … … … … . . 13 3.2 R의 데이터 타입(자료형) … … … … … … … … 17 3.3 연산(Operations)과 함수(Functions) … … … … … . . 20 3.4 특별한 값 … … … … … … … … … … . . 26 4 데이터 구조 4.1 벡터(Vector) … … … … … … … … … … 31 4.2 데이터 구조에 따른 생성, 참조, 수정, 추가, 삭제 함수 … … … . 43 4.3 CRUD(Create, Read, Update, Delete) … … … … … 51 4.4 3+차원의 배열 … … … … … … … … … . . 53 5 dplyr 패키지를 활용한 데이터 가공 5.1 magrittr의 파이프 연산자 … … … … … … … . . 59 5.2 dplyr의 방식: 부분 선택(Subsetting) … … … … … . . 62 5.3 dplyr의 방식 : 수정 … … … … … … … … . . 68 5.4 dplyr의 기타 편의 기능 … … … … … … … … . 74 6 날짜와 시간(Date and Time) 6.1 날짜의 표기 … … … … … … … … … … . 80 6.2 날짜 표기 변환 … … … … … … … … … . . 81 6.3 날짜시간 표기 인식 … … … … … … … … … 82 6.4 날짜, 시간 연산 … … … … … … … … … . . 89 6.5 날짜(시간)의 특정한 정보 참조 … … … … … … … 90 6.6 날짜(시간) 갱신 … … … … … … … … … . 90 6.7 활용예 … … … … … … … … … … … 93 7 팩터형 데이터타입 7.1 팩터형의 중요성 … … … … … … … … … . 96 7.2 데이터 전처리에 있어서 팩터형 … … … … … … … 96 7.3 forcats 패키지 … … … … … … … … … . . 98 8 R로 데이터 읽어오기 8.1 R 내장 데이터 … … … … … … … … … . . 101 8.2 들어가기 : write.table/read.table, save/load … … … . . 102 8.3 텍스트로 저장된 데이터 화일 읽기 … … … … … … . 103 8.4 EXCEL 화일 읽기 … … … … … … … … … 110 8.5 그 밖의 통계 프로그램 데이터 화일 … … … … … … . 111 9 데이터 가공 9.1 집단별로 함수 적용하기 … … … … … … … … . 114 9.2 여러 데이터 프레임 합치기 … … … … … … … . . 119 9.3 세로형/가로형 변환 … … … … … … … … … 125 10 패키지 데이터테이블(data.table) 10.1 package:dplyr과 package:data.table의 비교 … … … … . 127 10.2 data.table의 키(key) 활용하기 … … … … … … . . 143 10.3 data.table을 활용한 병합 … … … … … … … . . 148 10.4 그 밖의 특수한 기호 : .SD, .GRP, .N, .I, .BY, .EACHI … … … . 157 10.5 데이터테이블 종합 … … … … … … … … … 165 11 문자열(character) 11.1 인코딩 … … … … … … … … … … … 167 11.2 대표적인 인코딩 방법 … … … … … … … … . . 168 11.3 그 밖의 인코딩 방법 … … … … … … … … … 168 11.4 R에서 인코딩 다루기 … … … … … … … … . . 169 11.5 R에서 문자열 입력 … … … … … … … … … 171 11.6 유니코드 정규화(Normalization) … … … … … … . 173 11.7 문자열의 정렬 … … … … … … … … … … 174 11.8 문자열을 다루는 함수들 … … … … … … … … . 176 11.9 패키지 stringr을 활용한 문자열 관리 … … … … … . . 182 12 정규표현식 12.1 R과 정규표현식 … … … … … … … … … . . 185 12.2 확장정규표현식(ERE; Extended Regular Expressions) … … . 186 13 정규표현식을 활용한 문자열 데이터 가공: 개념적 접근 13.1 패턴과 일치하는 부분과 관련된 정보 … … … … … … 200 13.2 패턴과 일치하는 부분을 활용하여 가공하기 … … … … … 200 14 흐름 제어와 함수 14.1 제어문: 조건과 반복 … … … … … … … … . . 201 14.2 함수 … … … … … … … … … … … . 209 15 1변수 기술 통계량 15.1 집중경향치 … … … … … … … … … … . 215 15.2 변산성 측정치 … … … … … … … … … … 216 15.3 범주형, 순위형 변수 … … … … … … … … … 217 16 데이터 프레임의 모든 변수(컬럼)에 대해 요약통계치 구하기 16.1 함수 목록은 다음과 같다… … … … … … … … . 219 17 간편 시각화 17.1 간편 시각화의 예 … … … … … … … … … . 222 18 ggplot2 18.1 들어가기 … … … … … … … … … … . . 227 18.2 시각적 맵핑(Aesthetic mapping) … … … … … … . 229 18.3 기하학적 대상(geom) … … … … … … … … . . 248 18.4 보조선(Auxillary lines) … … … … … … … … 257 18.5 좌표계(Coordinate system) … … … … … … … . 259 18.6 범례(Legends) … … … … … … … … … . . 265 18.7 제목과 테마(Title and Theme) … … … … … … . . 267 18.8 결과 정리 및 저장 … … … … … … … … … . 273 18.9 ggplot2(gg = Grammar of Graphics) 총정리 … … … … 275 19 연습문제 해답 데이터 불러들이기 … … … … … … … … … … 279 제어와 함수 I… … … … … … … … … … … 282 부록 1. R에서 하는 벡터/행렬 연산 벡터연산 … … … … … … … … … … … . . 283 한 행렬 연산 … … … … … … … … … … … 283 두 행렬의 연산 … … … … … … … … … … . . 284 선형(행렬) 대수 … … … … … … … … … … . 285 부록 2. R의 색 부록 3. RStudio 치트시트 |
저자 소개 1
김권현은 서울대학교 인지과학 박사, 서울대학교 물리학 학사 출신으로 서울대학교 사회과학원 방법론 컨설턴트, 서울대학교 사회과학원 R 강의, 서강대학교, 국민대학교 등에서의 강의경험과 회사 경험을 토대로 책을 썼다. R 패키지 mirt의 공헌자이며 ‘기초 통계학의 숨은 원리’, ‘수학의 숨은 원리’ 등의 저자이기도 하다.
● 서울대학교 인지과학 박사
● 서울대학교 물리학 학사
● 서울대학교 사회과학원 방법론 컨설턴트
● 서울대학교 사회과학원 R 강의
● 서강대학교, 국민대학교 등 강의(심리통계, 분석프로그래밍)
● R 패키지 mirt의 공헌자
● ‘기초 통계학의
김권현은 서울대학교 인지과학 박사, 서울대학교 물리학 학사 출신으로 서울대학교 사회과학원 방법론 컨설턴트, 서울대학교 사회과학원 R 강의, 서강대학교, 국민대학교 등에서의 강의경험과 회사 경험을 토대로 책을 썼다. R 패키지 mirt의 공헌자이며 ‘기초 통계학의 숨은 원리’, ‘수학의 숨은 원리’ 등의 저자이기도 하다.
● 서울대학교 인지과학 박사
● 서울대학교 물리학 학사
● 서울대학교 사회과학원 방법론 컨설턴트
● 서울대학교 사회과학원 R 강의
● 서강대학교, 국민대학교 등 강의(심리통계, 분석프로그래밍)
● R 패키지 mirt의 공헌자
● ‘기초 통계학의 숨은 원리’, ‘수학의 숨은 원리’ 등의 저자
● 2019년 법학적성시험 분석(법학전문대학원협의회 의뢰)
● 서울대학교 인지과학 박사
● 서울대학교 물리학 학사
● 서울대학교 사회과학원 방법론 컨설턴트
● 서울대학교 사회과학원 R 강의
● 서강대학교, 국민대학교 등 강의(심리통계, 분석프로그래밍)
● R 패키지 mirt의 공헌자
● ‘기초 통계학의 숨은 원리’, ‘수학의 숨은 원리’ 등의 저자
● 2019년 법학적성시험 분석(법학전문대학원협의회 의뢰)
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품목정보
- 발행일
- 2019년 03월 01일
- 쪽수, 무게, 크기
- 328쪽 | 750g | 176*250*18mm
- ISBN13
- 9791196014476
만든이 코멘트
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안녕하세요 이 책의 저자입니다.
2019-05-09
이 책은 빅데이터 분석의 첫 번째 관문인 "데이터 전처리와 시각화"에 대한 내용입니다. 통계 분석과 기계 학습과 관련된 내용은 후속작에서 다룰 예정입니다. 러닝 파이썬에는 이런 내용이 있네요. "만약 이 책에서 길을 잃는다면, 이 책에 불만을 갖기 전에 일반적인 프로그래밍 입문서를 먼저 찾아보기를 권한다." 다른 예를 들자면 "초보자를 위한 파이썬 200제"란 책에는 이런 한 줄평이 있네요. "솔직히 존나 별루입니다 너무 기초라 다른 언어로 개발을 해 보신분은 아무 도움이 안됩니다." 책 소개에도 적었듯이, 어느 정도 프로그래밍 경험이 있는 독자를 대상으로 한 책이며, 다른 책에서 간략하고 빠르게 설명하고 지나가는 데이터 전처리 부분에 특화된 책입니다. 그리고 결정적으로 다른 기초적인 책에는 포함되어 있지 않은 심화된 내용을 다루었습니다.
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출판사 리뷰
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이 책은 쿡북(Cookbook)이 아니다!
물론 프로그래밍 언어으로 원하는 목적을 달성하는 가장 빠른 방법은 이미 작동하는 소스 코드를 실행하는 것이다. 하지만 소스 코드를 고쳐야 한다면!?! 그 때부터는 수많은 문법오류, 논리오류(버그)에 잘 돌아가던 프로그램도 안 돌아가는 신비한 경험을 하게 된다. 그 버그란 무엇 때문에 생기는가? 실수, 수면부족, 주의 산만 등 다양한 원인이 있겠지만, 또 다른 주요 원인은 튼튼하지 못한 기초에 있다! ● NA > 3은 왜 NA이고, NA | TRUE는 왜 TRUE인가? ● 데이터테이블(data.table)의 복잡한 문법은 어떻게 이해해야 하는가? ● 정규표현식의 메타문자는 무엇이고, 어떻게 다루어야 하는가? ● ggplot2의 수많은 옵션은 어떻게 외워야 할까? 패키지, 벡터, 데이터프레임 등 기초부터 데이터테이블, 정규표현식, ggplot2까지 데이터 전처리와 시각화를 위한 핵심을 모두 담았다! 4. 특이 사항 ● R 최신 버전 3.5.2(2018-12-20) 반영 ● 빅데이터 분석을 위한 최선의 선택-data.table 패키지(최신버전 1.12.0)에 대한 설명 수록 ● RStudio의 ggplot2(최신버전 3.1.0) 등 패키지 치트시트(cheatsheet) 수록 ● 백과사전식의 나열이 아니라 개념 중심의 체계적인 이해 중시 ● 좀 더 테크니컬한 심층 활용 방법과 오류를 사전에 방지하는 방법 설명 ● 각종 참고 자료 및 표 수록 ● 다양한 원서의 내용 종합 - Spector(2008). Data Manipulation with R. - Kabacoff(2015). R in Action: Data Analysis and Graphics with R - Wickham(2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. - Lander(2017). R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics. - Wickham & Grolemund(2017). R for Data Science. - Van Der Loo & De Jong(2018). Statistical Data Cleaning with Applications in R. ● ds.sumeun.org 홈페이지 운영 |
