머리말
1장 R과 SPSS 설치 및 활용
01 R의 설치와 활용
1.1 R 설치
1.2 R 활용
1 패키지 설치 및 로딩
2 값의 할당 및 연산
3 R의 기본 데이터형
4 R의 자료구조
5 R의 함수 사용
6 R 기본 프로그램(조건문과 반복문
7 R 데이터 프레임의 변수 이용방법
8 R 데이터 프레임 작성
9 변수 및 관찰치 선택
10 R의 주요 GUI(Graphic User Interface 메뉴 활용
연습문제
02 SPSS의 설치와 활용
2.1 SPSS 설치
2.2 SPSS 활용
1 SPSS의 기본 구성
2 SPSS의 자료 입력
3 SPSS의 자료 선택/변환
4 SPSS의 명령문 활용
2장 빅데이터를 활용한 통계분석
01 과학적 연구설계
1.1 연구의 개념
1.2 변수 측정
1 척도
2 변수
1.3 분석단위
1.4 표본추출과 가설검정
1 조사설계
2 표본추출
3 가설검정
02 통계분석
2.1 기술통계분석
1 중심위치(central tendency
2 산포도(dispersion
(1 중심위치와 산포도 분석
(2 범주형 변수의 빈도분석
(3 연속형 변수의 빈도분석
2.2 추리통계 분석
(4 교차분석(cross tabulation analysis
(5 평균의 검정(일표본 T검정
(6 평균의 검정(독립표본 T검정
(7 평균의 검정(대응표본 T검정
(8 평균의 검정(일원배치 분산분석
(9 평균의 검정(이원배치 분산분석
(10 산점도(scatter diagram
(11 상관분석(correlation analysis
(12 편상관분석(partial correlation analysis
(13
[이 책의 특징]
첫째, 이 책의 내용은 2권으로 구성되어 있다. 제1권은 빅데이터를 활용하여 인공지능을 개발하기 위해 필요한 지식인 통계분석의 전 과정을 설명한《빅데이터를 활용한 통계분석》이고, 제2권은 인공지능을 개발하기 위해 머신러닝 예측모델링의 전 과정을 설명한《머신러닝을 활용한 인공지능 개발》이다.
둘째, 제1권의 통계분석에는 오픈소스 프로그램인 R과 SPSS를 비교하여 설명하였다.
셋째, 제2권의 머신러닝 모델링은 오픈소스 프로그램인 R을 사용하였다.
[주요 내용]
제1권에서는 빅데이터 분석 프로그램인 R과 SPSS의 설치 및 활용 방법을 소개하고 빅데이터 분석을 위해 데이터 사이언티스트가 습득해야 할 과학적 연구설계와 통계분석에 관해 기술하였다.
제2권에서는 인공지능 개발을 위해 머신러닝 학습데이터를 생성하는 과정을 소개하고 머신러닝 개념과 모델링 그리고 인공지능의 개발과 활용에 대한 전 과정을 기술하였다.
