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R을 활용한 데이터 분석과 통계 분석, 제대로 알려준다!

프로그램을 배울 때 아쉬운 것은 간단하게 연습해볼 수 있는 데이터를 접하기가 쉽지 않다는 것이다. 연습용으로 만들어진 데이터는 분석하는 재미가 없고, 실제 데이터는 구하기가 쉽지 않다. 구했더라도 핸들링 과정이 오래 걸려 분석을 시작하기도 전에 지치게 된다. 이 책은 독자들이 쉽게 얻을 수 있는 데이터를 소개했으며 각 분석 파트에 적합한 데이터를 선택해서 제시했다. 독자들은 소개된 데이터를 가지고 여러 가지 다른 분석들도 연습해볼 수 있다. 특히, 통계 부분에서는 기술통계부터 회귀분석까지를 R과 RStudio로 다룬다. 통계의 입문 부분에 해당하는 것이지만, 대학에서 한 학기 통계학 수업으로 다루는 부분이다. 학위 논문을 쓸 때 사용하게 되는 내용이기도 하다.

데이터와 통계 분석, 그것이 R고 싶은 사람들에게 R랴줌

‘R까기’의 서진수 쌤과 ‘통계파’ 이정은 쌤의 ‘R랴줌’ 서문을 알려드림
제가 처음 R 프로그램을 접했을 때는 국내에 R 프로그램이 많이 알려지지 않았던 때라서 자료가 많이 없었습니다. 인터넷을 뒤져 보거나 어려운 통계책들을 뒤져가면서 R 공부를 했었습니다. 지금은 서점에 가면 R 프로그램과 관련된 좋은 책들이 많이 있습니다. 저도 저자이기 이전에 다른 좋은 책들의 독자 중 한 사람으로서 책이 많아진다는 것은 참 반가운 일입니다.

당시에는 빅데이터 분석이라는 것을 하려면 맵리듀스를 공부하기 위해 자바 프로그램을 배워야 했고 어려운 통계 지식을 배워야 빅데이터 분석을 할 수 있다고 해서 많은 분들이 좌절하고 포기를 했었습니다. 배우고는 싶은데 너무 어려워서 포기하는 많은 분들을 보면서 좋은 것을 쉽게 시작할 수 없을까 고민하다가 〈R까기〉라는 책을 쓰게 되었고 다행히 많은 독자님들께서 좋은 반응으로 많은 격려를 해주셨습니다. 〈R까기〉 책을 출간한 이후로 시간도 많이 흐르고 많은 내용들이 업그레이드 되어서 그 부분들을 이 책에 담아서 다시 출간하게 되었습니다.

이 책은 아주 어려운 전문적인 내용들만 있는 것이 아니라 배우고 싶은데 많이 어려울까봐 걱정하시는 왕초보들의 눈높이에서 시작합니다. 초반의 내용은 R 프로그램을 사용하기 위해 반드시 알아야 하는 필수 문법들을 다양한 예제를 사용해서 설명하고 있습니다. 중반에 가면 배운 필수 문법을 어떻게 활용하는지 정형 데이터와 비정형 텍스트 데이터를 분석하고 시각화 하는 예제로 안내하고 있습니다. 그리고 무엇보다 후반부는 통계의 개념과 활용에 대해서 안내를 하고 있습니다. 이 부분은 감사하게도 이 책의 공저자로 참여하신 이정은 선생님께서 맡아주셨습니다. 이 책은 철저하게 입문서로서의 역할을 하기 위해 만들어졌습니다. R 프로그램을 처음 시작하시는 분들에게 R 프로그램에서 꼭 필요하고 중요한 다양한 내용들을 충실하게 전해 드리는 역할을 하려고 합니다. 이 책 〈R랴줌〉은 R 프로그램의 무한한 능력의 바다로 여러분들을 안내해줄 것입니다. (서진수 저자 서문)

저는 프로그램을 배울 때마다 아쉬웠던 것이 뭔가를 배웠을 때, 그걸 간단하게 연습해볼 수 있는 데이터를 접하기가 쉽지 않다는 것이었어요. 연습용으로 만들어진 데이터는 분석하는 재미가 없고, 실제 데이터는 구하기가 쉽지 않고, 구했다 하더라도 핸들링 과정이 오래 걸려서 분석을 시작하기도 전에 지치게 되고요. 그래서 책을 쓰면서 독자 분들이 쉽게 얻을 수 있는 데이터를 여러 개 소개하려고 노력했습니다. 저는 각 분석 파트에 적합한 데이터를 선택해서 제시한 것이지만, 독자 분들은 소개된 데이터를 가지고 여러가지 다른 분석들도 연습해보시면 좋겠다는 마음을 가지고요.

이 책의 통계 부분에서는 기술통계부터 회귀분석까지를 R 프로그램으로 다룹니다. 통계의 입문 부분에 해당하는 것이지만, 대학에서 한 학기 통계학 수업을 들으면서 다루는 부분이기도 하고, 학위 논문을 쓸 때 사용하게 되는 내용이기도 합니다. 쉬운 내용은 아니지요.

“R 프로그램을 처음 배우는 것도 벅찬데 이걸로 통계 분석까지 해야 하다니…” 하셨던 분들이 책을 덮으면서는 “따라 해보니 할 만하네. 더 자세하게 공부해보고 싶다!”고 생각하실 수 있었으면 좋겠습니다. (이정은 저자 서문)

1부_ 필수 기본 문법을 R랴줌
변수와 여러 가지 데이터 유형들
_변수를 만들고 사용하는 방법
_변수 사용시 주의사항
_여러가지 데이터 유형들
_여러 건의 데이터를 한꺼번에 담는 특별한 그릇들
다양한 형식의 데이터 불러오기와 저장하기
_비정형 데이터 불러오기 : readLines( ) 사용
_정형 데이터 불러오기
_사용자로부터 데이터 입력받기
_pdf 파일의 내용 읽어오기
_SPSS와 SAS 파일 불러오기
_다양한 유형으로 저장하기
사용자 정의 함수와 조건문과 반복문
_사용자 정의 함수
_조건문
_반복문
다양한 정형 데이터 핸들링 기법들
_dplyr( ) 패키지를 활용한 정형 데이터 관리하기
_apply( ) 함수와 aggregate( ) 함수로 데이터 집계하기

2부 다양한 시각화 패키지 활용하기
R의 기본 그래프 기능 활용하기 : 고수준 작도 함수
_plot( ) 함수
_barplot( ) : 막대 그래프 그리기
_히스토그램 그래프 그리기 : hist( )
_파이(pie) 모양의 차트 그리기 : pie( )
_상자 차트 : boxplot( )
_stars( ) 함수로 비교 분석하기
_pie3D( ) 함수
_관계도 그리기 : igraph( ) 함수
_d2Network( ) 패키지 활용하기
저 수준 작도 함수 사용하기
ggplot2( ) 패키지를 활용한 시각화

3부 비정형 데이터 분석 후 시각화하기
현재 많이 사용되는 텍스트 분석 기법들 소개
텍스트 분석을 하기 위해 알아야 할 기본 지식들
한글 텍스트 분석하기 기초 지식
_KoNLP( ) 패키지 기본 기능 익히기
_wordcloud( ) 패키지로 시각화하기
비정형 데이터 분석 후 다양한 그래프 그리기

4부 데이터 분석 흐름 잡기
데이터 구조 파악하기
각 변수를 파악하여 이후 분석 준비하기
차이 검정하기
연관성 검정하기
영향력 검정하기

5부 데이터 분석 연습하기
데이터 탐색
_데이터 구조 파악하기
_기초적인 통계량 산출하기
통계 검정
_t.test() 함수 : T-검정
_aov(), anova() 함수 : 일원배치 분산분석
_cor(), cor.test() 함수 : 상관분석
_CrossTable() 함수 : 교차분석
_lm(), step() 함수 : 선형 회귀분석