본 교재는 빅데이터 분석도구 오픈소스 R에 대한 구동원리 부분, 데이터 저장 구조 부분으로, 다소 지루할 수 있는부분이지만 빅데이터 분석을 위해서는 필수로 학습하여야 할 부분입니다. 점점 복잡한 기술을 습득하게 되면 ,저장된 데이터 구조 등의 문제 해결이 되지 않는 경우가 많습니다.?이부분을 잘 습득해 두지 않으면 머신러닝 등의 분석에서 기본 베이스가 학습되지 않아 분석을 못하는 어려움을 격게됩니다.
(1)이런분께 추천드립니다.
- 프로그래밍은 어렵다 생각하거나 근처에도 안가 봤지만 데이터 분석을 하고 싶으신 분께 추천드립니다. 타 분석 프로그램 언어보다 학습하기가 쉬운 것이 빅데이터 오픈소스 R입니다.
- 빅데이터 분석 자격증 ADsP를 취득하기위한 R 기본지식을 쌓고자 하시는 분께도 추천드립니다.
- R프로그램 기본원리학습만 책 한권 확실한 기본학습이 필요하다고 생각하시는 분
(2) 본 교재를 통하여 할 수 있게 되는 지식
빅데이터 분석 프로젝트의 분석 보고서 중 [데이터 목록]과 [데이터 정의서]를 작성할 수 있습니다. 예시는 교재 마지막에 [미니 프로젝트]로 제시하였습니다.
관 련 저 서
- 데이터분석 분석도구 R Fundamental (다양한 예제와 연습문제 수록)
- R과 SPSS 버전22 를 이용한 데이터분석 (Regression Analysis)
- 자료분석 실습 (경영자료) (SPSS 를 이용한)
- 조사설계를 위한 사회조사분석
- 정보 공유 채널 cafe.naver.com/dataan
I. R 환경(Enviroment) 8
1. 윈도우에서 분석도구 R 설치
2.작업 시작 환경 설정(Customization)
3.R의 현재 세션 설정 및 환경
4. R관련 도움말과 예제보기
II. 빅데이터 분석 GUI환경 ,오픈소스 R Studio 25
1.RStudio의 개요 및 설치
2. RStudio의 화면 구성
3.RStudio의 사용
4.RStudio의 작업공간
5..Rdata 로딩하기
6.파일 및 디렉토리 관리
7.연습문제
III.패키지 57
1.목적에 맞는 패키지 찾기
2.학습에 도움되는 사이트
3. 패키지 설치
4. 인터넷 없이 R 패키지 모두 다른 컴퓨터로이동
5.패키지 로드 및 언로드
6. 중복 함수명의 우선 순위
7.설치된 패키지 삭제
IV. 데이터 구조와 메타 데이터 79
1. 데이터 구조 파악
2.메타 데이터
3.변수 생성
4.rep() 사용
5.연습문제
V. R에 저장된 데이터 타입(Type) 104
1.데이터 Type 이해와 설정하기
2. Double 타입
3.Integer 타입
4.문자를 숫자로 강제 변환
5.Character 타입
6.Logical 타입
7.Complex 타입
8.NA, NULL, NAN 비교
9.숫자 값 관리에 관련된 함수
10.애플의 주식 데이터의 데이터 타입보기
11.데이터 분포를 이해하기 위한 평균 신문기사
12.연습 문제
VI. Vector Object 146
1.Vector Object 이해
2.Vector Object의 생성 및 특징
3. Vector Object Element에 이름붙이기
4.Vector Object 읽기
5.Vector Object 수정
6.Vector Object 삭제
7.Vector Object 값 추가
8.Vector Object 연산
9.Vector Object에서 NA의 처리
10. Vector Object에서 데이터 검색 및 필터링
11.빈 Vector Object 생성하기
12. 연습문제
VII. Factor Object 199
1. Factor Object 이해 및 생성
2.5점 척도로 작성된 질문 Factor Object으로 입력하기
3.Factor Object에 Level의 순서 설정
4.Factor Object에 Level의 순위 설정
5.환자의 상태에 서열성이 있는, 류마티스 데이터
6.5점척도로 작성된 질문에 대한 응답을, 수치형으로 변환하여 기술통계량 산출
7.Factor Object의 NA 처리
8. Factor Object의 데이터 필터링
9. Factor Object의 가변수(dummy Variables) 만들기
10 따라하기 예제: 구급 사고 발생데이터에서 “가정”Level에서 발생한 데이터만 추출
11연습 문제
VIII. Matrix Object 235
1.Matrix Object 이해 및 생성
2.Matrix Object 리모델링
3.Matrix Object 생성, 읽기
4.Matrix Object 생성 후 필터링, 정렬
5.Matrix Object 연산
6.Matrix Object 연습문제
VIIII. Data Frame Object 278
1.DataFrame Object 이해
2.DataFrame Object 생성
3.DataFrame Object 읽기
4.DataFrame Object 삭제
5.DataFrame Object 수정
6.DataFrame Object 조건 필터링
7.연습 문제
X. List Object 320
1.List Object 이해
2.List Object 생성
3.List Object 내의 값 읽기
4.List Object 내의 값 읽기
5.List Object 속성명 읽기와 변경하기
6.List Object 데이터의 개수
7.List Object 내 컴포넌트 및 원소의 삭제
8.List Object 으로 변환
9.List Object 도식화
10.List Object의 구조변형
11.List Object에 데이터 추가하기
12List Object에 다른 Object 입력하기
13『데이터셋명$속성명』과 『데이터셋명$속성명[]』의 비교
14.빈 List Object 생성하기
15. 연습문제
XI. Arrary Object 356
1. Arrary Object 이해 및 생성
2.Arrary Object 읽기 및 저장
3.Arrary Object의 값 삭제
4.Arrary Object의 저장하기
5.Array Object의 연산
6.Array Object의 리모델링(reshape)
7. 연습문제
XII. Time-series Object 378
1.Time series Object의 이해
2.Date의 형식
3.일년의 몇 번째 주인지 확인하기
4.POSIXct
5. 두 날짜의 차이 계산하기
6.ISOdatetime() 함수
7.POSIXlt
8.1년중 몇 번째 날인지 확인하기
9.요일 확인하기
10. 타임존
11.문자를 날짜와 시간으로 인식하게 하기
12.『AM 및 PM』 형식을 24시간 형식으로 변형하기
13. ts()
14.주식 데이터에서 최고가인 날짜와 가격 찾기
15.Time-series 데이터 도표하기
16.따라하기 예제 :YYYYMMDD HHMMSS형식의 데이터를 날짜로 인식
17. Time-series 데이터에서 요일 속성 생성하기
XIII. Data Table 411
1.data.table() 생성 및 CURD따라하기
2.cars 데이터셋 data.table()로 변환하여 CURD따라하기
3.as.data.table()
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