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*도서소개
통계, 프로그래밍을 1도 몰라도 데이터를 혼자서 다룰 수 있다! 데이터 분석 프로젝트 전 과정 수록! 데이터 분석을 처음 시작한 초보자도 어깨춤을 추며 데이터를 혼자 다룰 수 있게 한다는 강의가 책으로 출간되었다. 통계, 프로그래밍, 데이터 분석을 전혀 몰라도 「Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석」을 통해 R로 최근 주목받고 있는 데이터 분석 기법들을 재미있게 배울 수 있다. 이 책은 데이터 정제, 가공, 분석부터 그래프 그리기까지 실제 현업에서 데이터 분석 프로젝트를 할 때와 같은 모든 과정을 직접 해볼 수 있다.
*출판사도서소개
통계, 프로그래밍을 해본 적이 없어도 시작할 수 있다! IT 전공이 아니어도, 데이터 분석에 대해 아는 게 없어도 괜찮다. 이 책은 데이터 분석을 처음 시작하는 사람도 쉽게 시작할 수 있는 쉬운 예제부터 차근차근 실습을 하다 보면 자연스럽게 R 코드에 익숙해지도록 구성했다. 이 책의 실습을 마칠 때쯤이면 어느새 데이터 분석 기술을 습득하게 될 것이다. 그뿐만 아니라 데이터 정제, 가공, 분석부터 그래프 그리기까지 실제 현업에서 데이터 분석 프로젝트를 할 때와 같은 모든 과정을 직접 해볼 수 있다. 끝에 가서는 공공데이터를 이용해 자신만의 훌륭한 데이터 분석 프로젝트를 완수하게 된다. R에서 가장 최신의, 인기 있는 패키지를 중심으로 배운다 [Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석]은 통계 분석은 물론이고 소셜 네트워크 서비스의 글을 분석할 수 있는 텍스트 마이닝, 지역별 특성을 표현할 수 있는 지도 시각화, 이용자가 원하는 결괏값을 실시간으로 보여주는 인터랙티브 그래프 등 최근 주목받고 있는 데이터 분석 기법들을 다양하게 배울 수 있다. 이런 기법들을 누구나 할 수 있는 이유는 전 세계의 전문가들이 패키지를 만들어 온라인에 무료로 공개하고 있기 때문이다. 현재 공개되어 있는 패키지만 1만 개가 넘는다. R을 효율적으로 사용하려면 통계적인 지식뿐만 아니라 R의 다양한 패키지를 적재적소에 잘 활용하는 것이 중요하다. 이 책에서는 가장 최신의, 인기 있는 패키지로 실습한다. 또한 수많은 패키지 중 나에게 필요한 패키지를 찾아 활용하는 방법까지 소개한다. 데이터 분석 분야 취업을 준비한다면 R로 시작해 보자! SKT, 넥슨, 신한은행 등 국내 기업들은 이미 R을 활용하고 있다!세계적인 규모의 기업들이 R을 사용하고 있다. 데이터 분석 기술 분야를 선도하고 있는 구글, 페이스북, 마이크로소프트는 물론 국내 기업 중 데이터 관련 업무가 많은 SKT, KT 등과 같은 통신회사나 넥슨, 엔씨소프트 등의 게임 회사들도 이미 R을 활용하고 있다. 데이터 분석 분야에 관심이 있거나 취업을 준비한다면 이 책으로 빠르게 공부하고 데이터 분야에 도전하자! 실습으로 재미있게 배우는 R 데이터 분석 과정, 학원, 대학 교재로도 안성맞춤! 문법을 일일이 지루하게 배우는 백과사전식이 아닌, 처음부터 데이터를 분석하면서 필요한 기능을 곧바로 익히는 실습 중심의 책이기 때문에 처음 시작하는 사람도 2주 안에 가능하다. 게다가 배운 내용을 복습을 해볼 수 있는 [혼자서 해보기] 퀴즈와 실제 데이터를 가지고 분석을 하는 [분석 도전!] 코너로 심화 학습까지 할 수 있어서 독학뿐만 아니라 학원이나 대학 교재로도 적합하다. 이 책의 모든 실습 자료는 저자의 깃허브와 이지스퍼블리싱 홈페이지의 자료실에서 다운로드받을 수 있다. 책의 실습을 따라해 보며 자신이 작성한 코드와 비교하면서 공부하면 좋다. 깃허브: http://bit.ly/start_r이지스퍼블리싱 홈페이지: www.easyspub.com [자료실] 게시판함께 공부할 사람들을 만나는 곳, ‘Do it! 스터디룸’에서 함께 공부하자!혼자 공부하기 부담스러울 때는 스터디 카페인 ‘Do it! 스터디룸(cafe.naver.com/doitstudyroom)’을 이용해 보자. 이곳에서 함께 공부할 스터디 멤버를 찾을 수 있다. 그 외에도 이 책에 대한 질문이나 의견은 이지스퍼블리싱 홈페이지의 [질문 답변] 게시판에 올리면 답변을 얻을 수 있다.- 함께 공부할 스터디 멤버를 찾고 싶을 때 : cafe.naver.com/doitstudyroom Do it! 스터디룸- 책에 대한 질문이나 의견이 있을 때 : www.easyspub.com [질문 답변] 게시판
*목차
첫째마당 R이랑 친해지기
01 안녕, R?
01-1 R이 뭔가요? - R 이해하기
01-2 R이 강력한 이유
02 R 데이터 분석 환경 만들기
02-1 R과 R 스튜디오 설치하기
02-2 R 스튜디오와 친숙해지기
02-3 프로젝트 만들기
02-4 유용한 환경 설정
03 데이터 분석을 위한 연장 챙기기
03-1 변하는 수, ‘변수’ 이해하기
03-2 마술 상자 같은 ‘함수’ 이해하기
03-3 함수 꾸러미, ‘패키지’ 이해하기
둘째마당 본격 실습! 데이터 갖고 놀기
04 데이터 프레임의 세계로!
04-1 데이터는 어떻게 생겼나? - 데이터 프레임 이해하기
04-2 데이터 프레임 만들기 - 시험 성적 데이터를 만들어 보자!
04-3 외부 데이터 이용하기 - 축적된 시험 성적 데이터를 불러오자!
[정리하기]
05 데이터 분석 기초! - 데이터 파악하기, 다루기 쉽게 수정하기
05-1 데이터 파악하기
05-2 변수명 바꾸기
05-3 파생변수 만들기
[정리하기]
[분석 도전!]
06 자유자재로 데이터 가공하기
06-1 데이터 전처리 - 원하는 형태로 데이터 가공하기
06-2 조건에 맞는 데이터만 추출하기
06-3 필요한 변수만 추출하기
06-4 순서대로 정렬하기
06-5 파생변수 추가하기
06-6 집단별로 요약하기
06-7 데이터 합치기
[정리하기]
[분석 도전!]
07 데이터 정제 - 빠진 데이터, 이상한 데이터 제거하기
07-1 빠진 데이터를 찾아라! - 결측치 정제하기
07-2 이상한 데이터를 찾아라! - 이상치 정제하기
[정리하기]
08 그래프 만들기
08-1 R로 만들 수 있는 그래프 살펴보기
08-2 산점도 - 변수 간 관계 표현하기
08-3 막대 그래프 - 집단 간 차이 표현하기
08-4 선 그래프 - 시간에 따라 달라지는 데이터 표현하기
08-5 상자 그림 - 집단 간 분포 차이 표현하기
[정리하기]
[꿀팁 01] 초보자가 자주 하는 실수
[꿀팁 02] 에러 메시지 이해하기
셋째마당 실전! 데이터 분석 프로젝트
09 데이터 분석 프로젝트 - ‘한국인의 삶을 파악하라!’
09-1 ‘한국복지패널데이터’ 분석 준비하기
09-2 성별에 따른 월급 차이 - “성별에 따라 월급이 다를까?”
09-3 나이와 월급의 관계 - “몇 살 때 월급을 가장 많이 받을까?”
09-4 연령대에 따른 월급 차이 - “어떤 연령대의 월급이 가장 많을까?”
09-5 연령대 및 성별 월급 차이 - “성별 월급 차이는 연령대별로 다를까?”
09-6 직업별 월급 차이 - “어떤 직업이 월급을 가장 많이 받을까?”
09-7 성별 직업 빈도 - “성별로 어떤 직업이 가장 많을까?”
09-8 종교 유무에 따른 이혼율 - “종교가 있는 사람들이 이혼을 덜 할까?”
09-9 지역별 연령대 비율 - “노년층이 많은 지역은 어디일까?”
넷째마당 R로 하는 다양한 데이터 분석의 세계
10 텍스트 마이닝
10-1 힙합 가사 텍스트 마이닝
10-2 국정원 트윗 텍스트 마이닝
11 지도 시각화
11-1 미국 주별 강력 범죄율 단계 구분도 만들기
11-2 대한민국 시도별 인구, 결핵 환자 수 단계 구분도 만들기
12 인터랙티브 그래프
12-1 plotly 패키지로 인터랙티브 그래프 만들기
12-2 dygraphs 패키지로 인터랙티브 시계열 그래프 만들기
13 통계 분석 기법을 이용한 가설 검정
13-1 통계적 가설 검정이란?
13-2 t 검정 - 두 집단의 평균 비교
13-3 상관분석 - 두 변수의 관계성 분석
14 R Markdown으로 데이터 분석 보고서 만들기
14-1 신뢰할 수 있는 데이터 분석 보고서 만들기
14-2 R 마크다운 문서 만들기
15 R 내장 함수, 변수 타입과 데이터 구조
15-1 R 내장 함수로 데이터 추출하기
15-2 변수 타입
15-3 데이터 구조
[정리하기]
16 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법
15-1 집중할 방향 정하기
15-2 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법
15-3 오픈 소스 생태계와 어울리기
정답
찾아보기
01 안녕, R?
01-1 R이 뭔가요? - R 이해하기
01-2 R이 강력한 이유
02 R 데이터 분석 환경 만들기
02-1 R과 R 스튜디오 설치하기
02-2 R 스튜디오와 친숙해지기
02-3 프로젝트 만들기
02-4 유용한 환경 설정
03 데이터 분석을 위한 연장 챙기기
03-1 변하는 수, ‘변수’ 이해하기
03-2 마술 상자 같은 ‘함수’ 이해하기
03-3 함수 꾸러미, ‘패키지’ 이해하기
둘째마당 본격 실습! 데이터 갖고 놀기
04 데이터 프레임의 세계로!
04-1 데이터는 어떻게 생겼나? - 데이터 프레임 이해하기
04-2 데이터 프레임 만들기 - 시험 성적 데이터를 만들어 보자!
04-3 외부 데이터 이용하기 - 축적된 시험 성적 데이터를 불러오자!
[정리하기]
05 데이터 분석 기초! - 데이터 파악하기, 다루기 쉽게 수정하기
05-1 데이터 파악하기
05-2 변수명 바꾸기
05-3 파생변수 만들기
[정리하기]
[분석 도전!]
06 자유자재로 데이터 가공하기
06-1 데이터 전처리 - 원하는 형태로 데이터 가공하기
06-2 조건에 맞는 데이터만 추출하기
06-3 필요한 변수만 추출하기
06-4 순서대로 정렬하기
06-5 파생변수 추가하기
06-6 집단별로 요약하기
06-7 데이터 합치기
[정리하기]
[분석 도전!]
07 데이터 정제 - 빠진 데이터, 이상한 데이터 제거하기
07-1 빠진 데이터를 찾아라! - 결측치 정제하기
07-2 이상한 데이터를 찾아라! - 이상치 정제하기
[정리하기]
08 그래프 만들기
08-1 R로 만들 수 있는 그래프 살펴보기
08-2 산점도 - 변수 간 관계 표현하기
08-3 막대 그래프 - 집단 간 차이 표현하기
08-4 선 그래프 - 시간에 따라 달라지는 데이터 표현하기
08-5 상자 그림 - 집단 간 분포 차이 표현하기
[정리하기]
[꿀팁 01] 초보자가 자주 하는 실수
[꿀팁 02] 에러 메시지 이해하기
셋째마당 실전! 데이터 분석 프로젝트
09 데이터 분석 프로젝트 - ‘한국인의 삶을 파악하라!’
09-1 ‘한국복지패널데이터’ 분석 준비하기
09-2 성별에 따른 월급 차이 - “성별에 따라 월급이 다를까?”
09-3 나이와 월급의 관계 - “몇 살 때 월급을 가장 많이 받을까?”
09-4 연령대에 따른 월급 차이 - “어떤 연령대의 월급이 가장 많을까?”
09-5 연령대 및 성별 월급 차이 - “성별 월급 차이는 연령대별로 다를까?”
09-6 직업별 월급 차이 - “어떤 직업이 월급을 가장 많이 받을까?”
09-7 성별 직업 빈도 - “성별로 어떤 직업이 가장 많을까?”
09-8 종교 유무에 따른 이혼율 - “종교가 있는 사람들이 이혼을 덜 할까?”
09-9 지역별 연령대 비율 - “노년층이 많은 지역은 어디일까?”
넷째마당 R로 하는 다양한 데이터 분석의 세계
10 텍스트 마이닝
10-1 힙합 가사 텍스트 마이닝
10-2 국정원 트윗 텍스트 마이닝
11 지도 시각화
11-1 미국 주별 강력 범죄율 단계 구분도 만들기
11-2 대한민국 시도별 인구, 결핵 환자 수 단계 구분도 만들기
12 인터랙티브 그래프
12-1 plotly 패키지로 인터랙티브 그래프 만들기
12-2 dygraphs 패키지로 인터랙티브 시계열 그래프 만들기
13 통계 분석 기법을 이용한 가설 검정
13-1 통계적 가설 검정이란?
13-2 t 검정 - 두 집단의 평균 비교
13-3 상관분석 - 두 변수의 관계성 분석
14 R Markdown으로 데이터 분석 보고서 만들기
14-1 신뢰할 수 있는 데이터 분석 보고서 만들기
14-2 R 마크다운 문서 만들기
15 R 내장 함수, 변수 타입과 데이터 구조
15-1 R 내장 함수로 데이터 추출하기
15-2 변수 타입
15-3 데이터 구조
[정리하기]
16 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법
15-1 집중할 방향 정하기
15-2 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법
15-3 오픈 소스 생태계와 어울리기
정답
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상품필수 정보
| 도서명 | Do it 쉽게 배우는 R 데이터 분석 | ||
|---|---|---|---|
| 저자,출판사 | 김영우 / 이지스퍼블리싱 | ||
| 크기 | 188x257x30 | ||
| 쪽수 | 376 | ||
| 제품구성 | 0 | ||
| 발행일 | 2017-07-20 | ||
| 목차 또는 책소개 | 상세설명참조 | ||
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Do it 쉽게 배우는 R 데이터 분석
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