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R로 데이터 분석가 되기 (개정판)
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R로 데이터 분석가 되기 (개정판)

  • 곽내정
  • |
  • 성진미디어
  • |
  • 2023-10-30 출간
  • |
  • 348페이지
  • |
  • 188 X 257mm
  • |
  • ISBN 9788998308636
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

목차

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
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