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『R 시각화와 통계자료분석』 제 2권은 빅데이터를 계기로 다양한 응용분야에서 통계학 비전공자를 가르치면서 체득한 저자의 경험을 바탕으로 통계학에 대한 주요 개념 소개와 함께 데이터 분석을 원하는 비전공자들이 쉽게 이해할 수 있도록 쓰인 책이다. 총 26장으로 구성돼 있는 이 책의 2권에서는 기초 통계분석 및 데이터 처리를 다룬다.

[제3부] R 기초통계분석
12장 데이터 탐색Ⅰ
12.1 줄기-잎 그림
12.2 상자그림
12.3* 밀도함수 추정

13장 데이터 탐색Ⅱ
13.1 이상치 탐색
13.2* 시계열 변화점 탐지

14장 통계기초
14.1 확률변수
14.2 통계량과 추정량
14.3 중심극한정리
14.4* 베이즈 정리

15장 이항분포와 정규분포
15.1 이항분포
15.2 정규분포
15.3 이항분포의 정규근사

16장 신뢰구간과 가설검정
16.1 신뢰구간
16.2 가설검정
16.3 가설검정과 신뢰구간의 관계

17장 두 모집단 비교
17.1 모평균에 대한 검정
17.2 모비율에 대한 검정
17.3 비모수적 방법

18장 분산분석 - 여러 모집단 비교
18.1 분산분석
18.2 비모수적 방법
18.3 다중비교

19장 상관분석
19.1 상관계수
19.2 상관분석 시각화
19.3 그림행렬 소개

20장 회귀분석
20.1 단순회귀분석
20.2* 다중회귀분석

21장 분할표 분석과 적합도 검정
21.1 분할표 분석
21.2 분포에 대한 적합도 검정
21.3 분포 적합

22장 정규성 검정과 정규화 변환
22.1 시각적 방법
22.2 사피로-윌크 검정
22.3* 기타 정규성 검정
22.4* 정규화 변환: 박스-콕스 변환

23장 통계적 모의실험
23.1* 난수발생원리: 역변환법
23.2* 모의실험 예제

[제4부] R 데이터 다루기
24장 데이터 처리Ⅰ
24.1 기본 함수 소개
24.2 reshape() 함수
24.3 {reshape2} 패키지
24.4 유용한 패키지 소개

25장 데이터처리Ⅱ: {dplyr} 패키지
25.1* {dplyr} 패키지와 분석 자료 소개
25.2* {dplyr} 패키지의 주요 기능

26장 문자열 다루기
26.1 문자열 처리Ⅰ
26.2* 문자열 처리Ⅱ: {stringr} 패키지
26.3* 패턴 매칭 함수

참고문헌
[부록] R 주요 함수 요약표
찾아보기

머리말
빅데이터 시대를 맞아 통계학에 대한 관심이 높다. 그러나 통계학은 어렵다는 인식이 깔려 있을 뿐 아니라 대부분의 통계학 관련 서적들이 비전공자들이 이해하기에는 어렵게 쓰여져 있다. 통계학은 어느 학문보다도 용어에 대한 개념적 이해가 중요하다. 용어에 대한 정확한 개념만 제대로 가지고 있다면 과다한 수식 없이도 데이터 분석을 수행할 수 있다는 것이 저자의 생각이다. 이 책은 빅데이터를 계기로 다양한 응용분야에서 통계학 비전공자를 가르치면서 체득한 저자의 경험을 바탕으로, 통계학에 대한 주요 개념 소개와 함께 데이터 분석을 원하는 비전공자들이 쉽게 이해할 수 있도록 쓰여졌다.
R 프로그램은 통계분석뿐 아니라 현존하는 컴퓨터 도구 가운데 단연 최고라고 생각한다. R은 무료소프트웨어로 통계분석, 시각화, 프로그래밍 언어의 역할을 동시에 수행하는 강력한 도구이다. 이제 복잡한 통계분석은 R에 맡기고, 분석자는 분석의 방향제시와 결과해석에 치중하면 그만이다.
이 책은 총 26장으로 구성되었으며, Ⅰ권과 Ⅱ권으로 나누어져 있다. Ⅰ권(1~11장)에서는 ""R 기초 및 시각화 분석""을, Ⅱ권(12~26장)에서는 ""기초 통계분석 및 데이터 처리""를 다루고 있다.