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R을 이용한 데이터 처리&분석 실무

서민구 저자(글)
길벗 · 2014년 10월 31일
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[R을 이용한 데이터 처리&분석 실무]는 통계, 기계 학습, 프로그래밍의 세 가지 키워드 중 프로그래밍 언어에 중점을 두고 R을 능숙하게 사용하는 방법을 설명한 책이다. 데이터 시각화, 통계 및 기계 학습에 대한 간결한 이론 설명과 함께 이를 코드로 작성하는 방법을 설명하고, 프로그래밍 측면에서 코드를 다루므로 코드의 수행시간을 중요하게 다루고 있다.

작가정보

저자(글) 서민구

저자 서민구는 2007년부터 구글 코리아에서 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있다. 국내 및 세계를 대상으로 검색 관련 제품들을 개발해왔고, 최근에는 자연어 처리 관련 업무를 수행하면서 사용자 쿼리에 어떤 답을 보여줄 경우 더 나은 검색 품질을 이룰 수 있을지를 연구하고 있다. 연세대학교와 카이스트에서 각각 컴퓨터과학 학사, 석사를 취득했고 이후 방송통신대학교에서 정보통계학 학사를 취득했다. Coursera 등의 MOOC에 적극적으로 참여하고 있다.

홈페이지 http://mkseo.pe.kr/

목차

  • 1장 R 프로그래밍을 위한 환경 준비하기
    01 왜 R인가
    02 R 설치하기
    Windows에서 설치하기
    리눅스에서 설치하기
    맥 OS X에서 설치하기
    03 R 시작하기
    04 도움말 보기
    05 IDE 살펴보기
    06 배치 실행
    07 패키지 사용하기
    참고자료

    2장 데이터 타입
    01 변수
    변수 이름 규칙
    변숫값 할당
    02 함수 호출 시 인자 지정
    03 스칼라
    숫자
    NA
    NULL
    문자열
    진릿값
    팩터
    04 벡터
    벡터 생성
    벡터 내 데이터 접근
    벡터 연산
    연속된 숫자로 구성된 벡터
    반복된 값을 저장한 벡터
    05 리스트
    리스트의 생성
    리스트 내 데이터 접근
    06 행렬
    행렬의 생성
    행렬 내 데이터 접근
    행렬의 연산
    07 배열
    배열 생성
    배열 데이터 접근
    08 데이터 프레임
    데이터 프레임 생성
    데이터 프레임 접근
    유틸리티 함수
    09 타입 판별
    10 타입 변환
    참고자료

    3장 R 프로그래밍
    01 R의 특징
    02 흐름 제어(조건문과 반복문)
    if
    반복문
    03 연산
    수치 연산
    벡터 연산
    NA의 처리
    04 함수의 정의
    기본 정의
    가변 길이 인자
    중첩 함수
    05 스코프
    06 값에 의한 전달
    07 객체의 불변성
    08 모듈 패턴

    큐 모듈 작성하기
    참고자료

    4장 데이터 조작 I : 벡터 기반 처리와 외부 데이터 처리
    01 아이리스 데이터
    02 파일 입출력
    CSV 파일 입출력
    객체의 파일 입출력
    03 데이터 프레임의 행과 컬럼 합치기
    04 apply 계열 함수
    apply( )
    lapply( )
    sapply( )
    tapply( )
    mapply( )
    05 데이터를 그룹으로 묶은 후 함수 호출하기
    summaryBy( )
    orderBy( )
    sampleBy( )
    06 데이터 분리 및 병합
    split( )
    subset( )
    데이터 병합
    07 데이터 정렬
    sort( )
    order( )
    08 데이터 프레임 컬럼 접근
    with( )
    within( )
    attach( ), detach( )
    09 조건에 맞는 데이터의 색인 찾기
    10 그룹별 연산
    11 편리한 처리를 위한 데이터의 재표현
    12 MySQL 연동
    MySQL 및 RMySQL 환경 설정
    RMySQL을 사용한 MySQL 입출력
    참고자료

    5장 데이터 조작 II: 데이터 처리 및 가공
    01 데이터 처리 및 가공 패키지
    02 SQL을 사용한 데이터 처리
    03 분할, 적용, 재조합을 통한 데이터 분석
    adply( )
    ddply( )
    그룹마다 연산을 쉽게 수행하기
    mdply( )
    04 데이터 구조의 변형과 요약
    melt( )
    cast( )
    데이터 요약
    05 데이터 테이블: 더 빠르고 편리한 데이터 프레임
    데이터 테이블 생성
    데이터 접근과 그룹 연산
    key를 사용한 빠른 데이터 접근
    key를 사용한 데이터 테이블 병합
    참조를 사용한 데이터 수정
    리스트를 데이터 프레임으로 변환하기
    06 더 나은 반복문
    07 병렬 처리
    프로세스의 수 설정
    plyr의 병렬화
    foreach의 병렬화
    08 유닛 테스팅과 디버깅
    testthat
    test_that을 사용한 테스트 그룹화
    테스트 파일 구조
    디버깅
    09 코드 수행 시간 측정
    명령문 실행 시간의 측정
    코드 프로파일링
    참고자료

    6장 그래프
    01 산점도
    02 그래프 옵션
    축 이름(xlab, ylab)
    그래프 제목(main)
    점의 종류(pch)
    점의 크기(cex)
    색상(col)
    좌표축 값의 범위(xlim, ylim)
    그래프 유형(type)
    선 유형(lty)
    그래프의 배열
    지터
    03 기본 그래프
    점(points)
    꺾은선(lines)
    직선(abline)
    곡선(curve)
    다각형(polygon)
    04 문자열(text)
    05 그래프에 그려진 데이터의 식별(identify)
    06 범례(legend)
    07 행렬에 저장된 데이터 그리기(matplot, matlines, matpoints)
    08 응용 그래프
    상자 그림(boxplot)
    히스토그램(hist)
    밀도 그림(density)
    막대 그래프(barplot)
    파이 그래프(pie)
    모자이크 플롯(mosaicplot)
    산점도 행렬(pairs)
    투시도(persp), 등고선 그래프(contour)
    참고자료

    7장 통계 분석
    01 난수 생성 및 분포 함수
    02 기초 통계량
    표본 평균, 표본 분산, 표본 표준 편차
    다섯 수치 요약
    최빈값
    03 표본 추출
    단순 임의 추출
    가중치를 고려한 표본 추출
    층화 임의 추출
    계통 추출
    04 분할표
    분할표 작성
    합, 비율의 계산
    독립성 검정
    피셔의 정확 검정
    맥니마 검정
    05 적합도 검정
    카이 제곱 검정
    샤피로 윌크 검정
    콜모고로프 스미르노프 검정
    Q-Q도
    06 상관 분석
    피어슨 상관 계수
    스피어만 상관 계수
    켄달의 순위 상관 계수
    상관 계수 검정
    07 추정 및 검정
    일표본 평균
    독립 이표본 평균
    짝지은 이표본 평균
    이표본 분산
    일표본 비율
    이표본 비율
    참고자료

    8장 선형 회귀
    01 선형 회귀의 기본 가정
    02 단순 선형 회귀
    모델 생성
    선형 회귀 결과 추출
    예측과 신뢰 구간
    모델 평가
    분산 분석 및 모델 간의 비교
    모델 진단 그래프
    회귀 직선의 시각화
    03 중선형 회귀
    모델 생성 및 평가
    범주형 변수
    중선형 회귀 모델의 시각화
    표현식을 위한 I( )의 사용
    변수의 변환
    상호 작용
    04 이상치
    05 변수 선택
    변수 선택 방법
    모든 경우에 대한 비교
    참고자료

    9장 분류 알고리즘 I: 데이터 탐색, 전처리, 모델 평가 방법 설정
    01 데이터 탐색
    기술 통계
    데이터 시각화
    02 전처리
    데이터 변환
    결측치의 처리
    변수 선택
    03 모델 평가 방법
    평가 메트릭
    ROC 커브
    교차 검증
    참고자료

    10장 분류 알고리즘 II: 기계 학습 알고리즘
    01 로지스틱 회귀 모델
    02 다항 로지스틱 회귀 분석
    03 의사 결정 나무
    의사 결정 나무 모델
    분류와 회귀 나무
    조건부 추론 나무
    랜덤 포레스트
    04 신경망
    신경망 모델
    신경망 모델 학습
    05 서포트 벡터 머신
    서포트 벡터 머신 모델
    서포트 벡터 머신 학습
    06 클래스 불균형
    업 샘플링, 다운 샘플링
    SMOTE
    07 문서 분류
    코퍼스와 문서
    문서 변환
    문서의 행렬 표현
    빈번한 단어
    단어 간 상관관계
    문서 분류
    파일로부터 코퍼스 생성
    메타 데이터
    08 Caret 패키지
    참고자료

    11장 타이타닉 데이터를 사용한 기계 학습 실습
    01 타이타닉 데이터 형식
    02 데이터 불러오기
    데이터 타입 지정
    테스트 데이터의 분리
    교차 검증 준비
    03 데이터 탐색
    04 평가 메트릭
    05 의사 결정 나무 모델
    rpart의 교차 검증
    정확도 평가
    조건부 추론 나무
    06 또 다른 특징의 발견
    ticket을 사용한 가족 식별
    생존 확률 예측
    가족 ID 부여
    가족 구성원 생존 확률의 병합
    가족 정보를 사용한 ctree( ) 모델링
    성능 평가
    07 교차 검증의 병렬화
    10겹 교차 검증의 3회 반복 수행
    foreach( )와 %dopar%를 사용한 병렬화
    08 더 나은 알고리즘의 개발
    참고자료

출판사 서평

R은 통계 및 기계 학습을 위한 프로그래밍 언어다. 이 책은 통계, 기계 학습, 프로그래밍의 세 가지 키워드 중 프로그래밍 언어에 중점을 두고 R을 능숙하게 사용하는 방법을 설명한다. 이어서 데이터 시각화, 통계 및 기계 학습에 대한 간결한 이론 설명과 함께 이를 코드로 작성하는 방법을 설명한다.
대부분의 데이터 분석 또는 모델링에서 데이터를 처리하는 과정에 많은 시간과 노력이 소요되며 간단한 프로그래밍 문제에 부딪쳐 진도가 나가지 않는 경우가 종종 있음을 생각해보면 프로그래밍에 중심을 둔 접근 방법이 반드시 필요하다. 또 프로그래밍 측면에서 코드를 다루므로 코드의 수행시간을 중요하게 다룬다. 따라서 더 빠르고 효율적인 분석 방법을 배울 수 있다.

[추천평]
이 책의 가장 큰 특징은 현재 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있는 저자의 R 습득/활용 과정을 그대로 투영하여 책을 구성했다는 점이다. 소프트웨어 엔지니어 입장에서 다른 소프트웨어 엔지니어에게 옆에서 설명하듯 언어 요소와 함수 설명 등을 구성했고, 실제로 프로그래밍하면서 궁금해 할 만한 내용이 ‘Note’로 적절히 배치되어 있다.
또한 실제 업무에 적용하기 위한 통계 분석, 데이터 마이닝 및 기계 학습에 대한 분석 모델 및 알고리즘을 소개하는 후반부도 기본적인 모델/알고리즘을 설명하고 실행을 해볼 수 있도록 구성되어 있다. 자칫 지나친 분석 모델/알고리즘에 관한 이론적인 설명의 나열로 그치기 쉬운 부분을 실제 소프트웨어 엔지니어 입장에서 풀어내어 이해해야 할 이론과 구현 방법을 깔끔하게 소개하고 있다.
꼭 빅데이터를 다루지 않더라도 소프트웨어 엔지니어라면 한 번쯤은 읽어보았으면 하는 책이다.
- 구글 코리아 테크니컬 리드 매니저 박영찬

이 책은 R의 기초부터 R을 통계 처리와 데이터 마이닝에 활용하는 방법에 이르기까지 폭넓은 내용을 풍부한 예제와 함께 담고 있습니다. 많은 분에게 도움이 되겠지만, 통계와 데이터 마이닝에 입문한 학생에게는 배운 것을 실제 적용해보고 과제를 수행하는 데 도움을 주는 소개서로써, 현업에 종사하는 개발자에게는 좀 더 깊은 내용을 발견할 수 있는 참고서로써 특히 유용하리라 생각합니다. 관심 있는 부분을 제시한 예와 함께 하나하나 진행하다 보면 어느덧 R과 더 친숙해진 자신을 발견하리라 믿습니다.
- 구글 코리아 소프트웨어 엔지니어 강재호

[출판사 리뷰]
효율적인 데이터 처리와 분석을 위한 R 프로그래밍 실습서!

R 프로그래밍에 능숙해야 더 빠르고 효율적인 분석이 가능하다
데이터 분석 또는 모델링에서 데이터를 조작하고 처리하는 과정에 많은 시간과 노력이 소요되며, 간단한 프로그래밍 문제에 부딪쳐 진도가 나가지 않는 경우도 있다. 이 책은 효율적으로 데이터를 분석할 수 있는 능력을 키울 수 있게 프로그래밍에 중점을 두고 R을 능숙하게 사용하는 방법을 설명한다.

R 기본부터 실제 데이터 분석까지 실습으로 익힌다
쉽게 로딩해서 실행해 볼 수 있는 R의 기본 데이터 셋부터 실제 업무에 적용하기 위한 통계 분석, 데이터 마이닝, 기계 학습에 대한 분석 모델 및 알고리즘과 같은 더 실제적이고 실용적인 예까지 실습을 통해 학습할 수 있다.

저자의 실무와 학습 경험을 통해서 데이터 분석 과정의 다양한 문제를 해결한다
저자가 R을 배우고 활용하면서 답답했던 문제를 해결하기 위해 노력했던 결과가 담겨 있다. 문법도 이해했고 책도 읽었는데 막상 데이터를 갖다놓으면 막막하고, 데이터를 분석하려고 할 때마다 방법을 몰라 구글 검색으로 찾아서 해결했던 바로 그 문제들에 대한 답들이 정리되어 있다.

기본정보

상품정보
ISBN 9788966188260
발행(출시)일자 2014년 10월 31일
쪽수 580쪽
크기
188 * 254 * 15 mm
총권수 1권

Klover

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도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
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      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
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