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정보 시스템과 통계 시스템의 융합을 통해
데이터 시각화 기술을 효율적으로 구현하다 !

오늘날 많은 기업체와 기관에서는 데이터 분석 결과를 시각화 이미지로 공유하기 위해 데이터 분석 웹 시스템을 도입해오고 있다. 그러나 현재 도입되어 있는 데이터 분석 시스템은 원시 데이터가 아닌 통계 분석으로 산출하여 정제한 데이터를 기반으로 시각화를 구현하는 것이 대부분이다. 데이터 분석 시스템을 원시 데이터 기반으로 구현하면 통계적 결과물을 검증하는 데 많은 시간과 비용이 들기 때문이다. 이러한 문제점을 해소하기 위한 방법 중 하나는 정보 시스템과 통계 시스템을 결합하여 시각화하는 방법을 활용하는 것으로, 이는 이 책의 목적이기도 하다.
이 책은 정보 시스템과 통계 시스템을 결합하여 시각화하는 방법을 소개하고 학습한다. 이를 위해 이 책에서 다룰 기술은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(Relational DataBase Management System, RDBMS) 기반의 웹 시스템과 오픈소스 통계 프로그램인 R, 웹 데이터 시각화 기술인 D3.js이다. 이러한 기술을 통해 동적인 통계 웹 시스템을 설계 및 구현하는 방법을 제시하고 독자들과 함께 만들어가며, 통계 분석의 다양한 산출물을 공유하고자 한다. 더불어 각 기술 간 상호작용을 통해 재분석이 가능한 시스템 구축 기술을 얻고자 한다.
기존의 웹 시스템은 데이터베이스 레이어(database layer), 백엔드 레이어(back-end layer), 프론트엔드 레이어(front-end layer) 3단계로 구성되어 있다. 그러나 이 책에서는 데이터베이스, 스테이티스틱스, 벡엔드, 프론트엔드 4단계 레이어로 구성하였다. 통계 시스템을 위한 신규 시스템을 구축한 것이 아니라, 기존의 시스템에 스테이티스틱스 레이어(statistics layer)를 추가함으로써 정보 시스템에 통계 시각화 기능을 추가적으로 고도화할 수 있도록 설계한 것이다. 이렇게 설계한 이유는 기존의 정보 시스템을 통계와 융합해보고자 하는 독자들을 위해서다.
기술과 정보를 융합시켜 하나의 시스템으로 만들어내는 데는 상당한 시간이 소요된다. 각 분야의 실무자들은 저마다 기술의 스펙을 쌓아올리는 데 집중한 나머지, 정작 기술과 정보를 함께 융합해 활용해야 할 업무를 맞닥뜨리면 고민하게 된다. 이 책은 이러한 고민에 직면했을 때 읽어야 할 책이다. 이제 한 분야의 전문가만이 살아남는 시대는 지나가고 있다. 이 책을 통해 독자들이 기술정보를 함께 융합하는 나름의 방법을 찾아내고 발전시켜나가길 기대한다!

이 책의 특징
ㆍ 정보 시스템과 통계 시스템의 융합을 통한 ‘데이터 시각화 구현’ 방법 제시
ㆍ 데이터베이스 수집 및 가공 → R 데이터 분석 → Rserve를 활용한 통계서버 구축 → Java-R 통신 클라이언트 개발 → 통계 웹 사이트 구현 → 동적 웹 페이지 구현 → 동적 통계 웹 시스템 구축에 이르는 체계적 구성으로 독자들의 실질적 학습을 이끄는 가이드북 !
ㆍ 웹에서 동적이고 인터랙티브한 데이터 시각화를 구현해주는 D3.js 기술의 효율적 사용법 제시
ㆍ 보건의료 테이터를 활용한 실제적 실습

1장 개요
1 시작하며
1-1 목적
2 동적 통계 웹 시스템의 구조
2-1 프레임워크 설명
2-2 프레임워크 상호작용

2장 데이터베이스
1 데이터베이스란?
1-1 데이터베이스의 개념
1-2 관계형 데이터베이스 관리 시스템
2 데이터베이스 설치하기
2-1 관계형 데이터베이스 시스템 MySQL 설치하기
2-2 Windows용 MySQL 설치하기
2-3 Mac OS용 MySQL 설치하기
3 데이터베이스 명령어 SQL
3-1 데이터 조작 언어
3-2 데이터 정의 언어
4 데이터베이스
4-1 보건의료 데이터베이스 개요
4-2 보건의료 데이터베이스 생성
4-3 보건의료 데이터 입력
4-4 보건의료 데이터 자료 추출

3장 R
1 R 개요
2 R 설치하기
2-1 Windows 환경에서 R 설치하기
2-2 Mac OS에서 R 설치하기
2-3 R 설치 확인하기
3 R 데이터 분석
3-1 데이터 분석의 필요성
3-2 R을 활용한 데이터 분석
3-3 R의 기본
3-4 기본 데이터를 활용한 시각화
4 R 데이터 분석 확장하기
4-1 CRAN을 활용한 데이터베이스 연결하기
4-2 보건의료 데이터 확인하기
4-3 보건의료 데이터 시각화
5 Rserve를 활용한 통계서버 만들기
5-1 CRAN을 활용한 통계서버 만들기
5-2 Windows 환경 통계서버 Rserve 자동실행
5-3 Linux/Mac OS 환경 통계서버 Rserve 자동실행

4장 클라이언트
1 서버-클라이언트란?
1-1 서버-클라이언트의 개요
1-2 서버-클라이언트의 필요성
1-3 클라이언트
2 클라이언트 개발환경
2-1 Java란?
2-2 Java 개발 도구
2-3 개발도구 Eclipse 설치하기
3 Java 기본 문법
3-1 Java 기본 데이터 타입
3-2 Java 기본 연산자 및 비교/논리 연산자
3-3 Java 함수 (Function/Method)
3-4 Java 클래스
4 Java-R 통신 클라이언트 프로그램
4-1 통신 라이브러리를 활용한 클라이언트
개발하기

5장 웹 서버
1 웹 서버란?
1-1 웹 서버 구성
1-2 Tomcat 설치
2 WAS 개발
2-1 Eclipse를 활용한 Tomcat 설정
2-2 Tomcat을 활용한 웹 사이트 만들기
3 웹 페이지 기본
3-1 HTML이란?
3-2 HTML의 기본
3-3 HTML 파일의 구조
4 통계 웹 사이트 구현
4-1 Eclipse-Tomcat 통계 웹 사이트 설정
4-2 통계 웹 사이트 구현
4-3 통계 시각화 페이지 구현
4-4 보건의료 데이터 통계 시각화 페이지 구현

6장 동적 웹 페이지
1 동적 웹 페이지란?
2 자바 스크립트
2-1 자바스크립트의 기본
2-2 자바스크립트 예제 실행 환경
2-3 자바스크립트의 데이터 타입
2-4 자바스크립트의 산술 연산자
2-5 자바스크립트의 비교 및 논리 연산자
2-6 자바스크립트 반복문
2-7 자바스크립트의 함수
2-8 자바스크립트의 외부 참조
3 JSON 객체
4 AJAX의 개념

7장 동적 시각화
1 동적 시각화란?
2 D3.js란?
3 D3.js의 특징
4 D3 실습
5 D3 예제 및 추가 기능

8장 동적 웹 시스템 구축
1 동적 통계 웹 시스템을 이용한 데이터 시각화
1-1 R에서 JSON 객체 생성
1-2 R 통신 객체 생성
1-3 JSP 페이지를 활용한 JSON 확인
1-4 D3.js를 활용한 JSON 시각화 1
1-5 D3.js를 활용한 JSON 시각화 2
2 동적 시각화 차원분석 추가하기
2-1 MySQL 스크립트 작성 및 데이터 확인
2-2 R 히스토그램 확인하기
2-3 RServe와 통신 부분 구현
2-4 D3.js 활용 액션 이벤트 추가하기
2-5 차원분석 팝업 만들기
3 마무리하며

연습문제 풀이