Lets 예제로 배우는 빅데이터 분석 R프로그래밍

정병호지음

대표작으로『Lets예제로배우는빅데이터분석R프로그래밍』이/가있다.

PART1R프로그램설치와기초실습

1R프로그램개요와설치
1.R프로그램특징
2.R프로그램설치
3.RStudio설치
4.R과RStudio설치시유의사항
5.RStudio환경설정

2R명령문기초실습
1.R프로그램입력및출력
2.연산자실습
3.데이터출력함수
4.불완전한명령문실행
5.단축키로명령문실행
6.R프로그램코딩내용저장

3종합연습문제

PART2R프로그램변수유형

1R프로그래밍의변수유형
1.변수와변수타입
1.1변수이름작성규칙
1.2변수타입

2.Vector데이터구조
2.1Vector객체생성
2.2Vector데이터처리

3.Matrix데이터구조
3.1Matrix데이터객체생성
3.2Matrix데이터처리
-apply()함수
-행과열의이름지정함수
-행과열의데이터결합함수

4.Array데이터구조

5.Data.Frame데이터구조
5.1Data.Frame객체생성
5.2Data.Frame객체처리함수

6.List데이터구조
6.1List객체생성
6.2List객체처리함수

7.Factor객체

2데이터객체타입확인과변환
1.데이터객체타입확인
2.데이터타입변환

3종합연습문제

PART3데이터입력및확인하기

1데이터입력함수
1.Scan()함수
2.Edit()함수

2데이터가져오기및저장
1.공공빅데이터제공홈페이지
2.작업폴더의위치설정및확인
3.CSV와TXT파일가져오기
4.엑셀파일가져오기
5.외부파일로저장하기

3데이터확인하기
1.사고유형별월별교통사고통계(2018)공공데이터확인
2.불법주정차단속현황공공데이터확인

4종합연습문제

PART4데이터전처리

1빅데이터전처리의미

2R패키지
1.R패키지설명
2.R패키지설치및사용
2.1R패키지설치
2.2R패키지사용
3.R패키지업데이트및제거

3dplyr패키지를이용한데이터전처리
1.dplyr패키지의함수소개
2.dplyr패키지전처리실습–사고유형별/월별교통사고데이터
3.dplyr패키지전처리실습–불법주정차단속현황데이터

4reshape2패키지를이용한데이터전처리
1.reshape2패키지의함수소개
2.reshape2패키지전처리실습–사고유형별/월별교통사고데이터
3.reshape2패키지전처리실습–불법주정차단속현황데이터

5제어문
1.조건문
1.1IF문
1.2switch문
1.3which문
2.반복문
2.1for문
2.2while문
3.사용자정의함수

6종합연습문제

PART5차트시각화

1단일데이터시각화
1.막대차트시각화
2.도트플롯차트시각화
3.원형차트시각화
4.히스토그램시각화

2복합데이터시각화
1.막대차트시각화
2.박스플롯시각화
3.산점도시각화
4.산점도행렬시각화

3차트시각화응용–사고유형별/월별교통사고데이터
1.단일및복합데이터시각화응용
2.lattice패키지를이용한시각화응용
3.ggplot2패키지를이용한시각화

4종합연습문제
PART6기술및추론통계분석

1통계학의의미
2기술통계분석
1.데이터종류
2.빈도분석
2.1빈도분석실습–사고유형별/월별교통사고데이터
2.2빈도분석(결측치제거후계산)실습–사고유형별/월별교통사고데이터
2.3빈도분석실습–불법주정차단속현황데이터
2.4빈도분석(결측치제거후계산)실습-불법주정차단속현황데이터

3추론통계분석
1.가설검정의미
2.평균차이검정
2.1정규성검정의의미
2.2단일모집단검정
-단일모집단검정실습–스마트폰판매데이터
-단일모집단검정실습–사고유형별/월별교통사고데이터
2.3독립표본(두모집단)평균비교검정
-독립표본실습–스마트폰판매데이터1
-독립표본실습–스마트폰판매데이터2
-독립표본실습–사고유형별/월별교통사고데이터
2.4대응분석(종속표본)
-대응분석실습–동영상교육전후성적변화데이터
-대응분석실습–판매교육전후판매량데이터
3.세집단분석(분산분석)
3.1분산분석의의미
3.2분산분석및사후검정실습-스마트폰판매데이터
3.3분산분석및사후검정실습–사고유형별/월별교통사고데이터

4교차분석과카이제곱분석
1.교차분석및카이제곱실습–한국소비자원소비자피해구제데이터
2.교차분석및카이제곱실습–2021한국프로야구롯데팀홈런기록데이터

5종합연습문제

PART7상관분석과회귀분석

1상관관계분석
1.상관관계분석이해
2.상관관계분석실습-불법주정차단속현황데이터
3.상관관계분석실습–사고유형별/월별교통사고데이터
4.상관관계분석실습–혁신제품만족데이터

2선형회귀분석
1.회귀분석이해
2.단순회귀분석실습–스마트폰판매데이터
3.단순회귀분석실습–사고유형별/월별교통사고데이터
4.다중회귀분석실습–사고유형별/월별교통사고데이터
5.다중회귀분석실습–혁신제품만족데이터

3종합연습문제

PART8빅데이터분석및시각화:지도학습과분류분석

1지도학습과분류분석의이해

2로지스틱회귀분석
1.로지스틱회귀분석의의미
2.로지스틱회귀분석실습–사고유형별/월별교통사고데이터
3.로지스틱회귀분석실습–혁신제품만족데이터

3의사결정트리분석
1.의사결정트리분석의의미와종류
2.의사결정트리분석실습(tree)-사고유형별/월별교통사고데이터
3.의사결정트리분석실습(party)-사고유형별/월별교통사고데이터
4.의사결정트리분석실습(rpart)-사고유형별/월별교통사고데이터
5.의사결정트리분석실습(tree)-혁신제품만족데이터
6.의사결정트리분석실습(party)-혁신제품만족데이터
7.의사결정트리분석실습(rpart)-혁신제품만족데이터

4앙상블기법
1.앙상블기법의의미와종류
2.Bagging실습–사고유형별/월별교통사고데이터
3.Boosting실습–사고유형별/월별교통사고데이터
4.RandomForest실습–사고유형별/월별교통사고데이터
5.Bagging실습–혁신제품만족데이터
6.Boosting실습–혁신제품만족데이터
7.RandomForest실습–혁신제품만족데이터

5인공신경망
1.인공신경망의의미
2.인공신경망실습–사고유형별/월별교통사고데이터
3.인공신경망실습(역전파)–사고유형별/월별교통사고데이터
4.인공신경망실습–혁신제품만족데이터
5.인공신경망실습(역전파)–혁신제품만족데이터

6종합연습문제

PART9빅데이터분석및시각화:비지도학습과분류분석

1비지도학습의이해
2군집분석
1.군집분석의이해
2.계층적군집분석
2.1계층적군집분석의의미
2.2계층적군집분석실습–음식점점수데이터
2.3계층적군집분석실습–공항철도역간거리데이터
3.K-means(비계층적)군집분석
3.1K-means(비계층적)군집분석의의미
3.2비계층적군집분석실습–음식점점수데이터
3.3비계층적군집분석실습–혁신제품만족데이터

3연관규칙분석
1.연관규칙분석의의미
2.연관규칙실습–영화시청데이터
3.연관규칙실습–한국소비자보호원소비자피해구제데이터
4.연관규칙실습–2021한국프로야구롯데팀홈런기록데이터

4종합연습문제

PART10텍스트마이닝

1텍스트마이닝의소개
1.텍스트마이닝의소개
2.텍스트마이닝분석이전에주의사항

2stringr패키지를활용한텍스트데이터전처리
1.Stringr패키지설명
2.Stringr함수실습

3웹데이터의수집
1.네이버영화평점크롤링
2.네이버영화-KoNLP와워드클라우드
3.네이버뉴스크롤링
4.네이버뉴스–KoNLP와워드클라우드
5.음원사이트댓글크롤링–Selenium활용
6.음원사이트댓글–KoNLP와워드클라우드


4종합연습문제

PART11시계열데이터분석

1시계열데이터분석의의미 5
1.시계열분석의의미
2.정상시계열과비정상시계열
3.비정상시계열데이터의요인
4.시계열분석시고려사항
5.시계열데이터의정상성확인
6.시계열데이터의요소분해
7.시계열데이터의분석모형
8.시계열데이터의예측오차와평가

2시계열데이터의시각화및예측실습1

3시계열데이터의시각화및예측실습2

4시계열데이터의시각화및예측실습3

5종합연습문제