상세정보

제2판의 구성을 되도록 유지하면서도 tidyverse에 속한 패키지의 활용도를 더욱 높이는 방향으로 내용을 개정했다. 패키지 readr 등을 활용한 외부 데이터 불러오기와 업데이트된 dplyr와 tidyr에 의한 데이터 다듬기, 그리고 ggplot2에 의한 데이터의 시각화 등을 기본 개념부터 자세하게 설명함으로써 R을 처음 접하는 초보자도 가능한 한 어렵지 않게 R을 시작할 수 있도록 구성하였다.

머리말

R의 발전 속도는 항상 놀라움을 금치 못할 정도입니다. 작년에 제2판이 발간된 후에도 많은 변화가 있었습니다. R 버전 4.0.2가 출시되었고, 패키지 dplyr도 버전 1.0.0으로 업데이트가 되면서 큰 변화가 있었습니다. 그 변화를 제대로 담기 위한 노력의 일환으로 제3판을 출간하게 되었습니다.

이 책은 제2판의 구성을 되도록 유지하면서도 tidyverse에 속한 패키지의 활용도를 더욱 높이는 방향으로 내용을 개정했습니다. 패키지 readr 등을 활용한 외부 데이터 불러오기와 업데이트된 dplyr와 tidyr에 의한 데이터 다듬기, 그리고 ggplot2에 의한 데이터의 시각화 등을 기본 개념부터 자세하게 설명함으로써 R을 처음 접하는 초보자도 가능한 한 어렵지 않게 R을 시작할 수 있도록 구성하였습니다. 나아가 패키지 stringr에 의한 문자 다루기와 purrr에 의한 프로그래밍, 그리고 데이터 시각화에 의한 자료탐색 과정 등을 제시하여 이미 R을 사용하고 있는 중급 사용자들에게도 실질적인 도움이 될 수 있도록 구성하였습니다. 또한 선형회귀모형과 더불어 로지스틱 회귀모형에 대해 소개함으로써 data science에서 가장 필요한 분석도구인 예측모형의 수립 과정도 다루었습니다.

R은 data science 분야에서 사용되는 여러 프로그래밍 언어 중에서 가장 뛰어난 통계분석 기능이 있는 언어입니다. 게다가 tidyverse에 속한 많은 패키지들의 기능이 업데이트가 되면서 이제는 data science를 위한 최적의 프로그램이 되었다고 할 수 있습니다. Data scientist가 되기를 원하시는 분들에게 조금이나마 도움이 되기를 바라는 마음에서 이 책을 출간합니다. 출간 후 수정 사항이나 필요한 자료 등은 자유아카데미 자료실(http://www.freeaca.com)에서 찾아볼 수 있으니 참조하기를 바랍니다.

정보제공 :

1부 R에 대해 알아보기

1장 R 시작하기
1.1 R의 소개
1.2 R의 설치
1.3 RStudio의 설치 및 R의 실행
1.4 작업공간
1.5 스크립트 파일의 활용
1.6 일괄처리
1.7 R의 확장: 패키지

2장 R 데이터 구조
2.1 벡터
2.2 요인
2.3 날짜
2.4 행렬 및 배열
2.5 데이터 프레임
2.6 Tibble: 개선된 형태의 데이터 프레임
2.7 리스트
2.8 연습문제

3장 데이터 입력
3.1 텍스트 파일 불러오기: 패키지 readr 함수의 활용
3.2 Excel 파일 불러오기
3.3 SAS 데이터 파일 불러오기
3.4 HTML 테이블 불러오기
3.5 연습문제

4장 dplyr에 의한 데이터 다듬기
4.1 행을 작업 대상으로 하는 함수
4.2 열을 작업 대상으로 하는 함수
4.3 여러 행 자료의 요약: summarise()
4.4 그룹 데이터 프레임
4.5 다수의 열을 대상으로 하는 작업: across()
4.6 행 단위 작업: rowwise()
4.7 연습문제

5장 ggplot2에 의한 자료 시각화
5.1 ggplot2 시작하기
5.2 시각적 요소와의 연결: Mapping
5.3 그룹별 그래프 작성: Facet
5.4 기하 객체: Geometric object
5.5 통계적 변환: Statistical transformation
5.6 위치 조정: Position adjustments
5.7 좌표계: Coordinate system
5.8 연습문제

6장 Tidyverse를 활용한 데이터 다루기
6.1 tidyr로 tidy 데이터 만들기
6.2 dplyr에 의한 데이터 결합
6.3 stringr에 의한 문자 다루기
6.4 연습문제

7장 R에서의 프로그래밍
7.1 사용자 정의 함수
7.2 조건 연산
7.3 루프 연산
7.4 함수형 프로그래밍
7.5 함수형 프로그래밍으로 행렬과 데이터 프레임 다루기
7.6 purrr에 의한 프로그래밍
7.7 연습문제

2부 R에 의한 통계분석

8장 확률분포
8.1 R에서의 확률분포 이름
8.2 연속형 확률분포
8.3 이산형 확률분포
8.4 모의실험
8.5 연습문제

9장 자료 탐색
9.1 일변량 범주형 자료 탐색
9.2 이변량 및 다변량 범주형 자료 탐색
9.3 일변량 연속형 자료 탐색
9.4 이변량 연속형 자료 탐색
9.5 연습문제

10장 통계적 추론
10.1 단일 모집단의 모평균에 대한 검정 및 신뢰구간 추정
10.2 두 모집단의 모평균 차이에 대한 검정 및 신뢰구간 추정
10.3 단일 모집단의 모비율에 대한 검정 및 신뢰구간 추정
10.4 두 모집단의 모비율 차이에 대한 검정 및 신뢰구간 추정
10.5 두 범주형 변수의 독립성 검정
10.6 정규성 검정
10.7 단일 모집단의 분포 중심에 대한 비모수 검정
10.8 두 모집단의 분포 중심 차이에 대한 비모수 검정
10.9 연습문제

11장 선형회귀모형
11.1 회귀모형의 적합
11.2 회귀모형의 추론
11.3 변수선택
11.4 회귀진단
11.5 예측
11.6 broom의 활용
11.7 연습문제

12장 로지스틱 회귀모형
12.1 이항반응변수에 대한 선형회귀모형의 한계
12.2 로지스틱 회귀모형의 적합
12.3 변수선택
12.4 회귀진단
12.5 분류성능 평가
12.6 희귀사건의 분류
12.7 연습문제