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한빛출판네트워크

R로 배우는 데이터 분석 기본기 데이터 시각화 : 예제와 함수 중심으로 배우는 빅데이터 분석

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 후나오 노부오
  • 번역 : 김성재
  • 출간 : 2014-01-02
  • 페이지 : 572 쪽
  • ISBN : 9788968480645
  • 물류코드 :2064
초급 초중급 중급 중고급 고급
4.5점 (2명)
좋아요 : 0

초보자를 위한 R 입문부터 숙련자를 위한 R 팁까지
한 권으로 끝낸다.

 

R은 빅데이터를 통계계산하여 시각화하기 위한 언어 환경이다. 이 책에서는 R을 처음으로 배우는 초보자를 위한 간단한 수치계산, 프로그래밍, 시뮬레이션과 단순한 그래프 그리기(R 입문)부터 숙련자를 위한 통계분석과 복잡한 그래픽스(R 팁)까지 R의 모든 것을 다루고 있다. 또한, 학습 목적이 그대로 목차 항목에 잘 나타나 있어 필요할 때마다 목차를 사전처럼 사용할 수 있다.

 

R 입문

  • 초보자도 읽을 수 있는 풍부한 예제와 함수 설명.
  • R에서 실행하는 통계, 수치계산, 프로그래밍.

[주요 내용]

  • 함수 정의와 프로그래밍 입문
  • 수치계산 입문
  • 시뮬레이션 입문
  • 그래프 작성 입문
  • 데이터분석 입문

R 팁

  • 체계적으로 정리한 방대한 R의 정보량.
  • 다양한 통계 그래프를 그리는 데이터 시각화까지 다룬다.

[주요 내용]

  • 데이터형과 벡터/배열/리스트
  • 함수와 프로그래밍
  • 데이터 핸들링
  • 통계분석
  • 그래픽스
저자

후나오 노부오

1977년 구마모토 출생
1998년 오사카교육대학 교양학과 수리과학전공 중퇴
2002년 오사카대학 기초공학부 정보과학과 수리과학 코스 중퇴
2004년 오사카대학 대학원 기초공학연구과 시스템인간계 수리과학분야 수료
현재 타케다약품공업(주) 근무

역자

김성재

기술 분야 전문 번역가. 관심 분야는 IT 기술과 일본어 교육 콘텐츠 등이다. 최근에는 업무에 필요한 맥 OS와 iOS 애플리케이션의 개발과 리뷰, 환경 구축에 관심이 있다. 번역서로는 『만들면서 배우는 기계 학습』, 『빅데이터의 충격』, 『C언어로 배우는 리눅스 프로그래밍』, 『구글 웹로그 분석』(이상 한빛미디어) 등이 있다.

 

1부  R 입문
1  R 설치하기
  1.1  Windows용 R 설치
  1.2  Mac OS X용 R 설치
  1.3  Ubuntu Linux용 R 설치
  1.4  Debian GNU/Linux, Knoppix용 R 설치
  1.5  Vine Linux용 R 설치
  1.6  그 밖의 리눅스, 유닉스용 R 설치

 

2  R을 계산기로 써보자 - 실행, 계산, 종료
  2.1  R 실행하기
  2.2  기본 조작법
  2.3  계산식 기술 방법과 주석
  2.4  함수 계산기로 사용하기
  2.5  이전 계산의 재호출
  2.6  R 종료하기
  2.7  보충학습

 

3  대입
  3.1  대입이란
  3.2  변수와 대입의 규칙

 

4  벡터의 기본
  4.1  벡터 작성
  4.2  벡터와 함수
  4.3  벡터의 요소
  4.4  벡터 연산

 

5  함수 정의와 프로그래밍 입문
  5.1  함수
  5.2  함수 정의의 기본
  5.3  프로그램의 기본
  5.4  보충학습

 

6. 수치계산 입문
  6.1  뉴튼법
  6.2  다항식의 해
  6.3  함수의 미분
  6.4  수치 적분
  6.5  행렬 작성과 기본 조작
  6.6  행렬의 계산
  6.7  그 밖의 행렬 조작

 

7. 시뮬레이션 입문
  7.1  시뮬레이션이란
  7.2  시뮬레이션 순서
  7.3  난수(준비 1)
  7.4  한 번의 시뮬레이션(준비 2)
  7.5  몬테카를로 시뮬레이션
  7.6  보충학습

 

8. 그래프 작성 입문
  8.1  그래픽스와 R
  8.2  고수준 작도함수
  8.3  저수준 작도함수와 그래프의 중첩
  8.4  그래프의 저장
  8.5  보충학습

 

9. 데이터분석 입문
  9.1  데이터분석의 흐름
  9.2  데이터를 R로 읽어 들인다
  9.3  데이터를 플롯한다
  9.4  데이터의 통계량을 구한다
  9.5  검정 결과 보는 법
  9.6  직선회귀 · 최소제곱법
  9.7  보충학습

 

10. 그 밖의 기본사항
  10.1  도움말 보기
  10.2  패키지
  10.3  R에 의한 계산과 수학함수
  10.4  사용한 변수(오브젝트)의 확인과 제거
  10.5  함수와 연산자
  10.6  반올림, 올림, 내림과 수치연산오차
  10.7  계산 방법과 계산 속도

 


2부  R 팁
11. 데이터형과 벡터 · 배열 · 리스트
  11.1  데이터형
  11.2  출력
  11.3  벡터
  11.4  배열
  11.5  리스트
  11.6  데이터 프레임
  11.7  apply 패밀리
  11.8  names 속성과 요소의 라벨

 

12. 함수와 프로그래밍
  12.1  연산자와 인덱스
  12.2  복합식
  12.3  조건 분기
  12.4  반복문
  12.5  함수의 정의
  12.6  인수
  12.7  재귀호출
  12.8  디버그
  12.9  보충학습

 

13. 데이터 핸들링
  13.1  데이터 프레임
  13.2  데이터의 편집 · 가공 방법
  13.3  파일로 데이터 출력

 

14. 통계분석의 비망록
  14.1  확률분포와 난수
  14.2  수치 데이터의 요약 통계량
  14.3  도수분포표와 줄기잎 그림
  14.4  히스토그램과 밀도추정
  14.5  검정함수 목록
  14.6  검출력 계산과 예수설계
  14.7  회귀분석
  14.8  그 밖의 분석 방법 소개

 

15. 그래픽스
  15.1  작도 준비
  15.2  고수준 작도함수
  15.3  저수준 작도함수
  15.4  작도에 수식을 추가한다
  15.5  대화식 작도함수
  15.6  그래픽스 파라미터
  15.7  복수의 그림이나 겹친 그림을 그린다
  15.8  그리드 그래픽스

 

APPENDIX A  연습문제 정답
APPENDIX B  R의 GUI 메뉴
APPENDIX C  참고문헌


찾아보기

  • 이번에도 한빛 리더스를 통해 리뷰하게 되었습니다.
    다른 도서에 비해 제목이 긴 편이네요.
    “R로 배우는 데이터 분석 기본기 (그리고) 데이터 시각화”

    R 에 대해 들어본 적 있으신가요?
    R 프로그래밍 언어 (줄여서 R) 는 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경이다.
    R은 다양한 통계 기법과 수치 해석 기법을 지원하기 때문에 통계 소프트웨어 개발과 자료 분석에 널리 사용되고 있습니다.
    R은 데이터 분석부터 가시화(Visualization)까지 할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다.
    최근에 들어서는 데이터 마이닝(Data mining , 대용량의 데이터안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 일련의 과정들) 분야에서도 많이 사용되고 있습니다. 사용 통계 프로그램하면 흔히 얘기하는 SAS, SPSS, Darwin 와 달리 무료라는 장점과 700 개 이상의 패키지 ( 2006년 기준 )를 사용할 수 있다는 장점이 있겠네요.

    도서는 크게 2개의 파트로 구성되어 있습니다.
    파트 1에서는 R 입문에 관한 내용, 파트 2에서는 R 팁에 관한 내용으로 구성되어 있습니다.
    통계와 R 을 처음 접하시는 독자라면 파트 1까지만 보더라도 충분하리라 생각합니다.
    기존에 통계와 다른 사용프로그램을 사용해 보신 분이라면 R을 금방 배우시리라 생각합니다. 정독보다는 사전처럼 사용하셔도 될 것 같습니다.
    R은 프로그래밍 언어이기 때문에 기존에 컴퓨터 프로그래밍 언어를 접해보신 분이라면 좀 더 쉽게 접근하실 수 있을 것 같네요.

    본 도서는 다양한 예제를 제공하며, 이를 통해 R의 기능을 하나씩 배울 수 있다는 장점이 있습니다.
    그리고 데이터 분석 결과를 가시화하는 과정을 쉽게 설명해 두어서 재미있게 따라하실 수 있습니다.
    다만 데이터 분석의 이론적 배경이 없다면 예제를 따라하는데 어려울 수 있겠네요.

    혹시 R 병렬 프로그래밍에 관심이 있으시다면 “R 병렬 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 R 멀티코어 병렬 처리” 도 추천합니다.


    트랙백 주소 : http://www.hanbit.co.kr/trackback/978-89-6848-064-5

  • 요즘 진행하는 프로젝트에서의 화두는 데이터 분석 및 이해이다.

    이전 년차 까지의 프로젝트에서는 다양한 데이터의 수집과 통합이 핵심 이슈로 많은 데이터의 연동과 연동 축적된 데이터에 대한 신뢰성 확보가 관건이었다.

    이제 이렇게 수집 확보된 신뢰성있는 데이터들을 어떻게 융합하여 의미있는 통찰을 얻을 것인가에 대한 고객사의 요구가 현실적으로 다가오고 있는 것이다.



    지금 단계에서 가장 걸림돌이 되는 것이 통계분석 기법에 대한 이해부족과 툴에 대한 낯설음이다.

    이 책 [R로 배우는 데이터 분석 기본기 데이터 시각화]를 통해 얻은 큰 수확은 파워풀 하면서도 사용이 편리한 "R"이라는 툴을 조금이나마 이해할 수 있었다는 것이다.



    책은 "R"을 처음 접하는 초보자도 친근하고 쉽게 다가갈 수 있는 입문용 서적으로써 매우 유용하다.

    저자가 이야기 하듯이 책의 구성을 초보자가 언제든지 레퍼런스 할 수 있도록 사전 체계를 활용하여 구성하고 있다는 점에서도 입문자들에게 굉장히 도움이 되는 책이라 할 수 있겠다.



    통계적 용어와 기법에 문외한인 나로써는 책이 언급하는 통계적 내용들에 대해서 많은 부분 이해 할 수 없음이 안타까우나, 그런 가운데서도 책은 이런 통계학에 문외한들도 일단은 따라가면서 "R"이라는 툴을 접해 볼 수 있도록 구성했다는 점은 매우 특이하다 할 수 있겠다. 이는 "R"이라는 툴이 통계적 기법들을 다루는 라이브러리로서도 파워풀 하지만, 그 분석 결과를 리포팅하는 그래픽스 관점도 파워풀하며 이 들을 프로그램적 관점에서 각각을 분리된 객체로 핸들링 할 수 있는 구성이라는 점에서(상호간 직접 연계성을 최소화하여 느슨한 결합이 주는 유연성을 만끽할 수 있었다) 그런 특성이 발현되고 있다.






    2차원 그래프들만이 아닌 3차원의 다양한 그래픽스 기능은 매우 파워풀 하면서도 그 사용이 매우 단순하고 쉽다는 "R"의 매력을 쉽게 맛볼 수 있다.



    통계관련 용어와 기법들을 하나씩 배워 가면서 "R"을 통해 그 배움을 실습해 나가면 나도 통계분석 전문가의 길로 나갈 수 있으리라는 자신감을 주는 책이었다.

    저자의 의도 처럼, 늘 가까이에 두고 참조하며 "R"을 적극 활용하고 싶어진다.

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