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R로 하는 데이터 시각화 : 고객을 설득하는 데이터 시각화 실전 노하우

리얼타임 eBook

집필서

판매중

  • 저자 : 전희원
  • 출간 : 2013-10-30
  • 페이지 : 194 쪽
  • ISBN : 9788968486494
TAG :
초급 초중급 중급 중고급 고급
4점 (1명)
좋아요 : 22

데이터 분석 결과를 제대로 보여주는 방법! 

 

빅데이터 시대가 시작된 이후, 빅데이터를 어떻게 분석하고 분석 결과를 어떻게 보여 줄 건지가 하나의 이슈로 자리 잡았다. 이러한 상황에서 주목받고 있는 도구 중 하나가 오픈 소스 프로그램인 R이다. 빅데이터를 분석하고 시각화하는 데 많은 이점이 있는 무료 소프트웨어인 R은, 이제 엑셀 다음으로 인기 있는 분석도구가 되었다. 

 

이 도서는 R 시각화를 어떻게 하는지 알려주는 도서로, 데이터 전처리를 위한 다양한 R 함수, 패키지, 사용방법 등을 소개하고 전처리 이후 효과적인 시각화를 위한 ggplot2 패키지의 기본 개념을 설명한다. 그리고 시각화 이후 고품질의 그래프를 만드는 방법을 설명하여 데이터를 시각화하는 데 필요한 방법을 모두 알려준다. 저자가 실무를 통해 얻은 R 노하우를 다양한 예제로 알려줘, R을 이용한 시각화 방법을 제대로 배울 수 있다. 

 

대상 독자

  • 데이터를 처리하고 분석하는 데이터 분석가
  • 데이터 분석 결과를 보다 설득력 있게 보여주고 싶은 개발자
  • 통계학자 및 DBA

 

고객을 설득하는 힘! 데이터 분석을 넘어 데이터 시각화에 도전하라!
데이터 분석 업무뿐만 아니라 다양한 프로젝트를 하다 보면, "그 데이터를 통해서 우리가 얻는 정보나 혜택이 뭐냐?", "그래서 결론이 뭐냐?"라는 질문을 받게 된다. 열심히 자료를 준비하여 답변해 보지만, 내가 한 말의 의미를 고객이 이해하지 못하거나 다르게 받아들이는 상황을 종종 겪게 된다. 이럴 때 필요한 것이 시각화다. 시각화는 고객의 질문에 대해 답변을 바로 해줄 수 있는 몇 안 되는 기술 중 하나로, 빅데이터 플랫폼 엔지니어뿐만 아니라 데이터를 다루는 사람이라면 배워 볼 가치가 있는 기술이다. 특히, 매력적이며 다양한 시각화 방법을 제공하는 R을 배운다면 시각화에 날개를 다는 격이다.   

 

이 도서는 R을 활용할 목적으로 R을 배우는 분들에게 적합하다. 이외에 R 시각화를 어느 정도 활용할 수 있는지 그 가능성을 가늠해 보려는 분에게도 유용할 것이다. 이 도서는 R을 사용해 시각화하는 데 필요한 제반 사항을 소개한다. 시각화가 왜 필요한지에 대한 소개와 더불어 시각화를 위한 데이터 전처리를 설명하고, 시각화의 핵심 부분은 ggplot2로 접근한다. 이후 그래프 후처리에 대한 내용은 Inkscape로 설명하고, 마지막으로 아름답고 섬세한 그래프를 만들기 위한 몇 가지 팁을 소개한다.

 

① R 기본 문법 및 사용법
② R로 데이터 다루기
③ ggplot2를 이용한 R 시각화
④ 벡터 그래프를 이용한 그래프 후처리
⑤ shiny를 이용한 동적 웹 그래픽

저자

전희원

7년 넘게 검색엔진·서비스 엔지니어로 재직하였으며 야후!를 거쳐 현재 SK텔레콤에서 데이터 분석 업무를 하고 있다. 직장생활 햇수와 비슷한 기간 동안 블로그(http://freesearch.pe.kr)를 운영하고 있으며, 블로그를 통해서 다양한 생각을 공유하고 있다. 월간 마이크로소프트웨어, eWeek, IBM Developerworks에 검색, 데이터마이닝, 데이터 분석 관련 기고를 해왔으며 전자신문사과 ZDNet에서 R 관련 데이터 분석 실무와 데이터 마이닝 강좌를 진행하였다. 번역서로 『실전 예제로 살펴보는 집단지성 프로그래밍』(인사이트, 2010년)이 있다.

1장. R 데이터 시각화의 시작 
1.1 시각화의 중요성 
1.2 시각화의 몇 가지 예 
1.3 앞으로 방향 

 

2장. R 프로그래밍 기본 
2.1 R을 설치하자 
2.2 R GUI와 IDE 소개 
2.3 RStudio를 이용하자 
2.4 R 프로그래밍 
2.5 R에서의 객체 지향적인 개념 이해 

 

3장. 데이터 멍잉과 R 
3.1 들어가며 
3.2 단정한 데이터 
3.3 R BASE 집계 함수 소개 
3.4 tapply, aggregate, by 함수 
3.5 plyr 패키지 
3.6 data.table 패키지 
3.7 멍잉을 왜 할까? 

 

4장. ggplot2를 이용한 R 시각화 
4.1 ggplot2가 왜 필요할까 
4.2 ggplot2 문법 
4.3 ggplot2 실전 예제 
4.4 장을 마치며 

 

5장. ggplot2 활용 
5.1 테마 시스템 
5.2 폰트 활용 
5.3 ggthemes, ggmap 

 

6장. 벡터 그래프를 이용한 그래프 후처리
6.1 환경 설정하기 
6.2 예제 그래프 만들기 
6.3 잉크스케이프로 그래프 후처리하기 
6.4 그래프 후처리와 나머지 작업 

 

7장. R로 그래프 플로팅을 하기 위한 몇 가지 팁
7.1 웹으로 게시할 그래프에 JPEG를 사용하지 말자
7.2 안티얼라이어싱을 활성화하라
7.3 정확한 디바이스 드라이버를 사용해 그래프를 저장하라
7.4 필요할 때 고해상도 이미지로 출력하라
7.5 출력을 위해서라면 PDF를 활용하라

 

8장. shiny를 이용한 동적 웹 그래픽
8.1 shiny를 이용한 인터랙티브 웹 시각화

 

참고문헌

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