나성호의 R 데이터 분석 입문
- 저자<나성호 저> 저
- 출판사골든래빗
- 출판일2021-10-15
- 등록일2023-07-25
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책소개
명강사가 알려주는 입문자가 알아야 하는 탄탄한 R 데이터 분석 기본기저자는 패스트캠퍼스/러닝스픈즈/멀티캠퍼스를 비롯해 유수의 기업에서 데이터 분석 강의를 진행한 명강사다. 강의를 하며 1. 수강생은 바쁘다 2. 바쁘다는 이유로 자료 구조를 건너뛰고 무작정 데이터 분석부터 배우면 3. 데이터 분석을 제대로 익히지 못한다는 사실을 알아냈다. 그래서 이 책을 준비했다. 1. 한 권으로 2. 특히 데이터 분석 핵심인 자료 구조를 자유자재로 다룰 수 있게 중점적으로 설명하고 3. 데이터 분석 전과정을 체험하게 구성했습니다. 단순히 명령어 사용법만 안다고 데이터 분석을 할 수는 없다. 실제 현장에서 만나게 되는 다양한 경우에 맞춰 활용하는 방법을 알아야 한다. 반드시 데이터 분석을 제대로 익히고 싶은 분이라면 17년간 데이터 분석가로, 3년간 강사로 활약한 저자가 제시하는 학습 방법을 따라 책에 담긴 데이터 분석 노하우도 모두 챙겨가기 바란다. 잊지 말자, 자료구조가 핵심이고 먼저이다.
목차
00 실습 환경 구축[1단계] R 자료구조 : 자료구조가 핵심이다. 잘 다뤄야 분석이 쉽다01장 데이터 분석 입문__1.1 R 기초 지식 __1.2 생애 첫 R 프로그래밍 : Hello World __1.3 스크립트창에서 코드 실행하기 __1.4 프로젝트 생성하기__1.5 R 객체의 특징 __1.6 R 자료구조 종류 __학습 마무리 02장 자료구조 : 벡터__2.1 R 자료형과 벡터의 특징 __2.2 벡터 생성 __2.3 벡터 원소 선택 __2.4 벡터 원소 추가 __2.5 벡터 원소 삭제 __2.6 벡터 원소 변경 __2.7 벡터 형변환 __2.8 벡터 강제변환 __2.9 산술 연산자 __2.10 비교 연산자 __2.11 논리 연산자 __2.12 멤버 연산자 : %in% __학습 마무리 03장 자료구조 : 리스트 093__3.1 리스트 특징 __3.2 리스트 생성 __3.3 리스트 원소 선택 __3.4 리스트 원소 추가 __3.5 리스트 원소 삭제 __3.6 리스트 원소 변경 __학습 마무리 04장 자료구조 : 데이터프레임 103__4.1 데이터프레임 특징 __4.2 데이터프레임 생성__4.3 데이터프레임 원소 선택 __4.4 데이터프레임 원소 추가 __4.5 데이터프레임 원소 삭제 __4.6 데이터프레임 원소 변경 __학습 마무리 [2단계] R 프로그래밍 : 프로그래밍을 알아야 효과적으로 분석한다05장 조건문__ 05 조건문__5.1 if문 기본 구조 __5.3 ifelse() 함수 __학습 마무리06장 반복문 __6.1 for문 __6.2 while문 __6.3 이후 코드 건너뛰기 : next __6.4 반복문 탈출하기 : break __학습 마무리 07장 사용자 정의 함수__7.1 왜 사용자 정의 함수가 필요할까? __7.2 사용자 정의 함수의 기본 구조 __7.3 사용자 정의 함수 생성 __7.4 파일로 저장한 사용자 정의 함수 재활용 __7.5 인수의 기본값 설정 __학습 마무리 08장 같은 함수 반복 실행__8.1 벡터를 넣어 반복 실행하는 함수 : apply() __8.2 for문과 비교 __8.3 원소를 넣어 반복 실행하는 함수 : lapply()와 sapply() __8.4 FUN에 사용자 정의 함수 사용하기 __학습 마무리 [3단계] R 데이터 분석 : 아파트 실거래 데이터로 실전처럼 익히자09장 데이터 입출력__9.1 사전 지식 : tidyverse 패키지 __9.2 작업 경로 확인 및 변경 __9.3 엑셀 파일 입출력 __9.4 텍스트 파일 입출력 : csv파일, txt 파일 __9.5 RDS 파일 입출력 __9.6 RDA 파일 입출력 __학습 마무리 10장 오픈 API를 활용한 공공데이터 수집과 처리__10.1 사전 지식 : API __10.2 STEP 1 공공데이터포털 오픈 API 활용하기 __10.3 STEP 2 기술문서 읽기 __10.4 STEP 3 데이터 가져오기 __10.5 STEP 4 데이터 처리하기 __학습 마무리 11장 데이터프레임 전처리 __11.1 사전 지식 : dplyr 패키지 __11.2 STEP 1 실습 데이터셋 준비 __11.3 STEP 2 컬럼 선택 및 삭제 __11.4 STEP 3 컬럼명 변경 __11.5 STEP 4 조건에 맞는 행 선택(필터링) __11.6 STEP 5 인덱스로 행 선택 및 삭제 __11.7 STEP 6 컬럼의 자료형 변환 __11.8 STEP 7 기존 컬럼 변경 및 새로운 컬럼 생성 __11.9 STEP 8 집계 함수로 데이터 요약 __11.10 STEP 9 데이터프레임 형태 변환 __11.11 STEP 10 오름차순 및 내림차순 정렬 __학습 마무리 12장 데이터프레임 병합__12.1 데이터프레임 병합 __12.2 STEP 1 실습 데이터셋 준비 __12.3 STEP 2 외래키 확인 및 전처리 __12.4 STEP 3 외래키 중복 여부 확인 __12.5 STEP 4 데이터프레임 병합 실습 __학습 마무리 13장 기술통계 분석__13.1 기술통계량 : 대푯값, 산포, 선형관계 __13.2 실습 데이터셋 준비 __13.3 대푯값 : 평균, 절사평균, 중위수, 백분위수, 사분위수 __13.4 산포 : 최솟값, 최댓값, 범위, 사분범위, 분산, 표준편차 __13.5 선형관계 : 공분산, 상관계수__학습 마무리 14장 데이터 시각화 : ggplot2 패키지 __14.1 사전 지식 : ggplot2 패키지__14.2 시각화 __14.3 실습 데이터셋 준비 및 폰트 추가 __14.4 히스토그램 시각화 __14.5 상자 수염 그림 시각화 __14.6 막대 그래프 시각화 __14.7 선 그래프 시각화 __14.8 산점도 시각화 __학습 마무리
