1장. 빅데이터 시각화 소개
__데이터 시각화의 개념
____데이터 시각화의 전통적 개념
____교육 기회
__빅데이터 시각화의 도전 과제
____빅데이터
____엑셀을 이용한 데이터 측정
____빅데이터를 더 높은 수준으로 확대하기
____3V
____분류
____시각화 철학
__빅데이터 시각화 접근법
____접근, 속도, 저장
____하둡 첫발 딛기
____문맥
____품질
__요약
2장. 하둡을 사용한 접근, 속도, 저장
__하둡에 관하여
____하둡의 대안
____IBM 오픈 플랫폼
__로그 파일과 엑셀
____R 스크립팅 예제
____고려 사항
__하둡과 빅데이터
____하둡 첫발 딛기
____하둡 프로젝트를 위한 AWS
__실행 예제 1
____환경 정의
____시작하기
____데이터 업로드하기
____데이터 조작하기
____결론
__예제 2
____정렬하기
____IP 구문 분석하기
__요약
3장 R을 사용한 데이터의 이해
__정의 및 설명
____비교
____대조
____경향
____산포
__문맥 추가하기
__R에 관하여
____R과 빅데이터
__실행 예제 1
__R로 파고들기
__실행 예제 2
____정의 및 설명
____루핑 사용하지 않기
____비교
____대조
____경향
____산포
__요약
4장. 빅데이터 품질 다루기
__데이터 품질 범주
__데이터 매니저
__데이터 매니저와 빅데이터
__실행 예제 1
____데이터 재구성
__실행 예제 2
____일관성
____신뢰성
____적합성
____접근성
__요약
5장. D3를 사용해 결과 표시하기
__D3란?
__D3와 빅데이터
__몇 가지 기본 예제
____D3 시작하기
____중단 시간
____시각화 전환
____다중 도넛
__더 많은 예제
____막대그래프 시각화의 또 다른 트위스트
____예제 하나 더
