간편결제, 신용카드 청구할인
인터파크 롯데카드 5% (23,940원)
(최대할인 10만원 / 전월실적 40만원)
북피니언 롯데카드 30% (17,640원)
(최대할인 3만원 / 3만원 이상 결제)
NH쇼핑&인터파크카드 20% (20,160원)
(최대할인 4만원 / 2만원 이상 결제)
Close

시작하세요! 데이터 분석 with R : R로 배우는 기초 통계와 데이터 분석 기법

소득공제

2013년 9월 9일 이후 누적수치입니다.

판매지수 57
?
판매지수란?
사이트의 판매량에 기반하여 판매량 추이를 반영한 인터파크 도서에서의 독립적인 판매 지수입니다. 현재 가장 잘 팔리는 상품에 가중치를 두었기 때문에 실제 누적 판매량과는 다소 차이가 있을 수 있습니다. 판매량 외에도 다양한 가중치로 구성되어 최근의 이슈도서 확인시 유용할 수 있습니다. 해당 지수는 매일 갱신됩니다.
Close
공유하기
  • 저 : 박훈
  • 출판사 : 위키북스
  • 발행 : 2018년 07월 31일
  • 쪽수 : 460
  • ISBN : 9791158391119
정가

28,000원

  • 25,200 (10%할인)

    1,400P (5%적립)

할인혜택
적립혜택
  • I-Point 적립은 마이페이지에서 직접 구매확정하신 경우만 적립 됩니다.
추가혜택
배송정보
  • 품절 
  • 무료배송
주문수량
감소 증가
  • 이벤트/기획전

  • 연관도서(50)

  • 상품권

AD

책소개

단 한 권으로 R을 활용해 기초 통계부터 데이터 분석까지 배운다!

최근 기술의 발전으로 데이터는 더 정교해지고 커지고 있으며, 이를 바탕으로 특정 분야가 아닌 업무 전반에 걸쳐 데이터를 분석해야 할 필요성과 기회가 늘어나고 있다. 이제 데이터 분석은 단지 전문가의 것이 아닌 현대인으로서 알아야 할 기본 소양으로 자리 잡을 것이다. 《시작하세요! 데이터 분석 with R》은 데이터에 관심 있는 분들에게 데이터 분석 분야에 쉽게 접근할 수 있게 하며, 더 나아가 더욱 깊은 데이터의 세계로 이끌어 줄 기반이 되어 줄 것이다.

출판사 서평

단 한 권으로 R을 활용해 기초 통계부터 데이터 분석까지 배운다!

최근 기술의 발전으로 데이터는 더 정교해지고 커지고 있으며, 이를 바탕으로 특정 분야가 아닌 업무 전반에 걸쳐 데이터를 분석해야 할 필요성과 기회가 늘어나고 있다. 이제 데이터 분석은 단지 전문가의 것이 아닌 현대인으로서 알아야 할 기본 소양으로 자리 잡을 것이다. [시작하세요! 데이터 분석 with R]은 데이터에 관심 있는 분들에게 데이터 분석 분야에 쉽게 접근할 수 있게 하며, 더 나아가 더욱 깊은 데이터의 세계로 이끌어 줄 기반이 되어 줄 것이다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

◎ 다양한 예제를 통한 R 필수 문법 학습
◎ 기본 차트부터 트리맵, OpenAPI를 활용한 워드클라우드까지 효과적인 데이터 시각화
◎ 정규분포, 중심극한정리, p-value 등의 기본 통계 개념 이해
◎ t-test, 회귀분석, 분류분석, 군집분석, 연관성 분석 외 결측값 대체, 샘플링 기법의 다양한 분석 기법 활용
◎ Shiny, R 마크다운을 이용해서 분석 결과를 앱으로 만들고 문서화

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 다양한 예제를 통한 R 필수 문법 학습
◎ 기본 차트부터 트리맵, OpenAPI를 활용한 워드클라우드까지 효과적인 데이터 시각화
◎ 정규분포, 중심극한정리, p-value 등의 기본 통계 개념 이해
◎ t-test, 회귀분석, 분류분석, 군집분석, 연관성 분석 외 결측값 대체, 샘플링 기법의 다양한 분석 기법 활용
◎ Shiny, R 마크다운을 이용해서 분석 결과를 앱으로 만들고 문서화

목차

▣ 1장: 친하게 지내자! R
1.1 R
-1.1.1 R 소개
-1.1.2 R 설치
-1.1.2.1 설치 파일 다운로드
-1.1.2.2 R 설치
-1.1.2.3 R 실행
1.2 R스튜디오(RStudio)
-1.2.1 R스튜디오 소개
-1.2.2 R스튜디오 설치
-1.2.2.1 설치 파일 다운로드
-1.2.2.2 R스튜디오 설치
-1.2.2.3 R스튜디오 실행
-1.2.3 R스튜디오 화면 구성 및 기능
-1.2.3.1 R 콘솔(R Console)
-1.2.3.2 R 소스 편집기(R source editor)
-1.2.3.3 기타 창

▣ 2장: R 언어
2.1 학습하기 전에 알아두면 좋은 내용
2.2 너는 내가 정의한다 - "[-"
2.3 데이터 구조의 기본 - 벡터
-2.3.1 벡터 생성
-2.3.2 벡터에 무엇을 담을까? - 데이터 타입
-2.3.2.1 숫자
-2.3.2.2 논리
-2.3.2.3 문자열
-2.3.2.4 팩터
-2.3.3 벡터 내 특정 요소 선택하기
-2.3.3.1 위치를 직접 지정해 선택하기
-2.3.3.2 조건식으로 선택하기
-2.3.4 벡터 요소 수정/추가/삭제
-2.3.4.1 수정
-2.3.4.2 추가
-2.3.4.3 삭제
-2.3.5 벡터의 연산
2.4 여러 데이터 유형을 한 번에 담는다! 데이터프레임
-2.4.1 데이터프레임 생성
-2.4.2 데이터 접근
-2.4.3 데이터 개요 보기
-2.4.4 데이터 탐색
-2.4.4.1 View 함수 활용
-2.4.4.2 subset 함수로 조건 검색
-2.4.4.3 [ ]를 활용한 조건 검색
-2.4.4.4 정렬
-2.4.4.5 그룹 지어 보기
-2.4.5 데이터 변경
-2.4.5.1 edit 함수 활용
-2.4.5.2 직접 변경하기
-2.4.6 구조 변경
-2.4.6.1 열 추가 및 삭제
-2.4.6.2 열 이름과 데이터 타입 변경
-2.4.7 데이터프레임 간의 결합
-2.4.7.1 열 기준 결합
-2.4.7.2 행 기준 결합
2.5 무엇이든 묶는다! 리스트
-2.5.1 리스트 생성
-2.5.2 요소 접근
-2.5.3 요소의 수정/삭제/추가
-2.5.4 모든 요소에 일괄 반영하기(lapply, sapply)
2.6 나만의 함수 만들기
-2.6.1 함수 생성 및 함수의 특징
-2.6.2 제어문
-2.6.2.1 if/else
-2.6.2.2 for
2.7 객체 조회/삭제/저장/불러오기
2.8 데이터를 R 품에
-2.8.1 작업 폴더
-2.8.2 파일 불러오기
-2.8.3 클립보드 불러오기
-2.8.4 웹 상의 파일 불러오기
-2.8.5 Open API로 데이터 불러오기
-2.8.6 데이터 파일 저장
2.9 든든한 패키지 친구들
-2.9.1 패키지 설치 및 로드
-2.9.2 여러분의 도우미 '?'
-2.9.2.1 help 함수 또는 "?"
-2.9.2.2 help.search 함수 또는 "??"
-2.9.2.3 도움말 살펴보기

▣ 3장: 데이터 관찰하기
3.1 평균
3.2 중간값
3.3 사분위수
3.4 상자그림
3.5 히스토그램
3.6 분산과 표준편차
3.7 범주형 데이터 보기
-3.7.1 파이차트
-3.7.2 막대차트
3.8 강력한 시각화 패키지 ggplot2
-3.8.1 패키지 설치 및 로드
-3.8.2 그래프 그릴 공간 만들기
-3.8.3 표현할 그래프 종류 선택하기
-3.8.4 부가 정보 추가하기
-3.8.5 테마 지정하기
3.9 시간의 흐름에 따라 보기
3.10 상관관계 보기
3.11 트리맵
3.12 워드 클라우드
-3.11.1 네이버 검색 결과 가져오기(Open API)
-3.11.2 문장 정제하기
-3.11.3 단어 추출하기(KoNLP)
-3.11.4 워드 클라우드 표현하기(wordcloud2)

▣ 4장: 데이터를 분석하기 전에 알아두면 좋은 것들
4.1 세상의 거의 모든 분포(정규분포)
-4.1.1 정규분포
-4.1.2 확률밀도함수
-4.1.3 표준정규분포
-4.1.4 중심극한정리
4.2 내가 확인하고 싶은 것(가설)
4.3 그래도 믿을 만한 심판(p-value)

▣ 5장: 데이터 분석하기
5.1 A학원은 성적 향상에 도움이 됐을까?
-5.1.1 t-검정
-5.1.2 t.test 함수
-5.1.3 학원수업 수강 후 성적은 향상됐는가?
5.2 정수기 AS기사는 몇 명 정도가 적당할까?
-5.2.1 회귀분석
-5.2.1.1 회귀분석이란?
-5.2.1.2 모델 평가하기
-5.2.2 lm 함수
-5.2.2.1 실행해 보기
-5.2.2.2 결괏값 이해하기
-5.2.3 안양시의 정수기 AS기사는 몇 명이 적당할까?
5.3 이 사과는 품종이 뭐지?
-5.3.1 분류분석
-5.3.1.1 분류분석이란?
-5.3.1.2 훈련 시키기
-5.3.1.3 모델 평가하기
-5.3.2 rpart 함수
-5.3.2.1 데이터 나누기
-5.3.2.2 실행해 보기
-5.3.2.3 의사결정 트리와 가지치기
-5.3.2.4 예측하기
-5.3.3 사과의 품종을 구별해 보자
5.4 사과 품종을 직접 정해 본다면?
-5.4.1 군집분석
-5.4.1.1 군집분석이란?
-5.4.1.2 항목 간 거리 구하기와 표준화
-5.4.1.3 이상적인 군집 수
-5.4.2 R의 군집분석 함수
-5.4.2.1 scale 함수
-5.4.2.2 hclust 함수
-5.4.2.3 pam 함수
-5.4.2.4 fviz_nbclust 함수
-5.4.2.5 kproto 함수
-5.4.3 사과 품종을 정해보자
5.5 배낭여행과 연관된 검색어는 뭘까?
-5.5.1 연관성 분석
-5.5.1.1 연관성 분석이란?
-5.5.1.2 연관성 관련 지표와 Apriori 알고리즘
-5.5.2 apriori 함수
-5.5.2.1 실행해 보기
-5.5.2.2 결과 살펴보기
-5.5.2.3 결과 시각화
-5.5.3 배낭여행과 관련된 검색어를 찾아보자
5.6 좀 더 나은 분석을 위해
-5.6.1 분석 대상 항목 선정
-5.6.1.1 변하지 않는 값 제거(nearZeroVar)
-5.6.1.2 연관된 항목 도출하기(FSelector)
-5.6.2 샘플링
-5.6.2.1 특정 간격으로 추출(seq)
-5.6.2.2 무작위로 추출(sample)
-5.6.2.3 항목 기준으로 추출
-5.6.3 결측값 대체하기
-5.6.3.1 결측값 확인하기(aggr)
-5.6.3.2 결측값 대체하기

▣ 6장: R을 더욱 풍성하게
6.1 Shiny를 활용한 동적 시각화
-6.1.1 Shiny 살펴보기
-6.1.2 Shiny 앱 만들기
-6.1.2.1 app.R 생성과 실행
-6.1.2.2 app.R 구조 살펴보기
-6.1.2.3 앱 화면 구성
-6.1.2.4 화면에 데이터 반영하기
-6.1.3 Shiny 앱을 웹으로 배포하기
-6.1.3.1 Shinyapps.io 회원가입
-6.1.3.2 Shinyapps.io 웹 배포
6.2 R 마크다운을 이용한 분석 결과 문서 만들기
-6.2.1 R 마크다운 살펴보기
-6.2.2 R 마크다운 문서 만들기
-6.2.2.1 문서 생성 및 변환
-6.2.2.2 편집 관련 인터페이스
-6.2.2.3 R 마크다운 문법
-6.2.2.4 R 스크립트 반영하기
-6.2.3 R 마크다운 문서를 웹으로 배포하기

▣ 1장: 친하게 지내자! R
1.1 R
__1.1.1 R 소개
__1.1.2 R 설치
____1.1.2.1 설치 파일 다운로드
____1.1.2.2 R 설치
____1.1.2.3 R 실행
1.2 R스튜디오(RStudio)
__1.2.1 R스튜디오 소개
__1.2.2 R스튜디오 설치
____1.2.2.1 설치 파일 다운로드
____1.2.2.2 R스튜디오 설치
____1.2.2.3 R스튜디오 실행
__1.2.3 R스튜디오 화면 구성 및 기능
____1.2.3.1 R 콘솔(R Console)
____1.2.3.2 R 소스 편집기(R source editor)
____1.2.3.3 기타 창

▣ 2장: R 언어
2.1 학습하기 전에 알아두면 좋은 내용
2.2 너는 내가 정의한다 - “<-”
2.3 데이터 구조의 기본 - 벡터
__2.3.1 벡터 생성
__2.3.2 벡터에 무엇을 담을까? - 데이터 타입
____2.3.2.1 숫자
____2.3.2.2 논리
____2.3.2.3 문자열
____2.3.2.4 팩터
__2.3.3 벡터 내 특정 요소 선택하기
____2.3.3.1 위치를 직접 지정해 선택하기
____2.3.3.2 조건식으로 선택하기
__2.3.4 벡터 요소 수정/추가/삭제
____2.3.4.1 수정
____2.3.4.2 추가
____2.3.4.3 삭제
__2.3.5 벡터의 연산
2.4 여러 데이터 유형을 한 번에 담는다! 데이터프레임
__2.4.1 데이터프레임 생성
__2.4.2 데이터 접근
__2.4.3 데이터 개요 보기
__2.4.4 데이터 탐색
____2.4.4.1 View 함수 활용
____2.4.4.2 subset 함수로 조건 검색
____2.4.4.3 [ ]를 활용한 조건 검색
____2.4.4.4 정렬
____2.4.4.5 그룹 지어 보기
__2.4.5 데이터 변경
____2.4.5.1 edit 함수 활용
____2.4.5.2 직접 변경하기
__2.4.6 구조 변경
____2.4.6.1 열 추가 및 삭제
____2.4.6.2 열 이름과 데이터 타입 변경
__2.4.7 데이터프레임 간의 결합
____2.4.7.1 열 기준 결합
____2.4.7.2 행 기준 결합
2.5 무엇이든 묶는다! 리스트
__2.5.1 리스트 생성
__2.5.2 요소 접근
__2.5.3 요소의 수정/삭제/추가
__2.5.4 모든 요소에 일괄 반영하기(lapply, sapply)
2.6 나만의 함수 만들기
__2.6.1 함수 생성 및 함수의 특징
__2.6.2 제어문
__2.6.2.1 if/else
__2.6.2.2 for
2.7 객체 조회/삭제/저장/불러오기
2.8 데이터를 R 품에
__2.8.1 작업 폴더
__2.8.2 파일 불러오기
__2.8.3 클립보드 불러오기
__2.8.4 웹 상의 파일 불러오기
__2.8.5 Open API로 데이터 불러오기
__2.8.6 데이터 파일 저장
2.9 든든한 패키지 친구들
__2.9.1 패키지 설치 및 로드
__2.9.2 여러분의 도우미 ‘?’
____2.9.2.1 help 함수 또는 “?”
____2.9.2.2 help.search 함수 또는 “??”
____2.9.2.3 도움말 살펴보기

▣ 3장: 데이터 관찰하기
3.1 평균
3.2 중간값
3.3 사분위수
3.4 상자그림
3.5 히스토그램
3.6 분산과 표준편차
3.7 범주형 데이터 보기
__3.7.1 파이차트
__3.7.2 막대차트
3.8 강력한 시각화 패키지 ggplot2
__3.8.1 패키지 설치 및 로드
__3.8.2 그래프 그릴 공간 만들기
__3.8.3 표현할 그래프 종류 선택하

__3.8.4 부가 정보 추가하기
__3.8.5 테마 지정하기
3.9 시간의 흐름에 따라 보기
3.10 상관관계 보기
3.11 트리맵
3.12 워드 클라우드
__3.11.1 네이버 검색 결과 가져오기(Open API)
__3.11.2 문장 정제하기
__3.11.3 단어 추출하기(KoNLP)
__3.11.4 워드 클라우드 표현하기(wordcloud2)

▣ 4장: 데이터를 분석하기 전에 알아두면 좋은 것들
4.1 세상의 거의 모든 분포(정규분포)
__4.1.1 정규분포
__4.1.2 확률밀도함수
__4.1.3 표준정규분포
__4.1.4 중심극한정리
4.2 내가 확인하고 싶은 것(가설)
4.3 그래도 믿을 만한 심판(p-value)

▣ 5장: 데이터 분석하기
5.1 A학원은 성적 향상에 도움이 됐을까?
__5.1.1 t-검정
__5.1.2 t.test 함수
__5.1.3 학원수업 수강 후 성적은 향상됐는가?
5.2 정수기 AS기사는 몇 명 정도가 적당할까?
__5.2.1 회귀분석
____5.2.1.1 회귀분석이란?
____5.2.1.2 모델 평가하기
__5.2.2 lm 함수
____5.2.2.1 실행해 보기
____5.2.2.2 결괏값 이해하기
__5.2.3 안양시의 정수기 AS기사는 몇 명이 적당할까?
5.3 이 사과는 품종이 뭐지?
__5.3.1 분류분석
____5.3.1.1 분류분석이란?
____5.3.1.2 훈련 시키기
____5.3.1.3 모델 평가하기
__5.3.2 rpart 함수
____5.3.2.1 데이터 나누기
____5.3.2.2 실행해 보기
____5.3.2.3 의사결정 트리와 가지치기
____5.3.2.4 예측하기
__5.3.3 사과의 품종을 구별해 보자
5.4 사과 품종을 직접 정해 본다면?
__5.4.1 군집분석
____5.4.1.1 군집분석이란?
____5.4.1.2 항목 간 거리 구하기와 표준화
____5.4.1.3 이상적인 군집 수
__5.4.2 R의 군집분석 함수
____5.4.2.1 scale 함수
____5.4.2.2 hclust 함수
____5.4.2.3 pam 함수
____5.4.2.4 fviz_nbclust 함수
____5.4.2.5 kproto 함수
__5.4.3 사과 품종을 정해보자
5.5 배낭여행과 연관된 검색어는 뭘까?
__5.5.1 연관성 분석
____5.5.1.1 연관성 분석이란?
____5.5.1.2 연관성 관련 지표와 Apriori 알고리즘
__5.5.2 apriori 함수
____5.5.2.1 실행해 보기
____5.5.2.2 결과 살펴보기
____5.5.2.3 결과 시각화
__5.5.3 배낭여행과 관련된 검색어를 찾아보자
5.6 좀 더 나은 분석을 위해
__5.6.1 분석 대상 항목 선정
____5.6.1.1 변하지 않는 값 제거(nearZeroVar)
____5.6.1.2 연관된 항목 도출하기(FSelector)
__5.6.2 샘플링
____5.6.2.1 특정 간격으로 추출(seq)
____5.6.2.2 무작위로 추출(sample)
____5.6.2.3 항목 기준으로 추출
__5.6.3 결측값 대체하기
____5.6.3.1 결측값 확인하기(aggr)
____5.6.3.2 결측값 대체하기

▣ 6장: R을 더욱 풍성하게
6.1 Shiny를 활용한 동적 시각화
__6.1.1 Shiny 살펴보기
__6.1.2 Shiny 앱 만들기
____6.1.2.1 app.R 생성과 실행
____6.1.2.2 app.R 구조 살펴보기
____6.1.2.3 앱 화면 구성
____6.1.2.4 화면에 데이터 반영하기
__6.1.3 Shiny 앱을 웹으로 배포
하기
____6.1.3.1 Shinyapps.io 회원가입
____6.1.3.2 Shinyapps.io 웹 배포
6.2 R 마크다운을 이용한 분석 결과 문서 만들기
__6.2.1 R 마크다운 살펴보기
__6.2.2 R 마크다운 문서 만들기
____6.2.2.1 문서 생성 및 변환
____6.2.2.2 편집 관련 인터페이스
____6.2.2.3 R 마크다운 문법
____6.2.2.4 R 스크립트 반영하기
__6.2.3 R 마크다운 문서를 웹으로 배포하기

관련이미지

저자소개

박훈 [저] 신작알림 SMS신청
생년월일 -

해당작가에 대한 소개가 없습니다.

이 상품의 시리즈

(총 54권 / 현재구매 가능도서 50권)

선택한 상품 북카트담기
펼쳐보기

전공도서/대학교재 분야에서 많은 회원이 구매한 책

    리뷰

    0.0 (총 0건)

    구매 후 리뷰 작성 시, 북피니언 지수 최대 600점

    리뷰쓰기

    기대평

    작성시 유의사항

    평점
    0/200자
    등록하기

    기대평

    0.0

    판매자정보

    • 인터파크도서에 등록된 오픈마켓 상품은 그 내용과 책임이 모두 판매자에게 있으며, 인터파크도서는 해당 상품과 내용에 대해 책임지지 않습니다.

    상호

    (주)교보문고

    대표자명

    안병현

    사업자등록번호

    102-81-11670

    연락처

    1544-1900

    전자우편주소

    callcenter@kyobobook.co.kr

    통신판매업신고번호

    01-0653

    영업소재지

    서울특별시 종로구 종로 1(종로1가,교보빌딩)

    교환/환불

    반품/교환 방법

    ‘마이페이지 > 취소/반품/교환/환불’ 에서 신청 또는 1:1 문의 게시판 및 고객센터(1577-2555)에서 신청 가능

    반품/교환가능 기간

    변심 반품의 경우 출고완료 후 6일(영업일 기준) 이내까지만 가능
    단, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제점 발견 후 30일 이내

    반품/교환 비용

    변심 혹은 구매착오로 인한 반품/교환은 반송료 고객 부담
    상품이나 서비스 자체의 하자로 인한 교환/반품은 반송료 판매자 부담

    반품/교환 불가 사유

    ·소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
    (단지 확인을 위한 포장 훼손은 제외)

    ·소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
    예) 화장품, 식품, 가전제품(악세서리 포함) 등

    ·복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우
    예) 음반/DVD/비디오, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집

    ·시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우

    ·전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우

    상품 품절

    공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있음

    소비자 피해보상
    환불지연에 따른 배상

    ·상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨

    ·대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함

    (주) 인터파크 안전결제시스템 (에스크로) 안내

    (주)인터파크의 모든 상품은 판매자 및 결제 수단의 구분없이 회원님들의 구매안전을 위해 안전결제 시스템을 도입하여 서비스하고 있습니다.
    결제대금 예치업 등록 : 02-006-00064 서비스 가입사실 확인

    배송안내

    • 교보문고 상품은 택배로 배송되며, 출고완료 1~2일내 상품을 받아 보실 수 있습니다.

    • 출고가능 시간이 서로 다른 상품을 함께 주문할 경우 출고가능 시간이 가장 긴 상품을 기준으로 배송됩니다.

    • 군부대, 교도소 등 특정기관은 우체국 택배만 배송가능합니다.

    • 배송비는 업체 배송비 정책에 따릅니다.

    • - 도서 구매 시, 1만 원 이상 무료, 1만원 미만 2천 원 - 상품별 배송비가 있는 경우, 상품별 배송비 정책 적용