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데이터 전처리 대전
데이터 분석을 위한 파이썬, SQL, R 실천 기술
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책소개
목차
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[1부 전처리 입문]
1장 전처리 개요 __1.1 데이터 __1.2 전처리의 역할 __1.3 전처리의 흐름 __1.4 세 가지 프로그래밍 언어 __1.5 패키지/라이브러리 __1.6 데이터셋 __1.7 데이터 읽기 [2부 데이터 구조 전처리] 2장 추출 __2.1 데이터 열을 지정한 추출 __2.2 조건에 따른 데이터 행 추출 __2.3 데이터 값을 고려하지 않는 샘플링 __2.4 집약 ID에 기반한 샘플링 3장 집약 __3.1 데이터와 종류의 개수 산출 __3.2 합곗값 계산 __3.3 최댓값, 최솟값, 대푯값 산출 __3.4 분포 계산 __3.5 최빈값 계산 __3.6 순위 계산 4장 결합 __4.1 마스터 테이블에서 정보 얻기 __4.2 조건에 따라 결합할 마스터 테이블 변경하기 __4.3 과거 데이터에서 정보 얻기 __4.4 상호 결합 5장 분할 __5.1 모델 검증을 위한 데이터 레코드 분할 __5.2 모델 검증을 위한 시간 데이터 분할 6장 생성 __6.1 언더샘플링으로 데이터 불균형 조정하기 __6.2 오버샘플링으로 데이터 불균형 조정하기 7장 전개 __7.1 가로 데이터로 변환 __7.2 희소 행렬로의 변환 [3부 데이터 내용 전처리] 8장 수치형 __8.1 수치형 데이터로 변환 __8.2 대수화를 이용한 비선형 변화 __8.3 범주화를 이용한 비선형 변화 __8.4 정규화 __8.5 예욋값 제거 __8.6 주성분 분석을 이용한 차원 압축 __8.7 수치의 보완 9장 범주형 __9.1 범주형으로 변환 __9.2 더미 변수화 __9.3 범줏값의 집약 __9.4 범줏값의 조합 __9.5 범주형의 수치화 __9.6 범주형의 보완 10장 일시형 __10.1 일시형과 날짜형으로 변환 __10.2 연, 월, 일, 시각, 분, 초, 요일로 변환 __10.3 일시의 차이로 변환 __10.4 일시형의 증감 __10.5 계절로 변환 __10.6 시간대로 변환 __10.7 평일과 휴일로 변환 11장 문자형 __11.1 형태소 분석을 이용한 분해 __11.2 단어의 집합 데이터로 변환 __11.3 TF-IDF로 단어의 중요도 조정 12장 위치 정보형 __12.1 한국 측지계를 세계 측지계로 변환 __12.2 두 지점 간 거리와 방향 계산 [4부 실천 전처리] 13장 연습 문제 __13.1 집계 분석 전처리 __13.2 추천 전처리 __13.3 예측 모델링 전처리 부록 A 예제 환경 구성하기 __A.1 SQL 환경 준비하기 __A.2 R 환경 준비하기 __A.3 파이썬 환경 준비하기 |
저자 소개2
本橋智光
시스템 개발업체 연구원과 웹 계열 회사의 데이터 과학자를 거쳐 현재는 디지털 의료 스타트업의 CTO로 역임 중이다. 양자 어닐링 컴퓨터의 검증에 개인 사업자로 참여하고 있다. 제조업, 소매업, 금융업, 운수업, 레저 산업, 웹 등 다양한 업종의 데이터 분석을 경험했다. 취미로 마리오 AI를 개발한다.
숭실대학교 미디어학부를 졸업하고 동 대학원 모바일 랩에서 미디어공학을 전공했다. 2007년부터 사용자를 생각하는 UI/UX에 관심을 가졌다. 현재는 프런트엔드 엔지니어로서 웹과 스마트폰 네이티브 개발자로 활동하고 있다. 한빛미디어에서 『만들면서 배우는 언리얼 게임프로그래밍』(2015)과 『사전처럼 바로 찾아 쓰는 HTML5 핵심 API』(2011)를 번역했다.
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품목정보
- 발행일
- 2019년 11월 01일
- 쪽수, 무게, 크기
- 368쪽 | 174*225*30mm
- ISBN13
- 9791162242247
출판사 리뷰
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데이터 분석에서 가장 먼저 실행하는 전처리 기술!
SQL과 R, 파이썬 예제로 효과적이고 실용적인 구현 방법 익히기 이 책은 데이터 분석에서도 가장 먼저 실행되는 전처리를 전문적으로 다룬다. SQL과 R, 파이썬이라는 각 언어를 활용해 문제를 풀어나가면서 각 언어의 특징과 장단점을 함께 알려준다. 하지만 여러 언어를 다룬다고 해서 모든 것을 얻을 수 있는 책은 아니다. 이 책은 특정 언어의 스킬을 가르쳐주기보다는 전처리란 무엇인가를 설명하는 데 더 초점을 맞춘다. 특히 다양한 예제를 여러 언어를 활용해 풀어보면서 어떤 식으로 문제에 접근해야 하는지 알려준다. 즉 세 가지 언어의 특징을 통해 각 전처리의 특성을 더욱 잘 이해할 수 있게 구성했다. 이 책의 내용은 프로그래밍을 하는 사람이면 누구나 쉽게 따라 할 수 있다. 프로그래밍을 잘 알지 못해도 예제들을 실행해보면서 전처리의 프로세스를 이해할 수 있을 것이다. 저자의 현장 경험을 바탕으로 구성한 예제들을 읽다 보면 그러한 경험과 노하우가 문제에 녹아들어 있음을 알 수 있다. 앞으로 전처리를 다뤄야 할 독자분이라면 언어의 선택부터 전처리를 다루는 팁까지 얻을 수 있는 좋은 자료가 될 것이다. 주요 내용 - 데이터 분석에서 전처리가 차지하는 역할과 중요성 - 추출, 집약, 결합, 분할, 생성, 전개 등 전처리 과정 - 파이썬, SQL, R을 이용한 구체적인 전처리 구현 방법 - 수치, 범주, 날짜 등 다양한 형식의 데이터 처리하기 - 실제 현장에서의 전처리 프로세스 |
