R 데이터 분석 머신러닝

조민호

중원대학교컴퓨터공학과교수로재직중이다.기업체에서26년간소프트웨어개발업무를담당했다.데이터분석,인공지능에관심을가지고연구하고있으며여행을좋아하고,사주·타로·관상을전공해석사를받았다.행복해지기위해공부하는것이아니고공부하면서행복을느끼라고학생들에게이야기하곤한다.

PART1.R의사용법
1.R의사용법
1.1소개및환경구성
1.2기초사용법
1.3데이터타입
1.4프로그래밍기능
1.5데이터조작관련명령어정리
1.6데이터조작관련패키지사용
1.7요약

2.데이터시각화
2.1그래프그리기절차의요약
2.2그래프구성의결정
2.3그래프의다양한옵션
2.4단계별로그래프그리기
2.5기본그래프그리기
2.6그래프의부가적인기능
2.7다양한그래프소개
2.8패키지를사용한그래프그리기
2.9패키지를사용한그래프그리기-ggplot2패키지
2.10데이터시각화방법정리
2.11요약

PART2.R을사용한통계분석
3.통계분석
3.1통계분석의설명에대한전체요약
3.2표본생성및기초통계량
3.3독립성및적합성검정
3.4통계분석의종류
3.5차이검정
3.6인과(상관)관계검정
3.7요약

PART3.R의활용법
4.회귀분석
4.1선형회귀
4.2중선형회귀및적절한변수의선택
4.3신경망
4.4커널방법론
4.5로지스틱회귀
4.6다항로지스틱회귀
4.7요약

5.기계학습
5.1개념
5.2의사결정트리
5.3앙상블
5.4서포트벡터머신
5.5베이지안추론
5.6요약

6.빅데이터분석
6.1개념
6.2군집분석
6.3차원축소기법
6.4연관규칙분석
6.5판별분석
6.6요약

7.시계열분석
7.1개념
7.2시계열데이터의생성
7.3시계열데이터의분석절차(ARIMA기준)
7.4시계열데이터의분해단계
7.5시계열데이터의변환단계
7.6최적화된파라미터의결정단계
7.7모형만들기와예측단계
7.8변환하지않은시계열데이터기반의예측(옵션)
7.9시계열데이터의군집화(옵션)
7.10요약

8.특수분석
8.1워드클라우드
8.2소셜네트워크분석
8.3구조방정식
8.4시뮬레이션과몬테카를로시뮬레이션
8.5요약

PART4.데이터분석및전처리기법
9.데이터분석및전처리기법
9.1데이터분석에필요한역량
9.2데이터분석의유형
9.3데이터탐색과정
9.4데이터전처리과정정리(데이터클린징)
9.5추가데이터전처리기법
9.6효과적인분석을위한변수의제거및선택
9.7요약

10.마무리

수학·통계에대한두려움없이데이터분석전문가되기!

데이터분석에사용되는다양한프로그램중머신러닝관련종사자는파이썬을선호하지만,일반업무종사자는R을사용한다는조사결과가있다.이처럼데이터활용및빅데이터분석영역으로R이많이활용되고있다는뜻이다.이책은R프로그래밍의기초부터시작하여데이터를시각화하는방법을직접구현해봄으로써R을사용한통계분석까지이를수있게구성되어있다.데이터분석가가되기위해필요한역량및분석탐색과정을구분하여설명해주고,예제파일을제공하여학습자가직접프로그래밍해볼수있기때문에활용범위가훨씬넓다.다년간실무에서학생들을마주하는저자가집필하였기때문에학습자에게어떤부분이가장필요한지자세히설명해준다.그렇기때문에혼자공부를시작해도,교재로도적합하다.