▶ 통계, 프로그래밍을 해본 적이 없어도 시작할 수 있다! IT 전공이 아니어도, 데이터 분석에 대해 아는 게 없어도 괜찮다. 이 책은 데이터 분석을 처음 시작하는 사람도 쉽게 시작할 수 있는 쉬운 예제부터 차근차근 실습을 하다 보면 자연스럽게 R 코드에 익숙해지도록 구성했다. 이 책의 실습을 마칠 때쯤이면 어느새 데이터 분석 기술을 습득하게 될 것이다. 그뿐만 아니라 데이터 정제, 가공, 분석부터 그래프 그리기까지 실제 현업에서 데이터 분석 프로젝트를 할 때와 같은 모든 과정을 직접 해볼 수 있다. 끝에 가서는 공공데이터를 이용해 자신만의 훌륭한 데이터 분석 프로젝트를 완수하게 된다. ▶ R에서 가장 최신의, 인기 있는 패키지를 중심으로 배운다 [Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석]은 통계 분석은 물론이고 소셜 네트워크 서비스의 글을 분석할 수 있는 텍스트 마이닝, 지역별 특성을 표현할 수 있는 지도 시각화, 이용자가 원하는 결괏값을 실시간으로 보여주는 인터랙티브 그래프 등 최근 주목받고 있는 데이터 분석 기법들을 다양하게 배울 수 있다. 이런 기법들을 누구나 할 수 있는 이유는 전 세계의 전문가들이 패키지를 만들어 온라인에 무료로 공개하고 있기 때문이다. 현재 공개되어 있는 패키지만 1만 개가 넘는다. R을 효율적으로 사용하려면 통계적인 지식뿐만 아니라 R의 다양한 패키지를 적재적소에 잘 활용하는 것이 중요하다. 이 책에서는 가장 최신의, 인기 있는 패키지로 실습한다. 또한 수많은 패키지 중 나에게 필요한 패키지를 찾아 활용하는 방법까지 소개한다. ▶ 데이터 분석 분야 취업을 준비한다면 R로 시작해 보자! SKT, 넥슨, 신한은행 등 국내 기업들은 이미 R을 활용하고 있다! 세계적인 규모의 기업들이 R을 사용하고 있다. 데이터 분석 기술 분야를 선도하고 있는 구글, 페이스북, 마이크로소프트는 물론 국내 기업 중 데이터 관련 업무가 많은 SKT, KT 등과 같은 통신회사나 넥슨, 엔씨소프트 등의 게임 회사들도 이미 R을 활용하고 있다. 데이터 분석 분야에 관심이 있거나 취업을 준비한다면 이 책으로 빠르게 공부하고 데이터 분야에 도전하자! ▶ 실습으로 재미있게 배우는 R 데이터 분석 과정, 학원, 대학 교재로도 안성맞춤! 문법을 일일이 지루하게 배우는 백과사전식이 아닌, 처음부터 데이터를 분석하면서 필요한 기능을 곧바로 익히는 실습 중심의 책이기 때문에 처음 시작하는 사람도 2주 안에 가능하다. 게다가 배운 내용을 복습을 해볼 수 있는 [혼자서 해보기] 퀴즈와 실제 데이터를 가지고 분석을 하는 [분석 도전!] 코너로 심화 학습까지 할 수 있어서 독학뿐만 아니라 학원이나 대학 교재로도 적합하다. 이 책의 모든 실습 자료는 저자의 깃허브와 이지스퍼블리싱 홈페이지의 자료실에서 다운로드받을 수 있다. 책의 실습을 따라해 보며 자신이 작성한 코드와 비교하면서 공부하면 좋다. 깃허브: http://bit.ly/start_r 이지스퍼블리싱 홈페이지: www.easyspub.com ▶ [자료실] 게시판 ▶ 함께 공부할 사람들을 만나는 곳, ‘Do it! 스터디룸’에서 함께 공부하자! 혼자 공부하기 부담스러울 때는 스터디 카페인 ‘Do it! 스터디룸(cafe.naver.com/doitstudyroom)’을 이용해 보자. 이곳에서 함께 공부할 스터디 멤버를 찾을 수 있다. 그 외에도 이 책에 대한 질문이나 의견은 이지스퍼블리싱 홈페이지의 [질문 답변] 게시판에 올리면 답변을 얻을 수 있다. - 함께 공부할 스터디 멤버를 찾고 싶을 때 : cafe.naver.com/doitstudyroom ▶ Do it! 스터디룸 - 책에 대한 질문이나 의견이 있을 때 : www.easyspub.com ▶ [질문 답변] 게시판 [전문가의 추천사] Do it! 시리즈답게 직접 해 보면서 R에 입문할 수 있게 해 줍니다 R은 간단한 것부터 정교하고 복잡한 것까지 다양한 기능을 제공하는 훌륭한 데이터 분석 언어입니다. R은 이미 많은 사람이 사용하고 있지만, 처음 시작하는 사람들 입장에서는 쉽게 적응되지 않는 문제가 있는 것도 사실입니다. 입문자들은 어디서부터 공부해야 할지, 또 어디까지 알아야 하는지 대부분 고민하게 됩니다. 기존의 R 입문용 책들은 내용이 좋더라도, 많은 내용을 빠짐없이 다루려다 보니 두꺼워지는 문제점에 봉착하는 것을 흔히 볼 수 있습니다. 《Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석》은 처음 시작하는 사람들이 겪는 어려움을 해소해 주는 Do it! 시리즈의 장점이 그대로 드러나 있습니다. 이 책은 무리하게 모든 것을 가르쳐주기보다 자주 사용하게 될 대표적인 부분들을 독자가 직접 해 보면서 이해할 수 있도록 하는 것에 초점을 맞췄습니다. 재미있는 데이터 분석 예제를 사용해 읽기에 편안하고 부드러운 표현으로 자연스럽게 풀어 가려는 저자의 노력이 느껴집니다. 데이터 분석을 공부하고자 하는 이들이 처음 손에 쥐기에 더없이 적절한 책이라 강력하게 추천합니다. 전용준 리비젼컨설팅 대표컨설턴트 다른 사람의 도움 없이도 쉽고 빠르게 R을 배울 수 있습니다 김영우 님이 쓰신 《Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석》의 원고를 받고 나서 아주 오랜만에 R 서적을 처음부터 끝까지 천천히 읽어보았습니다. 이 책은 IT를 전공하지 않은 사람도 데이터 분석에 대해 전혀 모르는 사람도 누구나 쉽게 읽고 따라 할 수 있도록 쓰여 있을 뿐 아니라 초급자는 물론 중급자까지도 활용할 수 있도록 쓰여 있습니다. 만약 제가 책을 쓴다면 설명하지 않고 넘어갔을 만한 부분들도 친절하고 이해하기 쉽게 설명되어 있고, 실습들을 처음부터 끝까지 따라 하다 보면 자연스럽게 데이터 분석 프로세스를 이해할 수 있게 구성되어 있습니다. 특히, 이 책은 저자가 실제로 R을 사용하며 겪었던 크고 작은 문제들과 R을 처음 다루면 누구나 한 번쯤 경험하게 되는 문제들을 정리하여 설명해 주고 있어서 다른 사람의 도움 없이도 쉽고 빠르게 R을 배울 수 있습니다. 또한 실제 데이터 분석 사례를 설명하고 있어 좀 더 심도 있는 분석을 배우려는 독자들에게도 충분히 매력적인 책입니다. 프로그래밍도 처음이고, R도 처음 사용하는 분들이 항상 곁에 두고 볼 책을 하나 선택해야 한다면 망설임 없이 이 책을 추천하고 싶습니다. 이 책을 시작으로 중급자, 고급자, 전문가를 위한 김영우 님의 R 책이 계속 나오길 기대합니다. 박진수 (주)라온비트 대표 R이 처음이라면 이 책으로 시작해 보세요! ‘데이터의 시대’라고 할 수 있을 만큼 데이터가 중요해진 요즘, R은 데이터를 분석하는 대표적인 도구로 성장해 많은 인기를 누리고 있습니다. 몇 년 전 저자이신 김영우 님과 R 스터디를 시작할 당시만 해도 국내에 R 관련 책이 많지 않았습니다. 지금은 기초 서적이 많아졌지만 여전히 R 입문자들에게는 장벽이 높습니다. 《Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석》은 차근차근 설치부터 알려주기 때문에 통계와 프로그래밍에 익숙하지 않은 입문자에게 좋은 책입니다. 특히 사회 과학 분야 전공자/연구자/실무자를 위한 기초 서적으로 그 가치가 큽니다. 이 책을 보면서 함수 소개, 예시, 응용이 적절한 흐름으로 전개되고 있어 김영우 님의 꼼꼼함과 실용적 안배를 느낄 수 있었습니다. 기초는 기초에 맞는 책이 있습니다. 이 책은 그 눈높이에 잘 맞춰진 책입니다. 많은 분이 이 책을 통해 데이터 분석의 세계에 들어가는 첫걸음을 순탄하게 디딜 수 있으리라 생각합니다. 김무성 데이터 분석 공부 모임 [싸이그래머] 운영 멤버 R에서 가장 인기 있는 패키지들을 중심으로 효과적인 분석 방법을 소개하는 책! R은 분석 실무에서 매우 중요한 도구로 인식되고 있습니다. 특히 통계 처리와 시각화 부분에서는 다른 어떤 도구보다 우월합니다. 최근에는 파이썬 라이브러리까지 R에서 활용할 수 있는 패키지도 나와 파이썬에서 유명한 텐서플로(TensorFlow)까지 자유롭게 사용할 수 있게 되었습니다. R을 효율적으로 사용하기 위해서는 통계적인 지식뿐만 아니라 R의 다양한 패키지를 적시적소에 잘 활용하는 게 중요합니다. 저자는 이 부분에 초점을 맞춰 가장 최신의, 가장 인기 있는 패키지들을 중심으로 효과적인 분석 방법을 소개하고 있습니다. 게다가 각종 패키지나 함수를 사용할 때 발생할 수 있는 문제에 대한 해결책을 소개하고 있어 입문자분들이 R을 처음 배우는 데 불편함이 없도록 배려하고 있습니다. 이 책의 장점이면서 동시에 단점이라 생각하는 부분은 설명이 너무 친절하다는 것입니다. 물론 저와 같은 숙련자의 관점에서 단점이고, 만일 독자가 책과 함께 실습하며 너무 친절하다는 장점이 점점 단점으로 보이기 시작한다면 책을 통해 R 중급 이상으로 점프하셨다고 생각하면 될 겁니다. 이 책을 통해 빠르게 기초를 섭렵해 자신의 문제에 R을 자유자재로 활용할 수 있는 분석가가 되기를 바랍니다. 전희원 SK Telecom 데이터 과학자

첫째마당 R이랑 친해지기 01 안녕, R? 01-1 R이 뭔가요? - R 이해하기 01-2 R이 강력한 이유 02 R 데이터 분석 환경 만들기 02-1 R과 R 스튜디오 설치하기 02-2 R 스튜디오와 친숙해지기 02-3 프로젝트 만들기 02-4 유용한 환경 설정 03 데이터 분석을 위한 연장 챙기기 03-1 변하는 수, ‘변수’ 이해하기 03-2 마술 상자 같은 ‘함수’ 이해하기 03-3 함수 꾸러미, ‘패키지’ 이해하기 둘째마당 본격 실습! 데이터 갖고 놀기 04 데이터 프레임의 세계로! 04-1 데이터는 어떻게 생겼나? - 데이터 프레임 이해하기 04-2 데이터 프레임 만들기 - 시험 성적 데이터를 만들어 보자! 04-3 외부 데이터 이용하기 - 축적된 시험 성적 데이터를 불러오자! [정리하기] 05 데이터 분석 기초! - 데이터 파악하기, 다루기 쉽게 수정하기 05-1 데이터 파악하기 05-2 변수명 바꾸기 05-3 파생변수 만들기 [정리하기] [분석 도전!] 06 자유자재로 데이터 가공하기 06-1 데이터 전처리 - 원하는 형태로 데이터 가공하기 06-2 조건에 맞는 데이터만 추출하기 06-3 필요한 변수만 추출하기 06-4 순서대로 정렬하기 06-5 파생변수 추가하기 06-6 집단별로 요약하기 06-7 데이터 합치기 [정리하기] [분석 도전!] 07 데이터 정제 - 빠진 데이터, 이상한 데이터 제거하기 07-1 빠진 데이터를 찾아라! - 결측치 정제하기 07-2 이상한 데이터를 찾아라! - 이상치 정제하기 [정리하기] 08 그래프 만들기 08-1 R로 만들 수 있는 그래프 살펴보기 08-2 산점도 - 변수 간 관계 표현하기 08-3 막대 그래프 - 집단 간 차이 표현하기 08-4 선 그래프 - 시간에 따라 달라지는 데이터 표현하기 08-5 상자 그림 - 집단 간 분포 차이 표현하기 [정리하기] [꿀팁 01] 초보자가 자주 하는 실수 [꿀팁 02] 에러 메시지 이해하기 셋째마당 실전! 데이터 분석 프로젝트 09 데이터 분석 프로젝트 - ‘한국인의 삶을 파악하라!’ 09-1 ‘한국복지패널데이터’ 분석 준비하기 09-2 성별에 따른 월급 차이 - “성별에 따라 월급이 다를까?” 09-3 나이와 월급의 관계 - “몇 살 때 월급을 가장 많이 받을까?” 09-4 연령대에 따른 월급 차이 - “어떤 연령대의 월급이 가장 많을까?” 09-5 연령대 및 성별 월급 차이 - “성별 월급 차이는 연령대별로 다를까?” 09-6 직업별 월급 차이 - “어떤 직업이 월급을 가장 많이 받을까?” 09-7 성별 직업 빈도 - “성별로 어떤 직업이 가장 많을까?” 09-8 종교 유무에 따른 이혼율 - “종교가 있는 사람들이 이혼을 덜 할까?” 09-9 지역별 연령대 비율 - “노년층이 많은 지역은 어디일까?” 넷째마당 R로 하는 다양한 데이터 분석의 세계 10 텍스트 마이닝 10-1 힙합 가사 텍스트 마이닝 10-2 국정원 트윗 텍스트 마이닝 11 지도 시각화 11-1 미국 주별 강력 범죄율 단계 구분도 만들기 11-2 대한민국 시도별 인구, 결핵 환자 수 단계 구분도 만들기 12 인터랙티브 그래프 12-1 plotly 패키지로 인터랙티브 그래프 만들기 12-2 dygraphs 패키지로 인터랙티브 시계열 그래프 만들기 13 통계 분석 기법을 이용한 가설 검정 13-1 통계적 가설 검정이란? 13-2 t 검정 - 두 집단의 평균 비교 13-3 상관분석 - 두 변수의 관계성 분석 14 R Markdown으로 데이터 분석 보고서 만들기 14-1 신뢰할 수 있는 데이터 분석 보고서 만들기 14-2 R 마크다운 문서 만들기 15 R 내장 함수, 변수 타입과 데이터 구조 15-1 R 내장 함수로 데이터 추출하기 15-2 변수 타입 15-3 데이터 구조 [정리하기] 16 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법 15-1 집중할 방향 정하기 15-2 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법 15-3 오픈 소스 생태계와 어울리기 정답 찾아보기