추가 적립 안내

▶ 이 책은 R데이터 시각화를 다룬 이론서입니다.

[R 데이터 시각화]를 쓸 때는 정말 즐거웠습니다. 예쁘고 훌륭한 차트를 만드는 재미가 쏠쏠했죠. 사용자들의 반응도 괜찮았습니다. 그런데 지내다 보니 추가하고 싶은 내용이 하나둘씩 생기더니 그것들이 모여서 또 한 권의 책이 되었습니다.
이 책의 모든 것은 인터넷을 통해 만들어지는 웹앱이므로 프로그램을 설치할 필요가 없고, 가급적 예제 파일이 미리 업로드되어 있으며, 업로드할 수 있는 파일은 공통으로 사용할 수 있는 csv 파일입니다. 결과물도 공통으로 사용 가능한 PDF 또는 SVG 파일입니다. 운영체계에 상관없이 엑셀 또는 그 유사한 어떤 도구로 csv 파일을 가공하고 만들고, 웹에서 만든 PDF를 다양하게 활용할 수 있습니다.
거의 모든 결과물은 R에서 만들어낸 것들입니다. R은 훌륭하고 예쁜 시각화 도구를 만들어 내기에 좋은 도구로 알려져 있지만, 코딩을 모르는 사람은 배우기 어려운 단점이 있습니다. 다른 언어보다는 훨씬 쉽지만 중학생, 고등학생, 문과생도 능히 이해하고 사용할 수 있도록 매우 단순하며 직관적으로 사용할 수 있도록 하는 것이 이 책의 목적입니다.
초등학생 때부터 영어를 배워서 대학생이 되어서 영어로 된 원서를 읽거나 직장인이 되어서 외국과 거래하기 위해 실제 영어를 사용할 것을 대비해야 한다면, 자신의 데이터를 정리하거나 다른 사람들이 작성한 데이터를 읽는 것은 영어보다 필요하고, 자신의 데이터를 다른 사람에게 효과적으로 전달하는 것은 영어만큼이나 세계인과 소통하는데 중요한 일일 것입니다. 왜냐하면 수많은 기사와 논문에서 글보다는 그림이, 숫자보다는 그래프가 더 많은 말을 하고, 더 설득력이 있기 때문입니다. 수많은 회사원이 영어를 사용하지 않을지라도 숫자와 표와 데이터는 사용하기 때문입니다.
이 책은 중학생들이 동아리 활동시간에, 문과생들이 리포터 작성 시에도 활용할 수 있습니다. 학생들이 카페에서 이 책으로 북스터디하는 모습을 상상해 봅니다. 직장인들이 회사에서 R로 만든 예쁘고 효과적인 차트로 프레젠테이션하는 모습이 자연스럽게 그려집니다.
각 장의 내용은 그 전후 장들과 연결되도록 하였습니다. 앞장을 이해하면 다음 장이 잘 이해되고, 비슷하면서도 다른 듯한 것들을 차례로 연결하였고, 활용도가 높은 것을 더 먼저 배치하였습니다. 수업교재로 활용해도 좋게 만들었고, 학생들이나 직장인들이 그룹 스터디를 하기에도 좋을 것입니다.

2019년 9월
김지형 드림

PART 1. 일러두기
1-1. 사용법
1-2. 개선점
1-3. CSV 파일로 저장하기
1-4. 연결되지 않을 때

PART 2. 단순한 변수
2-1. 1D line Plot
2-2. 1D Group Plot
2-3. Stem and Leaf Plot
2-4. Histogram and Q-Q plot
2-5. Rootograms
2-6. Cloud Rain Plot
2-7. Rain Bowl Plot
2-8. Beeswarm, Stripchart*
2-9. Violins for explorers*
2-10. Raw Means Plot
2-11. Pyramid Chart (II)
2-12. Pyramid Chart (III)
2-13. Pyramid and Likert Chart
2-14. Waterfall Chart(II)
2-15. Waterfall Chart(III)
2-16. Symbol bar Chart
2-17. Pareto Plot
2-18. Gap Plot
2-19. Circular Barplot
2-20. Radial Plot
2-21. Pie and Fan
2-22. Fan chart
2-23. Spie Chart*
2-24. Iceburg Plot*
2-25. Castle Plot*
2-26. Mosaic Slope Chart
2-27. Multi 2x2 Plot
2-28. Packed Circles Plot(II)
2-29. Gauges
2-30. Segmental Plot
2-31. Comparative Line Plot
2-32. Line chart with xspline
2-33. Dynamic line chart
2-34. Ribbon Plot
2-35. 3D Area plot
2-36. 3D Plot(II)
2-37. CD Plot & Spinogram
2-38. Binary Logit Plot
2-39. Scattered Letters plot
2-40. Labeled Scatter Plot
2-41. Sunflower Scatter Plot
2-42. Size Scatter Plot
2-43. Matrix Square Plot
2-44. Zoom in Plot(I)
2-45. Zoom-in Plot(II)

PART 3. 다양한 변수
3-1. Matrix Correlations(II)*
3-2. 3D Scatter plot(III)
3-3. Matrix bubble plot(II)
3-4. Matrix Bar Chart
3-5. Conditioning Plot
3-6. Facet Chart
3-7. Table plot
3-8. Clustered Heatmap(I)
3-9. Clustered Heatmap(II)
3-10. Tanglegram
3-11. Find Dendrogram
3-12. Size Tree Plot
3-13. Item Cluster Analysis
3-14. Decision Tree
3-15. One Node Network
3-16. Complex Relationship plot(II)
3-17. Network Line plot
3-18. Network Plot
3-19. BioFabric Plot
3-20. Structural Chart

PART 4. 지도
4-1. World Map(I)
4-2. World Map(II)
4-3. Regional Map(I)
4-4. Regional Map(II)
4-5. Pinned Map
4-6. Map with dot and line(II)
4-7. Map and Pie Chart(I)
4-8. Map and Pie Chart(II)
4-9. Tile Map
4-10. Tile Map(II)

PART 5. 시간과 관련된 차트
5-1. Slope Chart(I)
5-2. Slope Chart(II)
5-3. Timeline(II)
5-4. Pollen Diagram
5-5. Feather plot
5-6. Spaghetti plot(II)
5-7. Epidemic Curve
5-8. Smoke Plot
5-9. Horizon Plot(II)
5-10. Time related Plots
5-11. Forecast
5-12. Intervention-Analysis*
5-13. Changepoint Line Chart*
5-14. Change-Points Estimation*
5-15. Autocorrelation*
5-16. Imputed Time-Series
5-17. Dissemination Ratio
5-18. Lexis Diagram

PART 6. 통계와 차트
6-1. Plot with Significance
6-2. Multifactor ANOVA Plot*
6-3. Variance Plot*
6-4. ANCOVA plot*
6-5. Residual Plots for linear M
6-6. Generalized LM*
6-7. Calibration Plot
6-8. Classifier plot
6-9. Prediction from LR
6-10. ROC from LR
6-11. Dose-response curve*
6-12. Coefficients Plot*
6-13. 2D HE Plot*
6-14. OR and HR plot(II)
6-15. Cox/Logistic Nomogram
6-16. HD Cox Nomogram
6-17. Tukey Ladder of Powers
6-18. Agreement Plot
6-19. Adverse Events plot

PART 7. 그외의 차트
7-1. Ternary Diagrams(I)
7-2. Ternary Diagrams(II)
7-3. Soil Diagrams
7-4. Pedigree Chart
7-5. Random Forest
7-6. Nation Flag Table
7-7. Nation scatter plot
7-8. Nation Bar/Scatter plot
7-9. Dynamic Treemap
7-10. TreeMap(II)
7-11. Waffle Plot(II)
7-12.

PART 1. 일러두기
1-1. 사용법
1-2. 개선점
1-3. CSV 파일로 저장하기
1-4. 연결되지 않을 때
PART 2. 단순한 변수
2-1. 1D line Plot
2-2. 1D Group Plot
2-3. Stem and Leaf Plot
2-4. Histogram and Q-Q plot
2-5. Rootograms
2-6. Cloud Rain Plot
2-7. Rain Bowl Plot
2-8. Beeswarm, Stripchart*
2-9. Violins for explorers*
2-10. Raw Means Plot
2-11. Pyramid Chart (II)
2-12. Pyramid Chart (III)
2-13. Pyramid and Likert Chart
2-14. Waterfall Chart(II)
2-15. Waterfall Chart(III)
2-16. Symbol bar Chart
2-17. Pareto Plot
2-18. Gap Plot
2-19. Circular Barplot
2-20. Radial Plot
2-21. Pie and Fan
2-22. Fan chart
2-23. Spie Chart*
2-24. Iceburg Plot*
2-25. Castle Plot*
2-26. Mosaic Slope Chart
2-27. Multi 2x2 Plot
2-28. Packed Circles Plot(II)
2-29. Gauges
2-30. Segmental Plot
2-31. Comparative Line Plot
2-32. Line chart with xspline
2-33. Dynamic line chart
2-34. Ribbon Plot
2-35. 3D Area plot
2-36. 3D Plot(II)
2-37. CD Plot & Spinogram
2-38. Binary Logit Plot
2-39. Scattered Letters plot
2-40. Labeled Scatter Plot
2-41. Sunflower Scatter Plot
2-42. Size Scatter Plot
2-43. Matrix Square Plot
2-44. Zoom in Plot(I)
2-45. Zoom-in Plot(II)
PART 3. 다양한 변수
3-1. Matrix Correlations(II)*
3-2. 3D Scatter plot(III)
3-3. Matrix bubble plot(II)
3-4. Matrix Bar Chart
3-5. Conditioning Plot
3-6. Facet Chart
3-7. Table plot
3-8. Clustered Heatmap(I)
3-9. Clustered Heatmap(II)
3-10. Tanglegram
3-11. Find Dendrogram
3-12. Size Tree Plot
3-13. Item Cluster Analysis
3-14. Decision Tree
3-15. One Node Network
3-16. Complex Relationship plot(II)
3-17. Network Line plot
3-18. Network Plot
3-19. BioFabric Plot
3-20. Structural Chart
PART 4. 지도
4-1. World Map(I)
4-2. World Map(II)
4-3. Regional Map(I)
4-4. Regional Map(II)
4-5. Pinned Map
4-6. Map with dot and line(II)
4-7. Map and Pie Chart(I)
4-8. Map and Pie Chart(II)
4-9. Tile Map
4-10. Tile Map(II)
PART 5. 시간과 관련된 차트
5-1. Slope Chart(I)
5-2. Slope Chart(II)
5-3. Timeline(II)
5-4. Pollen Diagram
5-5. Feather plot
5-6. Spaghetti plot(II)
5-7. Epidemic Curve
5-8. Smoke Plot
5-9. Horizon Plot(II)
5-10. Time related Plots
5-11. Forecast
5-12. Intervention-Analysis*
5-13. Changepoint Line Chart*
5-14. Change-Points Estimation*
5-15. Autocorrelation*
5-16. Imputed Time-Series
5-17. Dissemination Ratio
5-18. Lexis Diagram
PART 6. 통계와 차트
6-1. Plot with Significance
6-2. Multifactor ANOVA Plot*
6-3. Variance Plot*
6-4. ANCOVA plot*
6-5. Residual Plots for linear M
6-6. Generalized LM*
6-7. Calibration Plot
6-8. Classifier plot
6-9. Prediction from LR
6-10. ROC from LR
6-11. Dose-response curve*
6-12. Coefficients Plot*
6-13. 2D HE Plot*
6-14. OR and HR plot(II)
6-15. Cox/Logistic Nomogram
6-16. HD Cox Nomogram
6-17. Tukey Ladder of Powers
6-18. Agreement Plot
6-19. Adverse Events plot
PART 7. 그외의 차트
7-1. Ternary Diagrams(I)
7-2. Ternary Diagrams(II)
7-3. Soil Diagrams
7-4. Pedigree Chart
7-5. Random Forest
7-6. Nation Flag Table
7-7. Nation scatter plot
7-8. Nation Bar/Scatter plot
7-9. Dynamic Treemap
7-10. TreeMap(II)
7-11. Waffle Plot(II)
7-12. Sunburst Plot(II)
7-13. Voronoi Diagram(I)
7-14. Voronoi Diagram(II)
7-15. Voronoi and Delaunay
7-16. Lorenz Curve
7-17. Combination Plot
7-18. 3D Densitogram
7-19. Gradation Color Plot
7-20. Cause Effect Diagram
7-21. Named Colors
PART 8. 반응형 차트
8-1. Motion Chart
8-2. Timeline(III)
8-3. Calendar Chart(II)
8-4. Org Chart
8-5. Sankey Chart
8-6. Step Chart(II)
8-7. Carpet Plot
공지Sunburst Plot(II)
7-13. Voronoi Diagram(I)
7-14. Voronoi Diagram(II)
7-15. Voronoi and Delaunay
7-16. Lorenz Curve
7-17. Combination Plot
7-18. 3D Densitogram
7-19. Gradation Color Plot
7-20. Cause Effect Diagram
7-21. Named Colors

PART 8. 반응형 차트
8-1. Motion Chart
8-2. Timeline(III)
8-3. Calendar Chart(II)
8-4. Org Chart
8-5. Sankey Chart
8-6. Step Chart(II)
8-7. Carpet Plot
공지

[저자 서문]
『R 데이터 시각화』를 쓸 때는 정말 즐거웠습니다. 예쁘고 훌륭한 차트를 만드는 재미가 쏠쏠했죠. 사용자들의 반응도 괜찮았습니다. 그런데 지내다 보니 추가하고 싶은 내용이 하나둘씩 생기더니 그것들이 모여서 또 한 권의 책이 되었습니다.
이 책의 모든 것은 인터넷을 통해 만들어지는 웹앱이므로 프로그램을 설치할 필요가 없고, 가급적 예제 파일이 미리 업로드되어 있으며, 업로드할 수 있는 파일은 공통으로 사용할 수 있는 csv 파일입니다. 결과물도 공통으로 사용 가능한 PDF 또는 SVG 파일입니다. 운영체계에 상관없이 엑셀 또는 그 유사한 어떤 도구로 csv 파일을 가공하고 만들고, 웹에서 만든 PDF를 다양하게 활용할 수 있습니다.
거의 모든 결과물은 R에서 만들어낸 것들입니다. R은 훌륭하고 예쁜 시각화 도구를 만들어 내기에 좋은 도구로 알려져 있지만, 코딩을 모르는 사람은 배우기 어려운 단점이 있습니다. 다른 언어보다는 훨씬 쉽지만 중학생, 고등학생, 문과생도 능히 이해하고 사용할 수 있도록 매우 단순하며 직관적으로 사용할 수 있도록 하는 것이 이 책의 목적입니다.
초등학생 때부터 영어를 배워서 대학생이 되어서 영어로 된 원서를 읽거나 직장인이 되어서 외국과 거래하기 위해 실제 영어를 사용할 것을 대비해야 한다면, 자신의 데이터를 정리하거나 다른 사람들이 작성한 데이터를 읽는 것은 영어보다 필요하고, 자신의 데이터를 다른 사람에게 효과적으로 전달하는 것은 영어만큼이나 세계인과 소통하는데 중요한 일일 것입니다. 왜냐하면 수많은 기사와 논문에서 글보다는 그림이, 숫자보다는 그래프가 더 많은 말을 하고, 더 설득력이 있기 때문입니다. 수많은 회사원이 영어를 사용하지 않을지라도 숫자와 표와 데이터는 사용하기 때문입니다.
이 책은 중학생들이 동아리 활동시간에, 문과생들이 리포터 작성 시에도 활용할 수 있습니다. 학생들이 카페에서 이 책으로 북스터디하는 모습을 상상해 봅니다. 직장인들이 회사에서 R로 만든 예쁘고 효과적인 차트로 프레젠테이션하는 모습이 자연스럽게 그려집니다.
각 장의 내용은 그 전후 장들과 연결되도록 하였습니다. 앞장을 이해하면 다음 장이 잘 이해되고, 비슷하면서도 다른 듯한 것들을 차례로 연결하였고, 활용도가 높은 것을 더 먼저 배치하였습니다. 수업교재로 활용해도 좋게 만들었고, 학생들이나 직장인들이 그룹 스터디를 하기에도 좋을 것입니다.

2019년 9월
김지형 드림