빅데이터 분석을 위한 R 프로그래밍 (자료분석과 전처리. 통계분석. 기계학습 | 개정판 2 판)

빅데이터 분석을 위한 R 프로그래밍 (자료분석과 전처리. 통계분석. 기계학습 | 개정판 2 판)

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Description
이론보다는 예제 중심의 R 프로그래밍 학습서로 최신의 내용(R ver 4.0)으로 개정하여 다음 내용을 제공합니다.

- 자료분석과 전처리·통계분석·기계학습 -
■ 자료구조 유형 분석과 다양한 형태의 데이터 입출력 방법
■ 탐색적 데이터 분석을 위한 시각화 방법
■ 데이터 전처리와 파생변수 생성 방법
■ 정형 데이터와 비정형 데이터 처리 방법
■ 기술통계와 추론통계분석 방법
■ 지도학습과 비지도학습에 의한 기계학습 방법
■ 인공신경망 알고리즘을 적용한 예측분석 방법
■ 시계열 데이터를 이용한 시계열 모형 생성 방법
저자

김진성

목차

PartIR작업환경과기초문법
Chapter01R설치와개요
1.R프로그래밍언어소개
2.작업환경구축하기
3.패키지와Session보기
4.변수와자료형
5.기본함수와작업공간

Chapter02데이터의유형과구조
1.Vector자료구조
2.Matrix자료구조
3.Array자료구조
4.DataFrame자료구조
5.List자료구조
6.문자열처리

Chaper03데이터입출력
1.데이터불러오기
2.데이터저장하기

Chapter04제어문과함수
1.연산자
2.조건문
3.반복문
4.함수정의
5.주요내장함수

PartII탐색적데이터분석과처리
Chapter05데이터시각화
1.시각화도구분류
2.이산변수시각화
3.연속변수시각화


Chapter06데이터조작
1.dplyr패키지활용
2.reshape2패키지활용

Chapter07EDA와Data정제
1.EDA란?
2.수집자료이해
3.결측치처리
4.극단치처리
5.코딩변경
6.변수간의관계분석
7.파생변수

Chapter08고급시각화분석
1.R고급시각화도구
2.격자형기법시각화
3.기하학적기법시각화
4.지도공간기법시각화

Chapter09정형과비정형데이터처리
1.정형데이터처리
2.비정형데이터처리
3.실시간뉴스수집과분석

PartIII추론통계분석
Chapter10분석절차와통계지식
1.분석절차
2.통계관련용어
3.표준정규분포

Chapter11기술통계분석
1.기술통계량개요
2.척도별기술통계량구하기
3.기술통계량보고서작성

Chapter12교차분석과카이제곱검정
1.교차분석
2.카이제곱검정
3.교차분석과검정보고서작성

Chapter13집단간차이분석
1.추정과검정
2.단일집단검정
3.두집단검정
4.세집단검정

Chapter14요인분석과상관관계분석
1.요인분석
2.상관관계분석

PartIV기계학습
Chapter15지도학습
1.기계학습
2.회귀분석
3.로지스틱회귀분석
4.분류분석

Chapter16비지도학습
1.군집분석
2.연관분석

Chapter17시계열분석
1.시계열분석
2.시계열자료분석
3.시계열자료시각화
4.시계열분석기법
5.ARIMA모형시계열예측