추가 적립 안내

R을 이용한 데이터분석의 기초부터 활용까지를 다루어 데이터분석 입문자들이 R을 활용할 수 있는 실력을 배양할 수 있는 교재다. 대학 수업에 맞추어 14주로 구성되어 데이터 분석 입문자 뿐 아니라 대학수업에도 활용이 가능하며 비전공자를 대상으로 R 강의를 진행하는 학원에서도 활용할 수 있다.

머리말.......................................................................................................3
제 1 장 빅데이터....................................................................................................7
1.1 빅데이터............................................................................................8
1.2 빅데이터 분석기술............................................................................11
1.3 빅데이터 활용사례............................................................................17

제 2 장 R 알아보기..............................................................................................25
2.1 프로그래밍이란?...............................................................................26
2.2 R이란?.............................................................................................29
2.3 R과 비슷한 분석 프로그램들.............................................................33
2.4 R과 RStudio 설치하기.....................................................................35

제 3 장 R 스튜디오로 R 시작하기.........................................................................45
3.1 R 스튜디오 메뉴와 화면....................................................................45
3.2 R 패키지 설치와 사용.......................................................................57
3.3 도움말과 주석 ..................................................................................58

제 4 장 R의 기초-변수, 데이터 유형, 함수............................................................63
4.1 변수 ................................................................................................63
4.2 데이터 유형......................................................................................67
4.3 함수 ................................................................................................72
4.4 기본연산자.......................................................................................73

제 5 장 벡터와 팩터.............................................................................................79
5.1 데이터의 구조와 형태........................................................................79
5.2 벡터.................................................................................................81
5.3 팩터.................................................................................................92

제 6 장 매트릭스, 데이터프레임, 리스트................................................................99
6.1 매트릭스와 배열...............................................................................99
6.2 데이터 프레임.................................................................................108
6.3 리스트 ...........................................................................................112

제 7 장 제어문과 사용자정의 함수. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
7.1 조건문.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
7.2 반복문.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
7.3 함수.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129

제 8 장 데이터 입력과 출력.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
8.1 키보드와 모니터로 입출력하기.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
8.2 파일 읽고 쓰기.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
8.3 문자열 함수.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156

제 9 장 데이터 기초분석과 요약하기.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
9.1 데이터 처리.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
9.2 R의 데이터셋 다루기 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
9.3 R의 데이터셋을 이용한 데이터 기초 분석.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171

제 10 장 데이터의 정제와 가공.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
10.1 결측치.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
10.2 이상치.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
10.3 dplyr을 이용한 데이터 가공.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207

제 11 장 데이터 시각화.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
11.1 데이터 시각화.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
11.2 산점도 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223
11.3 막대그래프.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
11.4 히스토그램.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232
11.5 선그래프.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
11.6 상자그림.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238

제 12 장 워드클라우드.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
12.1 텍스트마이닝 절차.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
12.2 영어 워드클라우드 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
12.3 한글 워드클라우드.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254

제 13 장 인공지능과 신경망.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
13.1 인공지능.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268
13.2 머신러닝.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278
13.3 신경망.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282
13.4 환경설정.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289

제 14 장 딥러닝 시작하기.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295
14.1 모델설계와 모델훈련.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296
14.2 광석 예측: 이진분류.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299
14.3 iris 데이터 분류하기 : 다중클래스 분류하기 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307
14.4 주택가격예측 : 회귀예측.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 322

제 15 장 이미지 처리를 위한 딥러닝-CNN. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 329
15.1 DNN을 이용한 MINIST 데이터 분류.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330
15.2 합성곱신경망(CNN: Convolution Neural Network). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 336
15.3 CNN을 이용한 MNIST 데이터 분류 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 340

저자 머리말

현재는 각 산업영역의 데이터가 수집 되고 활용되어 데이터의 중요성이 증대되고 있으며 데이터의 유용성과 가치는 너무 거대하다. 다양한 분야에서 데이터를 분석하고 활용하려는 요구가 확대되고 있으나 데이터 분석을 쉽게 접근하지 못하고 있다. 데이터 분석을 처음 배우는 입문자는 어떻게 접근할지, 무엇을 해야할지 알지 못한다. 따라서 데이터 분석에 입문하는 학습자가 쉽게 학습할 수 있는 교재가 필요하다. 따라서 본 교재는 데이터 분석에 쉽게 접근할 수 있는 오픈 SW인 R을 활용하여 ‘무엇을’, ‘어떻게’ 학습해야 할지조차 모르는 입문자에게 도움을 주고자 한다.

R을 이용한 데이터분석의 기초부터 활용까지를 다루어 데이터분석 입문자들이 R을 활용할 수 있는 실력을 배양할 수 있다. 이 교재는 교재 구성이 대학 수업에 맞추어 14주로 구성되어 데이터 분석 입문자 뿐 아니라 대학수업에도 활용이 가능하며 비전공자를 대상으로 R 강의를 진행하는 학원에서도 활용할 수 있다.

마지막으로 이 책이 출간될 수 있도록 많은 도움을 주신 분들과 배재대학교 AI·SW중심대학사업단에서 성실하고 꼼꼼한 지원을 해 주신 모든 분들께 감사의 뜻을 표한다.