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『R 프로그래밍』은 오픈소스의 데이터분석 언어인 R을 학습하여 통계 프로그래밍에 쓰고자 하는 이들을 위한 교재다. 부록은 MLB (Major League Baseball) 데이터 분석을 다룬 3개 장으로 구성하였다. 본문 12개 장을 뗀 단계에서 이런 정도의 실제 데이터 분석을 할 수 있음을 보이고자 했다.

1장. 첫 걸음
1. 벡터와 놀기
2. 함수
3. 데이터를 담는 그릇
4. 도움말
5. 요약

2장. 벡터
1. 벡터에 대해 더 알기
2. 특수한 함수, 특별한 값, 필터링
3. ifelse(), identical(), all(), names()
4. 산술연산과 관계연산
5. 임의 수 생성
6. 요약

3장. 행렬
1. 행렬
2. 응용: 선형회귀
3. apply() 함수
4. rownames()와 colnames(), 범주형 변수의 더미 코딩
5. 요약

4장. 리스트
1. 리스트
2. lapply()와 sapply()
3. unlist()
4. 응용
5. 요약

5장. 데이터 프레임
1. 데이터 프레임
2. 두 데이터 프레임의 병합
3. apply()
4. 몇 가지 데이터 작업
5. 응용: 박찬호 선수의 투수기록과 연봉
6. 요약

6장. 인자와 데이터 요약
1. 인자(factors)와 테이블
2. tapply()와 aggregate()로 데이터 요약하기
3. cut()에 의한 구간화
4. 응용: Major League Baseball
5. 카이제곱 검정
6. 요약

7장. 프로그래밍 구조
1. 순환반복(loop)의 제어
2. if-else 제어
3. 사용자 정의 함수
4. 함수의 활용 예
5. 요약

8장. 입력과 출력
1. read.table()과 write.table()
2. read.table()과 stringsAsFactors=F
3. read.csv()와 write.csv()
4. scan()
5. 웹 url에서 원격으로 데이터를 가져오기
6. SPSS 데이터와 Excel 데이터 읽기
7. 텍스트 출력의 보존
8. 그래픽 출력의 보존
9. savePlot()
10. 요약
부록: R Data Import/Export

9장. 문자열 작업
1. grep()와 nchar()
2. paste()와 substr(), strsplit()
3. gregexpr(), gsub(), LETTERS, letters
4. 정규표현식
5. 응용: 텍스트 시각화
6. 요약

10장. 데이터 프레임의 형태 바꾸기
1. stacking
2. 전치
3. array permutation
4. reshaping
5. 요약

11장. *apply 함수와 내장함수의 활용
1. apply()
2. lapply와 sapply()
3. mapply()
4. tapply()
5. 루프
6. 요약

12장. 응용사례
1. weather 데이터 사례
2. Boston Housing 사례

부록. R을 활용한 MLB 데이터 분석
A.1 MLB 데이터 분석에 들어가기
1. 박찬호 선수의 salary
2. 벡터
3. 논리 연산
4. 산술 연산
5. 데이터 프레임: 박찬호 선수의 투수성적과 연봉
6. 정리

A.2 MLB: 기초 EDA
1. 메이저 리그의 2001년 투수 기록
2. 평균 자책점의 점도표
3. 스트라이크 아웃과 피홈런의 관계
4. American League와 National League
5. 투수 그룹 간 비교
6. 정리

A.3 MLB: 추세와 기록
1. 메이저 리그의 추세
2. 팀의 승률과 관중 수
3. 게임당 득점
4. 메이저 리그 타자 기록
5. 정리

종합문제 및 풀이
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실습파일

머리말

이 책은 오픈소스의 데이터분석 언어인 R을 학습하여 통계 프로그래밍에 써먹고자 하는 이들을 위한 교재입니다. 기초 수준의 통계학 지식이 있으면 좋습니다만 필수적이진 않습니다. 이미 시중에 많은 R 프로그래밍 교재가 있지만 제가 또 한 권의 책을 쓰게 된 데에는 물론 나름의 이유가 있습니다.
컴퓨터 언어는 또 하나의 외국어라고 봅니다. 문법 중심인 외국어 학습은 논리적이라는 이점이 있지만 너무 논리적이면 질려버리기 십상입니다. 따라서 고도의 인내심이 없다면 중간에 포기하게 됩니다. 반면, 경험적 “쿠킹 북” 학습은 자연스럽기는 하지만 확장성에 있어 더디다는 약점이 있습니다. 따라서 컴퓨터 언어의 학습에서도 균형(balance)이 중요합니다. 논리성과 경험성의 중간에 서는 것이 좋습니다. 이 책은 그런 관점에서 쓰인 R 프로그래밍 입문서입니다.
이 책의 목표는 에 있습니다. 따라서 통계적 방법을 세부적으로 설명하지는 않습니다. 그러나 각 장에 학습동기를 살리는 ‘좋은’ 보기를 넣고자 하였습니다. 여기서 좋은 보기란 너무 단순하거나 너무 복잡하지 않은 적절한 수준의 예, 알고리즘적 사고와 컴퓨팅의 기본 원리가 바탕에 깔린 산뜻한 예, 현실적 가치가 있는 흥미로운 응용 문제를 말합니다.
부록은 MLB (Major League Baseball) 데이터 분석을 다룬 3개 장으로 구성하였습니다. 본문 12개 장을 뗀 단계에서 이런 정도의 실제 데이터 분석을 할 수 있음을 보이고자 했습니다. 전반적인 복습도 될 것입니다.
종합문제와 풀이도 실었습니다. 또한 학습자의 편의를 위하여, 이 책의 작성에 쓰인 모든 R 스크립트와 데이터 파일을 학습자들께 공개 합니다.