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R 데이터 분석(데이터 분석 전문가를 위한)
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| | 189*238*26mm
ISBN-10 : 8956747989
ISBN-13 : 9788956747989
R 데이터 분석(데이터 분석 전문가를 위한) 중고
저자 조민호 | 출판사 정보문화사
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2019년 1월 25일 출간
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28 아주아주 좋습니다아 5점 만점에 5점 tpdl*** 2019.12.14
27 중고상품이어서 사용한 흔적이 있는지 알았는데 그냥 완전 새책이네요? 서점은 전부 재고가 없었는데 배송도 이틀만에 도착해서 완전 좋습니다! 5점 만점에 5점 eved*** 2019.11.19
26 거의 새책급이네요. 5점 만점에 5점 dmswo0*** 2019.11.14
25 좋습니다 책상태도 좋아요 5점 만점에 5점 77ka*** 2019.11.12
24 감솨합니다^^ 고맙습니다~!! 5점 만점에 5점 cmw1*** 2019.11.09

이 책의 시리즈

책 소개

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이 책은 독자들이 간단명료하게 데이터 분석 이론을 습득하고, 오픈 소스 기반이면서 강력한 그래픽 기능을 지원하는 R을 이용하여 실무에서 접할 수 있는 데이터 분석 실습을 할 수 있도록 구성하였습니다. 이 책의 명령어들을 하나씩 입력하면서 예제를 통해 어떤 기법을 사용해야 하는지 익힐 수 있으며, 명령어 옆에 있는 설명과 ‘명령어 정리’를 참고하여 R과 데이터 분석을 이해하고 다양한 상황에 응용할 수 있습니다. 이 책은 분명 중간에 포기하지 않고 재미있게 다양한 분석 기법을 익히도록 도울 것입니다.

저자소개

저자 : 조민호
중원대학교 컴퓨터공학과 교수로 재직 중이며, 25년 이상 프로그램 개발 및 컨설팅 분야에서 실무를 수행하였다. 컴퓨터 응용 분야에 관심이 많으며 수많은 기업체에서 소프트웨어 모델링, 디자인 분야에 대해 강의하였다. 최근에는 소셜 네트워크, 머신러닝, 데이터 분석 분야에 대해 연구하고 있다.

주요 저서
<그림으로 정리한 알고리즘과 자료구조[자바+파이썬](2018)>
〈빅데이터 분석을 위한 R 프로그래밍(2016)〉
〈프로그래머가 알아야 할 1%의 핵심원리(2009)〉 공저

목차

머리말
프롤로그
예제 소스 및 해설 다운로드
이 책의 구성
학습 가이드

PART 1 데이터 분석이란?

CHAPTER 01 데이터의 개념
01 데이터의 정의
02 데이터의 유형
03 데이터와 정보의 관계

CHAPTER 02 데이터베이스와 데이터베이스 관리 시스템
01 데이터베이스의 정의
02 데이터베이스의 특징
03 데이터베이스 적용 분야
04 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)
05 데이터베이스 관리 시스템 종류
06 CAP 정리

CHAPTER 03 빅데이터 정의 및 분석 기법
01 빅데이터의 정의
02 빅데이터의 가치
03 빅데이터가 만드는 변화
04 빅데이터 분석을 위한 기법
05 데이터 활용 진화 방향
06 빅데이터 위기와 통제 방안
07 빅데이터의 미래

CHAPTER 04 데이터 사이언스
01 데이터 사이언스의 정의
02 데이터 사이언스 업무 범위
03 데이터 사이언스 영역
04 데이터 사이언스 관련 환경 분석

CHAPTER 05 데이터 분석 및 기획
01 데이터 분석 과정
02 데이터 분석 과정 사례
03 데이터 분석 기획의 정의

CHAPTER 06 데이터 분석 방법론
01 방법론의 구성 요소와 모델 및 진행
02 데이터 분석 방법론
03 KDD 분석 방법론
04 CRISP-DM 분석 방법론
05 빅데이터 분석 방법론

CHAPTER 07 분석 과제 발견
01 하향식 접근 방법
02 상향식 접근 방법
03 분석할 과제의 정의
04 분석 프로젝트 관리 방안
05 분석 프로젝트 추가 관리 대상

CHAPTER 08 분석 마스터 플랜과 분석 거버먼트
01 분석 마스터 플랜
02 분석 거버넌스 체계

PART 2 R 기초 사용법

CHAPTER 01 소개 및 환경 구성
01 R 설치
02 배치 모드 실행
03 R 수행 조정 사항

CHAPTER 02 기초 사용법
01 R을 계산기처럼 사용
02 변수 정의 및 사용
03 데이터 세트 사용
04 R에서 데이터를 파일에 저장하고 읽어 오기

CHAPTER 03 데이터 타입
01 R에서 사용하는 데이터 타입
02 벡터 데이터 처리
03 행렬 데이터 처리
04 데이터 프레임 데이터 처리
05 배열 데이터 처리
06 리스트 데이터 처리

CHAPTER 04 프로그래밍 기능
01 R 프로그래밍 기능
02 함수 선언과 사용
03 함수 저장 및 활용
04 조건문 사용
05 반복문 사용
06 사용자 입력받기
07 메뉴 사용
08 정규식 사용

CHAPTER 05 데이터 조작 관련 명령어
01 rbind, cbind 명령과 행렬 데이터 사용
02 apply 계열 함수 사용
03 summary, order, sample 명령 사용
04 split, subset, with, merge 명령 사용
05 which, aggregate 명령 사용

CHAPTER 06 데이터 조작 관련 패키지 사용
01 dplyr 패키지 사용
02 sqldf 패키지 사용
03 다른 패키지

PART 3 데이터 분석 및 전처리 기법

CHAPTER 01 데이터 분석 전문가 필요 역량
CHAPTER 02 데이터 분석의 유형

CHAPTER 03 데이터 탐색 과정
01 칼럼 사이 연관관계 파악하기
02 정보 파악하기
03 칼럼 사이 연관관계 분석하기
04 종류별 분포 확인하기
05 별도 패키지로 탐색하기

CHAPTER 04 데이터 전처리 - 데이터 클렌징
01 데이터 전처리
02 데이터 확인
03 데이터 형식 변경
04 결측 값 처리
05 이상 값 처리
06 특성 조작

CHAPTER 05 추가적인 데이터 전처리 기법
01 데이터 정규화 ? 데이터 변형
02 주성분 분석 ? 데이터 개수 축소
03 summary, order, sample 명령 사용
04 split, subset, with, merge 명령 사용
05 which, aggregate 명령 사용

CHAPTER 06 효과적인 분석을 위한 변수 제거 및 선택
01 0에 가까운 분산을 가지는 변수 제거
02 상관관계가 높은 변수 제거
03 카이 제곱 검정을 통한 중요 변수 선발

PART 4 데이터 시각화 의미와 기법

CHAPTER 01 데이터 시각화 의미
CHAPTER 02 R 그래프 그리기 절차

CHAPTER 03 R 그래프 전체 구성 결정
01 split.screen으로 그래프 화면 전체 구성 결정
02 par, mfrow로 그래프 화면 전체 구성 결정

CHAPTER 04 다양한 R 그래프 옵션

CHAPTER 05 R 그래프 그리기
01 그래프에 사용할 데이터 확보하기
02 확보된 데이터를 기반으로 기본 그래프 그리기
03 x축과 y축 넣기
04 그래프에 제목과 x, y축의 의미 설정하기
05 def, ghi 데이터를 그래프에 추가하기

CHAPTER 06 기본 R 그래프 그리기
01 막대 그래프 그리기
02 막대 그래프 응용하기
03 점 그래프 그리기
04 히스토그램 그리기
05 원 그래프 그리기
06 3차원 파이 그래프 그리기
07 박스 그래프 그리기

CHAPTER 07 그래프 그리기의 부가적인 기능
01 R의 그래픽 윈도우 조절법
02 꺾은선 그래프 그리기
03 선분, 화살표, 사각형, 문자열, 직선 그리기
04 두 종류 그래프 조합하기

CHAPTER 08 그래프 종류 소개
01 Sunflowerplot 그래프
02 Stars 그래프
03 Persp, Contour 그래프

CHAPTER 09 패키지로 그래프 그리기
01 plot3D 패키지
02 lattice 패키지

CHAPTER 10 ggplot2 패키지로 그래프 그리기
01 ggplot2 그래픽 그리기 - 12가지 사례
02 ggplot2 그래프 응용 사례 ? 7가지 사례
03 Iris 데이터로 ggplot2 그래프 제작 실습

CHAPTER 11 데이터 시각화 방법 정리
01 한 개의 변수가 연속형 데이터인 경우
02 한 개의 변수가 범주형 데이터인 경우
03 두 개 이상의 변수가 연속형 데이터인 경우
04 두 개 이상의 변수가 범주형 데이터인 경우

PART 5 통계 분석

CHAPTER 01 통계 분석 목적과 데이터 유형
01 통계 분석을 수행하는 목적
02 통계에서 사용하는 데이터 유형

CHAPTER 02 표본 만들기 및 기초 통계량
01 확률 분포 함수 의미와 종류
02 난수 만들고 분포 함수 그리기
03 표본 추출 방법
04 통계 기본 - 기초 통계량
05 분할표 작성

CHAPTER 03 독립성 및 적합성 검정
01 독립성 검정
02 적합성 검정

CHAPTER 04 통계 분석 종류
01 통계 분석을 통해 알고자 하는 것
02 통계 분석 방향과 구체적인 기법 정리

CHAPTER 05 차이 검정
01 t-test
02 분산 분석
03 부호 검정
04 비율 검정

CHAPTER 06 인과(상관) 관계 검정
01 상관계수
02 상관관계 분석

PART 6 데이터 마이닝

CHAPTER 01 데이터 마이닝 정의와 사례
01 데이터 분석 역사
02 데이터 마이닝 정의
03 데이터 마이닝 응용 분야
04 데이터 마이닝 적용 사례
05 데이터 마이닝 솔루션
06 데이터 마이닝 수행을 위해 알아야 하는 분야

CHAPTER 02 데이터 마이닝 학습 분류 및 분석 방법 정리
01 지도 학습과 분석 방법
02 자율 학습 또는 비지도 학습과 분석 방법

CHAPTER 03 데이터 마이닝 추진 단계

PART 7 회귀 모델

CHAPTER 01 선형 회귀 ? 단순 선형 회귀
CHAPTER 02 선형 회귀 ? 중선형 회귀 및 적절한 변수 선택

CHAPTER 03 비선형 회귀 ? 신경망 모델
01 신경망이란?
02 신경망 모델

CHAPTER 04 커널 방법론
CHAPTER 05 로지스틱 회귀
CHAPTER 06 다항 로지스틱 회귀


PART 8 지도 학습

CHAPTER 01 지도 학습

CHAPTER 02 의사 결정 나무
01 의사 결정 나무 알고리즘 종류
02 CART 알고리즘
03 조건부 추론 나무

CHAPTER 03 앙상블
01 앙상블의 정의
02 앙상블에서 사용되는 기법
03 배깅
04 랜덤 포레스트

CHAPTER 04 서포트 벡터 기계
01 초평면
02 분리 초평면
03 최대 마진 분류기
04 서포트 벡터 분류기
05 서포트 벡터 머신
06 서포트 벡터 머신 사용

CHAPTER 05 베이지안 방법론
01 베이지안 추론
02 베이지안 추론을 이용한 예측 - 베이지안 방법론

PART 9 비지도 학습

CHAPTER 01 군집 분석
01 개요
02 K 평균 군집법
03 The K-Medoids 군집법
04 계층적 군집법
05 밀도 기반 군집법

CHAPTER 02 차원 축소 기법
01 차원을 줄이는 방법
02 주성분 분석
03 인자 분석
04 독립 성분 분석
05 다차원 척도법

PART 10 빅데이터에 적용되는 분석 기법

CHAPTER 01 연관 규칙 분석
01 연관 규칙 분석 정의
02 연관 규칙 분석 적용 예
03 연관 규칙 분석 실습
04 순차 패턴 분석 개념과 분석 방법

CHAPTER 02 판별 분석
01 판별 분석 종류
02 선형 판별 분석
03 이차 판별 분석

CHAPTER 03 시계열 분석
01 시계열 분석
02 시계열 데이터 생성
03 시계열 데이터 분석 절차(ARIMA 기준)
04 시계열 데이터 분해 단계
05 시계열 데이터 변환 단계
06 최적화된 파라미터 결정 단계
07 모형 만들기와 예측 단계
08 변환하지 않은 시계열 데이터 기반 예측
09 시계열 데이터 군집화

PART 11 특수 분석

CHAPTER 01 워드 클라우드
01 워드 클라우드 제작 사례
02 워드 클라우드를 만드는 프로그램 소개
03 워드 클라우드 제작 실습

CHAPTER 02 소셜 네트워크 분석
01 소셜 네트워크 분석
02 d3SimpleNetwork 패키지 사용
03 igraph 패키지 사용

CHAPTER 03 구조 방정식
01 경로 분석 정의 및 분석 사례
02 구조 방정식 모형 및 사례

에필로그
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출판사 서평

데이터 분석 방법을 스스로 깨우친다! 이 책이 다른 책과 다른 점은 원리나 공식을 나열하기보다 언제 어떤 기법을 써서 어떤 결과를 얻을 수 있는지 익힐 수 있도록 구성한 것입니다. 마치, 우리가 운전을 하면서도 엔진 구성이나 타이어의 원리를 모르는 ...

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데이터 분석 방법을 스스로 깨우친다!
이 책이 다른 책과 다른 점은 원리나 공식을 나열하기보다 언제 어떤 기법을 써서 어떤 결과를 얻을 수 있는지 익힐 수 있도록 구성한 것입니다. 마치, 우리가 운전을 하면서도 엔진 구성이나 타이어의 원리를 모르는 것과 같이 원리나 공식을 암기하지 않더라도 데이터 분석을 자연스럽게 이해하고 응용하면서 각 기법의 의미와 원리, 활용 방향을 깨닫게 됩니다.

분석에 필요한 기술 전부를 익힌다!
데이터 분석 기초 이론부터 다양한 주요 분석 기법(회귀, 의사 결정 나무, 주성분, 연관 규칙, 군집, 시계열), 통계 및 전처리 분석 기법, 특수 상황에 대한 분석 기법(구조 방정식, 소셜 네트워크, 텍스트 마이닝) 등을 재미있게 익히면서 데이터를 분석하고, 데이터 사이 관계를 파악하여 숨은 의미와 유용한 정보를 찾을 수 있습니다.

데이터 분석 전문가 자격증까지 대비한다!
이 책의 내용 대부분은 데이터 분석 전문가 자격증과 밀접하게 연관되어 있습니다. 시험의 주요 내용인 데이터에 대한 이해와 처리 기술에 대한 기본 지식, 시각화 방법을 다루기 때문에 데이터 분석을 익히는 동시에 데이터 분석 전문가(ADP, ADsP) 자격증까지 대비할 수 있습니다. 자격증에 대비하여 우수한 역량을 확보하세요.

200개 이상의 예제와 연습 문제, 복습을 위한 퀴즈 제공!
200개 이상의 실무 예제와 배운 내용을 바로 적용해 보고 생각해 볼 수 있는 연습 문제, 파트별 복습을 위한 퀴즈 등 다양한 구성 요소로 지루할 틈이 없으며, 다양한 방법으로 데이터 분석을 위한 사고를 키울 수 있도록 유도하여 자연스럽게 원리를 익히며 실력을 다질 수 있도록 구성하였습니다. 자기 주도 학습의 교재나 대학, 학원에서의 강의 교재로도 추천합니다.

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책 속 한 문장

회원리뷰

  •     정보화사회에서 최근 대두되고 있는 데이터 분석에 있어 R프로그램은 기초중에 기초의 프로그램이...

        정보화사회에서 최근 대두되고 있는 데이터 분석에 있어 R프로그램은 기초중에 기초의 프로그램이며, 이 프로그램을 사용할 기본 베이스는 아무래도 통계와 데이터분석을 위한 프로그래밍 언어를 익히는 것이 아닐까 싶다. 이 책은 그것을 위한 책이다. 그래서 1장에는 데이터에 관한 개념정도가 소개되고 있고, 이 책을 읽고 공부하는 사람들의 궁극적 목적이 담긴 부분은 2장부터 시작한다고 할 수 있다. 물론 아주 기본적으로 R프로그램을 까는 것부터 시작한다.(R프로그램은 무료란 점에서 상당한 가치가 있다고 생각한다) 그렇게 가장 기본적인 데이터 파일을 만들고 그 파일안에 데이터를 넣어 연산하는 방법 등 각 종 함수들을 배우기 때문에 가장 중요한 챕터 중 하나이며 ADP나 ADsP를 생각하고 있는 사람이라면 충분히 외우고 숙지해야할 부분이다. 이러한 가장 R의 기초사용법이 담겨있는 부분이 2장이다.   R프로그램을 잘 다루기 위한 베이스이기 때문에 처음 배우는 독자라면 눈으로 관찰하지 말고 직접 손수 해보는 것이 많은 도움이 될것이다. 특히나 2장의 수식들을 이해하지 못한다면 다음 챕터로 넘어가는 것은  솔직히 의미가 없는 일이기에 신중하게 공부하길 바란다.

         이 책의 장점은 문제에 대한 결과물을 이해하기 쉽도록 함수와 함께 결과를 같이 보여주면서 그 옆에 부가설명도 적어주었다는 사실이다. (물론, 실제로 해본 사람은 답안과 같은 결과를 얻을 수 있다는 사실을 알 수 있다.)

        챕터 3은 필요한 정보들에 대한 연결고리를 만들기 위한 전처리 기법들이 담겨있다. 이 역시 챕터 4를 위한 과정으로 제대로 숙지하지 못한하면 챕터 4를 이해하지 못할 수 있어 충분히 숙지 하면 좋을 챕터이며, 중요한 내용과 엑기스만 모여있어 공부하기 수월했다. 챕터 4부터 챕터11까지는 '나'가 만든 데이터베이스를 기반하여 시각화하여 한눈에 볼 수 있도록 하고, 그것을 활용하는 단계로 챕터2~4의 개념을 충분히 이해하고 데이터를 생성하였다면 그 데이터를 활용하고 숨은 의미를 찾는 것은 데이터를 생성하고 분석하는 사람의 몫이라 생각한다. 그런데, 아무것도 모르고 데이터만 만드는 사람은 그 숨은 의미를 찾아 데이터분석을 하기 쉽지 않기 때문에 여러기법들을 소개해놓았다.

         개인적으로 ADP나 ADsP의 자격증을 따고싶은 1인으로서, R프로그램에 대한 기초부터 심화까지 공부하기에 적합한 '가이드'가 되어줄 '책'이며, 같은 길을 가고자 하는 분들에게 추천한다.


     

  • 우리는 지금 빅데이터 시대에 살고 있다. 데이터 홍수 속에서 원하는 정보를 얻어내기 위해서는 데이터를 원하는 대로 분석하고 해...

    우리는 지금 빅데이터 시대에 살고 있다. 데이터 홍수 속에서 원하는 정보를 얻어내기 위해서는 데이터를 원하는 대로 분석하고 해석할 수 있어야 한다. 그리고 그것은 우리의 머리로 혹은 손으로 해낼 수 없는 스케일일 경우가 많다. 그러기 위해서는 데이터 분석 툴이 필요한데, 요즘 많이 사용되고 있는 것이 바로 R 패키지이다.


    R은 오클랜드 대학교의 로스 이하카 Rose Ihaka와 로버트 젠틀맨 Robert Gentleman이 개발하였으며 www.r-project.org에서 관련된 정보와 제품을 다운로드 할 수 있다. 누구나 다운로드하여 사용할 수 있는 오픈 소스인 것이다. 그래서 데이터 분석 툴로 많은 사랑을 받고 있는지도 모르겠다.


    하지만 데이터 분석 툴인 R을 설치한다고 해서 누구나 데이터 분석을 할 수 있는 것은 아니다. 크게 두 가지 장벽이 있는데, 첫 번째는 데이터 분석에 대한 개념이고 두 번째는 R을 사용하기 위한 프로그래밍과 명령어 들이다. 우리가 컴퓨터 OS를 사용하거나 워드 혹은 파워포인트를 사용하는 것이 크게 어렵지 않은 것은 이것이 범용 툴이며 많은 사람들이 사용하기 쉽게 제작된 것이기 때문이다. 하지만 R은 특수 프로그램이고 이를 위한 이해가 필요하다. 마치 그래픽을 다루기 위해 포토샵과 일러스트를 사용하기 위해서도 메뉴와 명령어들에 대한 이해가 필요한 것과 같다. 이러한 이해를 도와주는 채기 바로 <데이터 분석 전문가를 위한 R 데이터 분석>이다.


    일단 이 책은 데이터 분석이 무엇인지, 그리고 R 기초 사용법에 대해서 설명하고 있으며 데이터 분석 및 전처리 기법과 데이터 시각화 기법에 대해서 다루고 있으며 통계 분석, 데이터 마이닝, 분석 기법 들에 대해서도 심도 있게 다루고 있다.

    사실 이 책은 기본 이론 및 분석 기술의 이해와 적용에 대한 범주를 다루고 있지만 초보자가 접근하기에는 다소 레벨이 있는 정보를 다루고 있다. 특히 R 패키지에 대한 실전적인 내용들이 주를 이루고 있기 때문에 실제로 현업에서 R이 필요한 사람들에 적합한 책이라고 볼 수 있다. 즉, 데이터 분석 전문가가 필요한 기술적인 부분을 다루고 있는 것이다. 따라서 여기에서 배운 이론과 기술 외에 추가적으로 업무 경험이나 기타 컴퓨터 관련 지식을 확보해야 한다고 저자는 말하고 있다.

    그럼에도 불구하고 데이터의 개념과 데이터 분석 기법에 대해서 개념을 정립할 수 있고, 여러 가지 데이터 분석 방법론과 그것을 R을 사용하여 어떻게 단계를 밟아 나가는지에 대해서 알 수 있었다. 실력이 미천하여 더 많은 공부가 필요한 부분이긴 하지만 이 책을 제대로 이해할 수 있는 단계에 이르면 실무에서 데이터 분석 활용이 가능할 것 같다는 생각이 들었다.

  • 데이터 분석 전문가를 위한 R 데이터 분석 €...

    데이터 분석 전문가를 위한 R 데이터 분석

    데이터 분석 전문가 ADP/ADsP 자격취득을 위한 수험서이자 R 프로그램을 디테일하게 익히기 위한 수험서를 처음 접하게 되었다.

    이 서평을 작성 중인 지금도 여러 기능들을 익히고 있는 상황이지만 이 책에 대한 의견은 분명해지는 듯하다.

    우선, 필요성에 대해 인식이 요구된다. 각종 자료와 그 자료들을 근거로 새로운 프로그램, 사업, 예산 집행을 계획해야 하는 분야에 종사하는 경우 빅데이터 관리, 통계자료 분석 등의 활동은 많은 가능성을 열어준다. 이러한 활동은 그 분석 자체가 업이 아닌 경우 실무자가 하기에 따라서 필요성은 커지기도 하고 큰 필요성이 발생하지 않기도 한다. 나는 그 중에서 필요성이 증대되는 과정에 있으며, 엑셀이라는 우수한 프로그램이 익숙함에도 더 근본적인 시도에 필요성을 넘어서는 간절함으로 이 책을 시도하게 되었다. 그리고 이러한 필요성이 충분하지 못하면 아마도 끝까지 읽어내는 것도 쉽지 않은 책이라고 생각한다.

    자격증에 대한 필요성이 직접적인 목표가 아니라 우선 개요와 데이터에 대한 개론은 대략 읽어보는 정도로 넘어갔다. 그래도 데이터에 대한 인식의 기준을 가져보는 것이 도움이 된다고 보이므로, 그냥 넘기지 않고 살펴보기를 권한다.

    데이터를 변환해서 엑셀로 넘기거나 불러오는 호환성이 상당히 필요한 기능으로 보여진다. GIS 데이터를 비롯해서 간단한 관리자료까지 호환될 수 있다는 것이 데이터 활용에 아주 큰 효과를 불러올 것으로 보여진다.

    데이터의 시각화에 대해서는 확신이 생기지는 않는다. 시각화는 대부분 다른 사람과 의사소통을 목적으로 하는 것이고, 이 지점은 효과적이고 빠르고 쉽고 정확한 의사소통 목적이 핵심이므로 보다 비주얼디자인의 영역 측면에서 다른 툴을 혼용해서 보완해가면서 활용하게 될 것 같다.

    현재는 최대한 많은 언어를 운용해가고 가장 베이직한 기능까지 확장팩 없이 익숙하게 써보는 것을 목표로 거듭읽어가고 있다. 어떤 자격시험에 대한 목표가 없이 오로지 기본부터 잘 써보고싶다는 생각이 바탕에 깔려서 오히려 눈에 잘 들어오는 것 같다. 하지만, 새로운 체계, 시스템의 익힘이라는 것은 항상 어려운 일인 것 같다. 가장 크게 만족스러운 것은 어렵지만 빠짐없이 제시해준다는 점이다.

  • 회사에서 쇼핑몰을 운영하면서 주문이나 접속 통계 등 많은 데이터를 보게 된다. 이 데이터들을 통계적으로 유용하게 활용할 수 있...
    회사에서 쇼핑몰을 운영하면서 주문이나 접속 통계 등 많은 데이터를 보게 된다. 이 데이터들을 통계적으로 유용하게 활용할 수 있을까하고 관심 있게 살펴보고 있다. 

    통계 분석에 유용한 프로그래밍 언어로 대표적으로 R과 python이다. 특히 실제 통계 분야에서 분석 전문가들이 R을 많이 사용한다고 한다. 예전에 통계를 배우면서 SPSS를 사용해보았지만 하도 오래되서 잘 기억이 나지 않는다. 빅데이터 분야가 떠오르면서 인기 있는 언어로 자리잡은 R을 한번 배워보고자 한다. 

    R을 활용한 데이터 분석에 앞서서 데이터 분석에 대한 기초 설명으로 시작한다. 입문자를 대상으로 하여 R 프로그램의 설치부터 기본 문법에 대한 설명부터 시작한다. 이미 python 등 언어를 접해보았기 때문에 배치모드에서 명령어를 입력하는 것은 익숙하다. 하지만 통계 지식을 배운지 오래되어 걱정스럽다. 

    다행히 책에서 R에 대한 기능 설명만 하지 않고, 통계에 대한 설명도 같이 전달하고 있다. 빅데이터라든가 데이터 마이닝에 대한 소개, 그리고 여러 통계 분석 기법에 대한 개념들도 프로그래밍 학습에 앞서 먼저 설명하고 넘어간다. 

    다른 프로그래밍 언어에 비해 문법 파트의 분량이 많지는 않다. 통계를 위한 언어답게 데이터 조작 및 처리에 대한 문법 위주이다. 다소 재미 없는 부분이지만, 뒤에서 시각화와 분석을 위해 예제를 실행해본다. 책의 구성상 순서대로 공부해야 뒤에 내용을 이해하고 예제를 활용할 수가 있다. 

    각 파트의 마지막 페이지에는 복습을 위한 질문들이 있다. 데이터 분석 전문가는 옛날처럼 통계 공식을 외울 필요 없이 책에 나온 예제를 충분히 익히고 응용한다면 어려움 없이 통계분석을 할 수 있다고 한다. 통계 기본기가 다소 부족하지만 책을 믿고 처음부터 차근히 공부해보고자 한다. 
  • 데이터분석에 적합한 책 | xn**is | 2019.02.07 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
    데이터분석이 주목받는 시대가 열렸습니다. 데이터분석이라고 하면 대기업 마케팅팀이나 통계청에서나 하는 줄 알았던 데이터분석이 이...

    데이터분석이 주목받는 시대가 열렸습니다. 데이터분석이라고 하면 대기업 마케팅팀이나 통계청에서나 하는 줄 알았던 데이터분석이 이제는 작은 기업이라도 데이터를 모아서 새로운 수익창출이나 기존사업을 강화하는 방향에 대해 많은 관심을 두게 되었습니다. 이것을 리드하는 사람이 바로 데이터분석전문가이고 그들을 '데이터사이언티스트'라고 하며, 그들이 들고있는 무기중 가장 유명한 것이 바로 R입니다. R을 이용해서 데이터를 준비하고, 분석하고 평가 전개하는 방법을 이 책을 통해 구체적이면서 광범위하게 배웠다는 점이 매우 유익했습니다. 그리고 <데이터분석전문가를 위한 R데이터 분석>을 통해 데이터진흥원에서 시행하는 데이터분석 전문가(Adp)와 준전문가(Adsp)대비서라는 4차산업혁명시기에 새로운 자격증를 획득할 발판을 만들수있다는 잇점도 가지고 있습니다.

    저자 조민호는 중원대 컴퓨터공학과 교수입니다. 인하대를 나오시고 숭실대에서 박사를 받으셨습니다. 더욱 중요한 점은 학교만 다니신 분이 아니고, HP, SK등 기업체의 현장경력을 두러갖추신 프로그램개발과 컨설팅 전문가이십니다. 이 점만 해도 책이 좀더 현업에 사용가능하도록 구성되어있을 가능성이 매우 높게됩니다. 여기에 정보문화사라는 중견 컴퓨터관련 전문출판사라는 점도 신뢰를 높입니다.

    데이터를 다룸에 있어서 처음배울때 R과 파이썬이 있다는 걸알게 됩니다. 통계학을 전공을 하면 대부분 R중심의 교육을 받고 공대일반학과는 파이썬부터 접하는 것이 대체적인 경향일겁니다. 이런 학과적 특성때문에 유사한 특성을 가진 R과 파이썬을 대결모드로 몰고가는 분위기도 있습니다만 두가지 분석언어의 역사적 방향의 차이가 있죠. R을 주로 사용하는 통계학은 모르는 모집단을 표본으로 추정하는 경향이 있고, 파이썬을 쓰는 일반공대는 빅데이터로 모은 자료를 가지고 가치를 뽑는 작업을 하게 되는 겁니다. 이런 기본적 맥락을 이해를 하면 데이터분석에서 R의 방법을 익히고 파이썬으로 넘어가는 것이 좋다는 생각이 많이 듭니다. 그러므로 <데이터 분석 전문가를 위한 R데이터 분석>을 통해서 데이터전처리, R이 강점을 가진 데이터분석과 데이터 시각화, 파이썬의 영역처럼 알던 머신러닝에서도 R을 이용한 회귀분석, 지도학습, 비지도학습까지 데이터분석의 전반적 내용의 토대를 닦도록 구성되어 있습니다.

    이 책은 절대 눈으로 보는 책이 아닙니다. R-PROJECT에서 R과 RSTUDIO를 설치를 하여서 책에 나온 코팅을 고대를 쳐봐야 당연히 효과를 얻을 수가 있습니다. 예나 지금이나 프로그램은 대부분 손으로 직접 쳐야 실력을 쌓을 수있는거죠. 손과 머리로 실력을 올리게 되는 겁니다. 그것이 불편하다고 하면 정보문화사홈페이지에 가면 책에 나온 모든 예제소스가 올라가 있으므로,소스를 불러와 CTL-ENTER만이라도 치면서 결과치를 확인만 해도 R을 익히는 효과를 누릴수 있도록 저자는 배려하고 있습니다.

    책을 보면서 좀 더 학습의 묘미를 보게 해둔점은 복습_REVIEW의 해답을 책에 바로 적어두지 않고 소스예제를 열어야만 알수가 있게 해둔점입니다. 챕터마다 10개내외의 질문을 던져두었는데, 사실 그것만 답을 보지 않고 바로 이야기할 수만 있어도 데이터분석에 대한 강의가 가능하겠다는 생각이 들정도로 정리를 잘해두셨습니다. 이러한 자신감은 11개장이므로 거의 100개가량의 큰 질문에 대한 답을 얻을 수 있기 때문입니다. 100개의 질문에 100개의 답은 놀라운 실력으로 확인이 가능할거라는 생각이 듭니다. 저도 외울 생각입니다.

    <데이터분석 전문가를 위한 R데이터분석>은 이 책 한권을 읽으므로 3-4가지의 잇점을 얻을 수가 있는 책이었습니다. 첫째, 데이터분석이 무엇인지 개념을 확실히 잡게 해줍니다. 둘째, 요즘 각광받는 R프로그램을 익힐수가 있습니다. 셋째, 데이터분석전문가 자격증에 근접할수가 있습니다. 넷째는 이를 토대로 데이터분석이라는 황금어장에 첫출항의 준비가 끝나게 해줍니다. 소스예제에 꼼꼼히 해설을 붙여주셔서 너무도 편하게 관계를 이해할수있었던 정말 고마운 책이었습니다.

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