00 실습 환경 구축
[1단계] R 자료구조 : 자료구조가 핵심이다. 잘 다뤄야 분석이 쉽다
01장 데이터 분석 입문
__1.1 R 기초 지식
__1.2 생애 첫 R 프로그래밍 : Hello World
__1.3 스크립트창에서 코드 실행하기
__1.4 프로젝트 생성하기
__1.5 R 객체의 특징
__1.6 R 자료구조 종류
__학습 마무리
02장 자료구조 : 벡터
__2.1 R 자료형과 벡터의 특징
__2.2 벡터 생성
__2.3 벡터 원소 선택
__2.4 벡터 원소 추가
__2.5 벡터 원소 삭제
__2.6 벡터 원소 변경
__2.7 벡터 형변환
__2.8 벡터 강제변환
__2.9 산술 연산자
__2.10 비교 연산자
__2.11 논리 연산자
__2.12 멤버 연산자 : %in%
__학습 마무리
03장 자료구조 : 리스트 093
__3.1 리스트 특징
__3.2 리스트 생성
__3.3 리스트 원소 선택
__3.4 리스트 원소 추가
__3.5 리스트 원소 삭제
__3.6 리스트 원소 변경
__학습 마무리
04장 자료구조 : 데이터프레임 103
__4.1 데이터프레임 특징
__4.2 데이터프레임 생성
__4.3 데이터프레임 원소 선택
__4.4 데이터프레임 원소 추가
__4.5 데이터프레임 원소 삭제
__4.6 데이터프레임 원소 변경
__학습 마무리
[2단계] R 프로그래밍 : 프로그래밍을 알아야 효과적으로 분석한다
05장 조건문
__ 05 조건문
__5.1 if문 기본 구조
__5.3 ifelse( 함수
__학습 마무리
06장 반복문
__6.1 for문
__6.2 while문
__6.3 이후 코드 건너뛰기 : next
__6.4 반복문 탈출하기 : break
__학습 마무리
07장 사용자 정의 함수
__7.1 왜 사용자 정의 함수가 필요할까?
__7.2 사용자 정의 함수의 기본 구조
__7.3 사용자 정의 함수 생성
__7.4 파
데이터 분석을 잘하려면 자료구조와 프로그래밍의 기본을 잘 알아야 합니다.
데이터 분석에 능숙하고 싶습니까? 그렇다면 자료구조를 먼저 탄탄히 익혀야 합니다. 데이터 분석 과정은 데이터를 다양한 형태로 바꾸며 진행되기 때문입니다. 그래서 이 책은 먼저 자료구조를 탄탄히 익히고 나서 R 프로그래밍, 데이터 수집, 전처리, 기술통계 분석, 시각화를 설명합니다.
엑셀 파일, 텍스트 파일, RDS 파일, RDA 파일 입출력을 배웁니다. 데이터의 분포와 시간에 따른 변화 및 상관관계 등 데이터 분석 과정에 유용한 5가지 시각화 그래프(히스토그램, 상자 수염 그림, 막대, 선, 산점도를 소개합니다. 국토교통부 ‘아파트 매매가격 데이터’와 한국 감정원 ‘K-APT 아파트단지’ 정보 4천 여건을 직접 수집해 활용합니다.
17년간 데이터 분석가로서, 3년간 강사로서 활동하며 깨달은 ’고급 분석가로 가기 전에 이 정도는 알아야 하는 내용’을 충실히 담았습니다. 데이터 분석가를 꿈꾸는 대학생과 취업 준비생은 물론 데이터 분석가로 직무 전환을 바라는 직장인이 한 권으로 R 입문과 데이터 분석 전반을 체험하고 익힐 수 있도록 구성했습니다.
[숫자로 보는 책의 특징]
_0 아무것도 몰라도 OK
R을 몰라도 됩니다. R 입문과 데이터 분석 입문 과정 모두를 알려줍니다.
_3 단계로 익히는 R 데이터 분석
1단계에서 R 자료구조, 2단계에서 프로그래밍, 3단계에서 데이터 분석(수집, 전처리, 기술 통계, 시각화을 차례대로 배웁니다.
_3가지 OS별 개발 환경 구축
윈도우, 맥OS, 리눅스 개발 환경 구성 방법을 모두 제시합니다.
_4가지 데이터 입출력 형식
엑셀 파일, 텍스트 파일, RDS 파일, RDA 파일 입출력을 배웁니다. 이 4가지 형식으로 입출력을 자유자재로 할 줄 알면 데이터 관리가 훨씬 수월해집니다.
_5가지 데이터 시각화 그래프 학습
데이터의 분포와 시간에 따른 변화 및 상관관계 등 데이터 분석 과정에 유용한 5가지 시각
