1장. 데이터 분석 개론
데이터 분석의 기원
과학적 방법
보험학
증기로 계산
멋진 예시
허먼 홀러리스
에니악
비지칼크
데이터, 정보, 지식
왜 자바인가?
자바 통합 개발 환경
요약
2장. 데이터 처리
데이터 유형
변수
데이터 요소와 데이터 셋
데이터 요소와 데이터 셋
널 값
관계형 데이터베이스 테이블
키 필드
키-값 쌍
해시 테이블
파일 형식
마이크로소프트 엑셀 데이터
XML과 JSON 데이터
테스트 데이터 셋 생성
메타데이터
데이터 클리닝
데이터 스케일링
데이터 필터링
정렬
병합
해싱
요약
3장. 데이터 시각화
테이블과 그래프
산점도
선그래프
막대그래프
히스토그램
시계열 데이터
자바 구현체
이동 평균
데이터 순위
도수 분포
정규 분포
사고 실험
지수 분포
자바 예제
요약
4장. 통계
기술 통계
임의 추출
확률 변수
확률 분포
누적 분포
이항 분포
다변량 분포
조건부 확률
확률적 이벤트의 독립
분할표
베이즈 정리
상관계수와 공분산
표준 정규 분포
중심 극한 정리
신뢰 구간
가설 검정
요약
5장. 관계형 데이터베이스
관계 데이터 모델
관계형 데이터베이스
외래키
관계형 데이터베이스 디자인
데이터베이스 생성
SQL 명령문
데이터베이스에 데이터 입력
데이터베이스 쿼리
SQL 데이터 유형
JDBC
JDBC의 PreparedStatement 사용하기
배치 처리
데이터베이스 뷰
서브쿼리
테이블 인덱스
요약
6장. 회귀 분석
선형 회귀
엑셀에서의 선형 회귀
회귀 상관계수 계산
분산 분석
선형 회귀 자바 구현
앤스콤 쿼텟
다항식 회귀
다중선형회귀분석
아파치 커먼즈 구현
곡선 적합
요약
7장. 분류 분석
의사 결정 트리
의사결정 트리와 엔트로피와의 관계
ID3 알고리즘
웨카 플랫폼
ARFF 파일 유형
웨카를 사용한 자바 구현
베이지안 분류기
웨카를 사용한 자바 구현
서
이 책은 데이터 분석에 대한 이해를 높이고 해당 분야에서 알고리즘을 구현하는 자바 소프트웨어 개발 능력을 갖춘 학생과 실무자를 대상으로 한다.
1장, ‘데이터 분석 개론’에서는 사회 문제를 해결하는 데 있어 데이터 분석의 역사적 발전 과정과 중요성을 설명한다.
2장, ‘데이터 처리’에서는 데이터가 저장되는 다양한 형태를 소개하고, 데이터 셋의 관리 방법과 정렬, 병합, 해싱 같은 기본 처리 기술을 알아본다.
3장, ‘데이터 시각화’에서는 그래프와 표, 시계열 분석, 이동 평균, 정규 및 지수분포 관련 자바 애플리케이션을 다룬다.
4장, ‘통계’에서는 무작위성, 다변량 분포, 이항 분포, 조건부 확률, 독립, 통계 분할표, 베이즈 정리, 공분산과 상관관계, 중심 극한 정리, 신뢰구간 및 가설 검정 등 기본적인 확률 및 통계 이론을 배운다.
5장, ‘관계형 데이터베이스’에서는 외래키와 SQL, 쿼리, JDBC, 배치 작업, 데이터베이스의 뷰, 서브 쿼리, 인덱싱 등 관계형 데이터베이스 접근과 개발에 대해 다룬다. 자바와 JDBC를 사용해 관계형 데이터베이스에 적재된 데이터를 분석하는 방법을 배워보자.
6장, ‘회귀 분석’에서는 선형 회귀, 다항식 회귀, 다중 선형 회귀 분석을 포함한 예측 분석의 중요한 부분을 언급한다. 아파치 커먼즈 매쓰 라이브러리를 사용해 자바에서 회귀 분석을 구현하는 방법을 배워보자.
7장, ‘분류 분석’에서는 결정 트리, 엔트로피, ID3 알고리즘, ARFF 파일, 베이지안 분류기, 서포트 벡터 머신 알고리즘, 로지스틱 회귀, K-최근접 이웃 알고리즘, 퍼지 분류 알고리즘에 대해 다룬다. 웨카 라이브러리를 사용해 자바에서 이러한 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보자.
8장, ‘클러스터 분석’에서는 계층적 클러스터링, K-평균 클러스터링, K-중간점 클러스터링, 유사성 전파 클러스터링을 알아본다. 역시나 웨카 라이브러리를 사용해 자바로 구현해보자.
9장, 추천 시스템에서는 유틸리티 행렬, 유사도 측정, 코사인 유사도, 아마존
