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R 데이터 분석 : 기초에서 회귀까지

R 데이터 분석 : 기초에서 회귀까지 (6회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
윤지성
서명 / 저자사항
R 데이터 분석 : 기초에서 회귀까지 = R data analysis from basic to regression / 윤지성 지음
발행사항
서울 :   한나래아카데미,   2020  
형태사항
663 p. : 삽화 ; 26 cm
ISBN
9788955662320
서지주기
참고문헌과 색인수록
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 519.50285 2020z2 등록번호 521005205 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 519.50285 2020z2 등록번호 151349389 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스
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No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 519.50285 2020z2 등록번호 521005205 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 519.50285 2020z2 등록번호 151349389 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스

컨텐츠정보

책소개

뛰어난 접근성과 확장성을 지닌 R 프로그램을 활용한 데이터 통계 분석 방법을 체계적으로 소개한다. 특별히 파이썬(python)의 IDE(통합개발환경)로 널리 알려진 주피터 노트북(jupyter notebook)을 기반으로 각 분석마다 마크다운(markdown)을 사용한 표와 그래프를 활용하여 문서화하는 데 방점을 두고 있다. 아울러 심화 과정에서는 RStudio를 통해서도 문서화 작업을 해볼 수 있도록 관련 내용을 소개하고 있다.

R을 활용한 데이터 통계 분석, 보고서 작성의
지름길을 제시하는 가이드북!


다양한 학문과 산업 분야에서 데이터 분석의 중요성이 날로 확대되고 있는 오늘날, 분석 작업의 목표를 명확히 하고 그에 걸맞은 분석 프로그램을 선택ㆍ활용하는 일은 매우 중요하다. 실무에서 데이터 분석을 필요로 하는 이들에게 통계 전공자 수준의 목표나 배움은 필요치 않다. 이 책은 데이터 통계 분석이 필요하지만 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 모르는 이들에게 자신이 속한 분야의 데이터를 분석 목적에 맞게 다루고, 분석 결과를 문서화해 업무에 활용할 수 있도록 안내해주는 유용한 가이드북이다.
이 책은 뛰어난 접근성과 확장성을 지닌 R 프로그램을 활용한 데이터 통계 분석 방법을 체계적으로 소개한다. 특별히 파이썬(python)의 IDE(통합개발환경)로 널리 알려진 주피터 노트북(jupyter notebook)을 기반으로 각 분석마다 마크다운(markdown)을 사용한 표와 그래프를 활용하여 문서화하는 데 방점을 두고 있다. 아울러 심화 과정에서는 RStudio를 통해서도 문서화 작업을 해볼 수 있도록 관련 내용을 소개하고 있다.

주요 내용

• 도입 단계인 1부 기초 사용법 부분에서는 jupyter notebook 설치 및 사용법을 설명하고 기초통계량을 산출하는 내용을 담았다.
• 2부 통계분석 부분에서는 모수적 방법론을 중심으로 분석 목적과 목표를 수립하는 데 중요한 항목들을 정리하고, 실제 데이터를 분석하고 그래프와 markdown을 이용하여 결과를 표로 표현할 수 있는 방법을 기술하였다. 또한 각 분석의 끝에는 분석 결과에 대한 종합적 해석을 담았으며 사용한 패키지와 함수를 요약해 학습에 도움이 되고자 하였다.
• 3부 심화과정 부분에서는 R 분석 시 필요한 데이터에 대한 구조적 이해와 특징을 살펴보고 기본 패키지(base, stats 등)에 대한 내용을 자세히 다루었다. 아울러 인덱싱(indexing)과 조건문을 활용한 데이터 정제와 파생, 결측값과 대체, 패키지 관리와 외부데이터 불러오기/저장하기 등 데이터 분석을 위해 필요한 심화 내용까지 빠짐없이 다루고자 하였다. 또한 python의 jupyter notebook과 RStudio의 기능을 활용하여 다양한 문서로 변환하고 표를 작성해보는 등 실제 분석 결과를 공유하는 데 필요한 세부적인 내용들을 포함하였으며, 최근 널리 사용되고 있는 dplyr 패키지를 다루어 실전 감각을 익히고자 하였다. 덧붙여 비모수통계분석과 시각화에 필요한 색과 그래프의 기본 모양과 설정에 대해서도 자세히 설명하였다.
• 실전문제 부분에서는 서울시에서 2015년 실행한 사회복지실태조사 데이터를 활용하여 결과표를 요약하고 데이터 추출/파생 관련 문제를 제시하였다. 또 실제 사회과학 설문지를 제시하고 이를 일련의 과정으로 분석하도록 구성하였다.

이 책의 특징

• RStudio와 jupyter notebook을 바탕으로 한 효율적인 문서화 작업 제시
• ‘외부 데이터 불러오기에서 이항 로지스틱 회귀분석’까지 체계적인 R 통계분석 과정 제시
• 실전 데이터 분석에 필요한 결측값, 조건문, 반복문, dplyr 패키지 등 핵심 데이터 전처리 포함
• 데이터 분석을 위한 R 필수 패키지 사용법 소개
• 다양한 실습 사례, 코드, 실전문제 수록


정보제공 : Aladin

저자소개

윤지성(지은이)

중앙대학교 일반대학원에서 통계학 석사 학위를 받았다. 대전대학교 경영학과 겸임교수를 지냈으며 현재 한남대학교 비즈니스통계학과 겸임교수로 재직 중이다. 통계 및 마케팅 전문 기업 (주)에스에이컨설팅 공동 대표로서 데이터 분석 교육에 힘쓰고 있으며, ㈜데이타솔루션 강의 파트너, 한국사회복지사협회 전문 보수교육(통계) 강사로도 활동 중이다. 함께 지은 책으로 《속전속결 SPSS 통계분석》이 있고 SPSS, R, Excel 데이터 분석과 관련해 다수의 전자책을 출판하였다(교보문고, 북큐브 등).

정보제공 : Aladin

목차

Part 1 기초 사용법

ch.1 사용 프로그램 소개
1 우리는 왜 R을 사용하는가?
2 R과 RStudio 그리고 jupyter notebook
3 패키지와 함수 이해하기

ch.2 프로그램 설치
1 anaconda::jupyter notebook 설치하기
2 anaconda 설치 후 R 설치 방법
3 이미 R이 설치된 경우 anaconda 설치 후 연동 방법
4 에러 대처 방법
5 그 외 설정

ch.3 jupyter notebook 실제 사용하기
1 메뉴 바 소개

ch.4 markdown 사용법
1 markdown 기초 사용법

ch.5 설문 설계 기본 원칙
1 설문 설계에 필요한 개념

ch.6 올바른 통계분석의 해석과 적용
1 기본 개념
2 해석과 적용

ch.7 데이터 코딩(입력)하기
1 일반적인 설문조사
2 실험데이터

ch.8 기술통계량
1 기본 개념
2 연속형 기술통계량
3 범주형 기술통계량


Part 2 통계분석

ch.9 요인분석
1 기본 개념
2 분석 준비
3 분석

ch.10 신뢰도 분석
1 기본 개념
2 분석 준비
3 분석

ch.11 카이제곱검정 (gmodels 패키지를 바탕으로)
1 적용 함수
2 분석 준비
3 분석

ch.12 t검정
1 기본 개념
2 분석하기
3 표 만들기
4 그래프 그리기

ch.13 일원배치분산분석
1 기본 개념
2 분석 준비
3 분석
4 표 작성
5 그래프 그리기

ch.14 이원배치분산분석
1 함수식
2 분석 준비
3 분석

ch.15 공분산분석
1 기본 개념
2 lm() 함수
3 분석 준비
4 분석
5 그래프 그리기
6 개념 더하기

ch.16 상관분석
1 기본 개념
2 분석 준비
3 분석
4 표 작성
5 그래프 그리기

ch.17 단순선형회귀분석
1 기본 개념
2 분석 준비
3 분석
4 그래프 그리기
5 표 작성

ch.18 다중선형회귀분석
1 기본 개념
2 분석 준비
3 분석
4 표 작성
5 그래프 그리기

ch.19 더미 회귀분석
1 기본 개념
2 분석 준비
3 분석

ch.20 이항 로지스틱 회귀분석
1 기본 개념
2 분석 준비
3 분석
4 표 작성
5 ROC 분석 및 곡선
6 결과 해석


Part 3 심화과정

ch.21 결측값 처리
1 기본 개념ㆍ
2 결측값 확인과 추출
3 결측값 일괄 변경

ch.22 정규성 검정
1 기본 개념ㆍ
2 그래프를 통한 정규성 확인
3 기본 함수(stats)를 활용한 정규성 검정ㆍ
4 nortest 패키지를 활용한 정규성 검정ㆍ

ch.23 비모수 분석
1 개념과 용어ㆍ
2 독립 2표본 검정 (
3 윌콕슨 부호 순위 검정 (
4 3개 이상 표본에 대한 검정
5 프리드만 검정

ch.24 데이터 불러오기/저장하기
1 기본 개념ㆍ
2 csv 파일 불러오기/저장하기ㆍ
3 foreign 패키지 활용
4 haven 패키지 활용 (SPSS, Stata, SAS)ㆍ
5 Excel 파일 (SPSS, Stata, SAS)ㆍ

ch.25 jupyter notebook을 활용한 파일 변환
1 기본 개념ㆍ
2 python을 활용한 변환ㆍ

ch.26 R 패키지 관리
1 패키지 관리는 필요한가?ㆍ

ch.27 최신 버전의 R 사용하기
1 설치하기
2 커널 추가ㆍ

ch.28 데이터에 대한 이해
1 기본 개념ㆍ
2 데이터의 유형ㆍ

ch.29 데이터의 구조
1 기본 개념ㆍ

ch.30 데이터 추출
1 기본 개념ㆍ
2 실습

ch.31 dplyr 패키지를 이용한 데이터 조작 처리
1 기본 개념ㆍ
2 왜 dplyr 패키지를 사용하는가?ㆍ
3 dplyr 함수 다루기

ch.32 기본 함수를 이용한 데이터 결합
1 기본 개념
2 단순한 결합 (행으로, 열로 합치기)ㆍ
3 데이터 결합의 일반적인 종류
4 base::merge 추가 예제

ch.33 dplyr 패키지를 이용한 데이터 결합
1 기본 개념
2 결합
3 Pk를 이용한 dplyr::join
4 Pk가 다른 경우 dplyr::join

ch.34 apply() 함수
1 기본 개념ㆍ
2 apply() 함수 적용
3 그 밖의 응용 apply() 함수 적용

ch.35 함수 만들기
1 기본 개념ㆍ
2 함수 만들기

ch.36 색과 그래프 옵션
1 색상
2 그 밖의 설정

ch.37 RStudio 사용법
1 설치 및 실행
2 RStudio에서 문서 만들기

ch.38 jamovi 프로그램 소개
1 기본 개념
2 jamovi 사용하기ㆍ
3 분석하기

Part 4 실전문제

실전문제 1
1 사용 데이터ㆍ
2 코드북ㆍ
3 실전문제
4 해답
5 생각해볼 문제

실전문제 2
1 사용 데이터ㆍ
2 설문지
3 실전문제
4 해답
5 생각해볼 문제

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