R로 배우는 데이터 분석 기본기 데이터 시각화 : 예제와 함수 중심으로 배우는 빅데이터 분석
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.
- 저자 : 후나오 노부오
- 번역 : 김성재
- 출간 : 2014-01-02
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.