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빅데이터 통계 분석을 위한 R 프로그래밍 레퍼런스 북
 
저자 : 이시다 모토히로
정가 : 38,000원
판매가 : 34,200원
포인트 : 1710 point
발행일 : 2018-01-20
쪽수 : 645쪽 ㅣ 대상 : 컴퓨터 도서 ㅣ ISBN : 978-89-09-20288-6
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R은 통계 해석을 위한 데스크탑 어플리케이션으로서 세계에서 가장 널리 사용되고 있습니다. R은 수많은 데이터 분석을 지원하고 고품질 그래픽을 작성할 수도 있습니다. 게다가 R은 프로그래밍 언어로 설계되어 있어 사용자가 직접 기능을 확장할 수 있습니다. 실제로 세계의 R사용자에 의해서 개발된 패키지가 인터넷에 많이 공개되고 있어 누구나 자유롭게 가져다 사용할 수 있습니다. R의 확장 기능은 데이터 해석이나 그래픽 작성에 머무르지 않고 프레젠테이션 작성 지원 등 사용자의 다양한 요구에 부응할 수 있습니다.

이처럼 R은 다양한 옵션을 제공하고 있는데 그 범위가 여러 방면으로 미치지 않기 때문에 전체를 파악하는 것은 쉽지 않습니다. 또 사용자가 요구하는 기능을 핀 포인트에서 찾지 못하기도 합니다. R에는 자세한 도움말이나 문서는 준비되어 있지만 전 세계적으로 개발되고 있는 애플리케이션이라 해설은 영어로 공개하는 것이 원칙으로 되어 있습니다. 이 때문에 R을 공부하기에는 문턱이 높다고 느낄 수 있습니다.

이 책은 ‘R에서 독자가 원하는 처리를 실행하기 위해서 어떻게 하면 좋을까?'에 대한 답을 섹션 제목과 함께 이에 대한 해설과 사례를 게재하였습니다. 특히 중요한 항목에 대해서는 칼럼으로 다루었으며 알려지지 않은 편리한 기능을 소개하였으며 초보자뿐만 아니라 중급자도 참고할 수 있도록 구성하여 모든 분들이 한 단계 올라 설 수 있으면 하는 바램입니다.

 

Chapter 01 R 언어의 기초
001 R의 기초지식
002 R의 설치
003 R의 실행과 종료
004 R 콘솔과 스크립트의 실행
005 Windows 버전의 R 화면 설정 방법
006 R의 환경 설정 파일
007 R의 섹션용 옵션 지정
008 작업 폴더 설정
009 이용하고 싶은 기능 검색
010 R의 통합 환경 ‘RStudio'를 사용한다
011 패키지 설치
012 도움말 이용
013 비네트(간이 매뉴얼)의 이용
014 R이나 통계 해석에 관계되는 정보 수집

Chapter 02 오브젝트의 기초
015 오브젝트의 기초지식
016 함수 이용과 사용 빈도가 높은 함수
017 오브젝트 유형과 데이터 구조
018 클래스와 오브젝트
019 오브젝트의 생성
020 오브젝트 속성의 확인/변경
021 언어 오브젝트의 작성
022 오브젝트 등의 메모리 관리

Chapter 03 벡터의 기초
023 벡터의 기초 지식
024 연산자란
025 수 벡터를 초기화한다
026 규칙성이 있는 수열을 작성한다
027 요소를 반복한 수열을 작성한다
028 랜덤인 벡터를 작성한다
029 수 벡터를 구간 분할한다
030 표본 등의 벡터를 표준화한다
031 수 클래스를 변경한다
032 수를 문자열로 변경한다
033 수치를 비교한다

Chapter 04 벡터의 조작
034 문자열 벡터를 작성한다
035 문자열을 규칙적으로 합성한 벡터를 작성한다
036 문자열 오브젝트의 문자 수를 센다
037 지정 위치의 문자열을 추출한다
038 지정 문자를 단락으로 문자열을 분할한다
039 문자열을 지정한 길이에 맞게 자른다
040 문자열을 지정한 패턴으로 검색한다
041 문자열을 지정한 패턴으로 치환한다
042 문자열의 문자 코드를 확인한다/지정 문자 코드 체계로 변경한다
043 인자 벡터의 기초 지식
044 인자를 작성한다
045 인자 수준에 정렬순을 정의한다
046 사용되지 않은 인자의 수준을 삭제한다
047 인자 수준에 대소 관계를 설정한다
048 인자 수준을 자유롭게 조합한다
049 인자 수준마다 함수를 적용한다
041 문자열을 지정한 패턴으로 치환한다
042 문자열의 문자 코드를 확인한다/지정 문자 코드 체계로 변경한다
043 인자 벡터의 기초 지식
044 인자를 작성한다
045 인자 수준에 정렬순을 정의한다
046 사용되지 않은 인자의 수준을 삭제한다
047 인자 수준에 대소 관계를 설정한다
048 인자 수준을 자유롭게 조합한다
049 인자 수준마다 함수를 적용한다
050 논리 값의 기초 지식
051 논리 벡터를 작성한다
052 논리 벡터를 계산한다
053 빈 벡터를 초기화한다
054 벡터의 요소 수를 취득/변경한다
055 벡터 요소에 이름을 붙인다
056 벡터에서 요소를 추출한다
057 벡터로부터 조건에 적합한 첨자 번호를 취득한다
058 벡터 요소를 정렬한다
059 벡터 요소를 치환한다
060 벡터에 요소를 추가한다
061 벡터 요소의 중복을 확인한다
062 벡터 요소의 중복을 삭제한다

Chapter 05 행렬
063 행렬 오브젝트의 기초 지식
064 행렬 연산을 실행한다
065 행렬 차원별로 연산을 적용한다
066 데이터 프레임을 행렬로 변환한다
067 행렬에 열 이름과 행 이름을 설정한다
068 행렬 속성을 확인한다
069 행렬에서 성분을 추출/치환한다
070 행렬을 결합한다
071 행렬을 벡터로 변환한다
072 대각 행렬을 작성한다
073 삼각 행렬을 작성한다
074 전치 행렬을 작성한다
075 열과 행의 주변 합을 구한다
076 고유값 분해·특이값 분해를 적용한다
077 희소 행렬을 효율적인 데이터 구조로 변환한다
078 BLAS의 도입

Chapter 06 데이터 프레임
079 데이터 프레임의 기초 지식
080 데이터 프레임을 작성한다
081 데이터 프레임에 열 이름과 행 이름을 추가/변경한다
082 데이터 프레임 열에 접속한다
083 데이터 프레임에 요소를 추가한다
084 데이터 프레임을 결합한다
085 데이터 프레임에서 일부를 추출한다
086 데이터 프레임 열을 변환한다
087 인자별로 조합을 작성한다
088 데이터 프레임 열이나 행별 합계를 구한다
089 데이터 프레임의 열별 함수를 적용한다
090 데이터 프레임에서 손실값을 제거한다
091 데이터 프레임 열을 수준별로 분해/통합한다
092 세로 형식의 데이터 프레임을 가로 형식으로 변환한다
093 데이터 프레임을 분할한다
094 데이터 프레임을 정렬한다
095 빠르고 효율적인 데이터 조작을 가능하게 하는 ‘dplyr' 패키지

Chapter 07 리스트/배열/표
096 리스트 처리의 기초 지식
097 리스트를 작성한다
098 리스트를 벡터로 변환한다
099 리스트 요소별로 연산을 실행한다
100 배열(Array) 오브젝트의 기초 지식
101 배열 오브젝트를 작성한다
102 배열 차원별로 계산한다
103 배열에 주변 빈도를 추가한다
104 다차원 배열을 2차원으로 변환한다
105 배열을 전치한다
106 빈도표를 작성한다
107 분할표를 작성한다
108 표를 LaTeX나 HTML 형식으로 출력한다

Chapter 08 함수의 작성
109 함수 작성의 기초 지식
110 함수 오브젝트를 정의한다
111 인수의 기본값을 설정한다
112 인수를 체크한다
113 함수에서 복수의 값을 반환한다
114 오류를 처리한다
115 인수를 추출해서 이용한다
116 함수를 벡터화한다
117 경고를 억제한다
118 조건 분기를 설정한다
119 반복(루프)을 설정한다
120 반복(루프)을 중단한다
121 ‘do.call' 함수를 사용하여 함수와 인수를 지정하여 실행한다

Chapter 09 파일/데이터베이스
122 R에 의한 파일 처리의 기초 지식
123 텍스트 파일 데이터를 읽는다
124 텍스트 파일에 데이터를 쓴다
125 Excel 형식의 데이터를 읽기/쓰기를 한다
126 문자 코드를 지정해서 파일을 읽는다
127 인터넷에 있는 파일을 읽는다
128 오브젝트를 저장하고 읽는다
129 파일이나 폴더를 조작한다
130 임시 폴더나 파일을 작성한다
131 키보드나 클립보드에서 데이터를 읽는다
132 R 작업 내용을 네트워크를 통해 주고 받는다
133 R 스크립트 코드를 읽는다
134 SPSS 등에서 작성한 파일을 읽는다

Chapter 10 기본 통계 해석
135 기본 통계 함수에 대해
136 난수의 이용
137 요약 통계량을 구한다
138 수를 반올림한다
139 데이터에서 손실값을 제거한다
140 정규성 검정을 실행한다
141 등분산성의 검정을 실행한다
142 t 검정으로 평균값을 비교한다
143 비모수적 검정으로 평균을 비교한다
144 비율 검정을 실행한다
145 독립성 검정(카이제곱 검정/Fisher 검정)을 실행한다
146 상관 계수를 구한다/검정한다
147 분산 분석을 실행한다
148 다중 비교를 실행한다
149 회귀 분석을 실행한다
150 시계열 데이터의 통계량에 대해
151 검출력을 구한다
152 모델식의 기초 지식

Chapter 11 응용 통계 해석
153 R에서의 응용 통계 해석
154 일반화 선형 모델을 실행한다
155 일반화 선형 모델을 업데이트/비교한다
156 이항 분포를 가정해서 데이터에 일반화 선형 모델을 적용한다
157 주성분 분석을 실행한다
158 인자 분석을 실행한다
159 대응 분석을 실행한다
160 클러스터 분석을 실행한다
161 선형 판별 분석을 실행한다
162 뉴럴 네트워크를 실행한다
163 서포트 벡터 머신을 실행한다
164 의사 결정 나무를 이용한다
165 자기조직화 지도를 작성한다
166 베이지안 네트워크 분석을 이용한다
167 베이지안 통계 해석을 실행한다
168 베이지안법으로 선형 회귀 분석을 실행한다
169 MCMCpack 패키지로 사용자 정의 함수를 시뮬레이션한다

Chaper 12 기본 그래픽
170 그래픽의 기초 지식
171 그래프 영역을 설정한다
172 점과 선을 그린다
173 더미의(공백의) 산포도를 그린다
174 데이터 점을 그린다
175 선을 그린다
176 복잡한 도형이나 그래프를 간단하게 그린다
177 그리드·오브젝트를 일괄적으로 작성한다
178 범례를 표시한다
179 그래프에 수식을 표시한다
180 그래프에 지터를 추가한다
181 그래프를 분할한다
182 대화식으로 데이터 점을 확인한다
183 플롯 요소에 색상을 설정한다
184 바 차트(막대 그래프)를 작성한다
185 파이 차트(원 그래프)를 작성한다
186 상자 수염 그림을 작성한다
187 Cleveland의 도트 차트를 작성한다
188 스트립 차트를 작성한다

Chaper 13 다변량 그래픽
189 분할표를 플롯한다
190 코플롯(조건부 산포도)을 그린다
191 히트맵을 작성한다
192 3차원 데이터를 그래프화한다
193 ‘lattice' 그래픽이란
194 3차원 산포도를 작성한다
195 3차원 평면 투시도를 작성한다
196 ‘ggplot2' 패키지에 의한 그래픽
197 ‘rgl' 패키지에 의한 3D 그래픽

Chaper 14 R의 응용
198 직전 처리 결과를 표시한다
199 가비지 컬렉션을 실행한다
200 배치 처리를 실행한다
201 날짜나 시각을 데이터로 다룬다
202 콘솔 표시 폭을 조정한다
203 집합 연산을 실행한다
204 함수의 최대화/최소화에 대해
205 오브젝트 범위를 확인한다
206 환경을 확인한다
207 글로벌 오브젝트에 대입한다
208 디버깅을 실행한다
209 코드 실행 속도를 확인한다
210 패키지를 작성한다
211 S3클래스를 정의한다
212 S4클래스를 정의한다
213 Reference Class를 정의한다
214 R의 GUI 인터페이스(R 커멘더)를 이용한다

APPENDIX 데이터 세트 미리보기
215 데이터 세트 보기

 
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