R을 활용한 의료데이터 핸들링
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R을 이용한 효율적인 데이터 핸들링 안내서
‘연구의 80%가 데이터를 수집하고 정제하는 작업’이라고 할 만큼 완성도 높은 연구를 구현하는 데 있어서 ‘데이터 핸들링’ 작업은 중요하다. 연구 수행에서 데이터 분석은 무엇보다 중요하고 어렵지만, 실제로는 데이터를 수집하고 분석이 가능하도록 정제하는 작업에 훨씬 많은 시간과 노력이 소요되기도 한다.
이 책의 첫 번째 목적은 ‘R을 이용한 효율적인 데이터 핸들링 과정’을 소개하는 것이다. 방대한 양의 데이터를 Excel에 입력해 수작업으로 작업하기란 거의 불가능하다. 수천 명의 데이터를 정리하다가 어느 순간 데이터 정리 방식을 변경해야 할 필요가 생기면 어떻게 할까? 다양한 형식으로 되어 있는 여러 기관의 데이터를 합쳐야 할 때는 어떻게 해야 할까? R은 데이터 분석뿐만 아니라 데이터 핸들링 작업에도 매우 유용한 프로그램이다. R을 사용하면 코딩을 통해서 데이터가 정리되는 과정을 다시 되새길 수 있고, 연구자가 원하는 시점에 데이터 정리 방식에 얼마든지 변화를 줄 수 있다. 또한 풍부한 통계 및 시각화 패키지를 통해 여러 가지 분석을 수행하고 그래프도 만들 수 있다. 이 책을 통해 R을 이용한 효율적인 데이터 핸들링의 세계를 경험해보자!
‘연구의 80%가 데이터를 수집하고 정제하는 작업’이라고 할 만큼 완성도 높은 연구를 구현하는 데 있어서 ‘데이터 핸들링’ 작업은 중요하다. 연구 수행에서 데이터 분석은 무엇보다 중요하고 어렵지만, 실제로는 데이터를 수집하고 분석이 가능하도록 정제하는 작업에 훨씬 많은 시간과 노력이 소요되기도 한다.
이 책의 첫 번째 목적은 ‘R을 이용한 효율적인 데이터 핸들링 과정’을 소개하는 것이다. 방대한 양의 데이터를 Excel에 입력해 수작업으로 작업하기란 거의 불가능하다. 수천 명의 데이터를 정리하다가 어느 순간 데이터 정리 방식을 변경해야 할 필요가 생기면 어떻게 할까? 다양한 형식으로 되어 있는 여러 기관의 데이터를 합쳐야 할 때는 어떻게 해야 할까? R은 데이터 분석뿐만 아니라 데이터 핸들링 작업에도 매우 유용한 프로그램이다. R을 사용하면 코딩을 통해서 데이터가 정리되는 과정을 다시 되새길 수 있고, 연구자가 원하는 시점에 데이터 정리 방식에 얼마든지 변화를 줄 수 있다. 또한 풍부한 통계 및 시각화 패키지를 통해 여러 가지 분석을 수행하고 그래프도 만들 수 있다. 이 책을 통해 R을 이용한 효율적인 데이터 핸들링의 세계를 경험해보자!
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출판사 리뷰
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임상의학 연구에 특화된 실질적인 데이터 핸들링 안내서
이 책의 두 번째 목적은 '임상의학 연구에 특화된 실질적인 데이터 핸들링 과정'을 소개하는 것이다. 임상의사로서 수년 동안 R을 활용해 연구를 진행해온 저자는 수많은 시행착오를 겪으면서 효율적인 데이터 핸들링에 관한 노하우를 터득했다. 이에 R 데이터 분석을 다룬 도서들이 이미 많이 나와 있음에도 불구하고, 임상의학 연구에 특화된 실질적인 데이터 전처리 과정을 소개하고자 이 책을 집필하였다.
본문은 실제 임상데이터를 가공하여 만든 예제 데이터를 통해 데이터 전처리부터 분석까지 연구의 진행 과정을 체계적으로 익힐 수 있도록 구성했다. 많은 의학 연구자들이 데이터 핸들링 과정에서 겪는 시행착오를 줄일 수 있도록 R을 활용한 임상연구 수행의 핵심 내용을 담고자 노력했다. 이 책은 독자들이 실제로 의학 연구에 참여했을 때 효율적으로 데이터 핸들링 작업을 수행하고, 완성도 높은 연구를 수행할 수 있도록 안내해줄 것이다!
이 책의 두 번째 목적은 '임상의학 연구에 특화된 실질적인 데이터 핸들링 과정'을 소개하는 것이다. 임상의사로서 수년 동안 R을 활용해 연구를 진행해온 저자는 수많은 시행착오를 겪으면서 효율적인 데이터 핸들링에 관한 노하우를 터득했다. 이에 R 데이터 분석을 다룬 도서들이 이미 많이 나와 있음에도 불구하고, 임상의학 연구에 특화된 실질적인 데이터 전처리 과정을 소개하고자 이 책을 집필하였다.
본문은 실제 임상데이터를 가공하여 만든 예제 데이터를 통해 데이터 전처리부터 분석까지 연구의 진행 과정을 체계적으로 익힐 수 있도록 구성했다. 많은 의학 연구자들이 데이터 핸들링 과정에서 겪는 시행착오를 줄일 수 있도록 R을 활용한 임상연구 수행의 핵심 내용을 담고자 노력했다. 이 책은 독자들이 실제로 의학 연구에 참여했을 때 효율적으로 데이터 핸들링 작업을 수행하고, 완성도 높은 연구를 수행할 수 있도록 안내해줄 것이다!
목차
목차
ch. 1 R 기초
1 R 시작하기
1-1 R 설치 및 R Studio 세팅
1-2 패키지
2 R 기본 활용법
2-1 R 데이터 구조 및 기초 문법
2-2 함수 및 패키지 활용
ch. 2 데이터 전처리
1 프로젝트의 시작
2 데이터 정리하기
2-1 데이터 관리 및 불러오기
2-2 데이터 삭제하기
2-3 날짜 변수 정리하기
2-4 그 밖의 변수 정리하기
2-5 변수 새로 만들기
3 탐색적 데이터 분석
3-1 카테고리형 변수 분석하기
3-2 수치형 변수 분석하기
3-3 날짜 오류 확인하기
4 데이터 분할 및 관리
4-1 데이터 나누기
4-2 데이터 합치기
ch. 3 데이터 분석 및 시각화
1 데이터 그룹핑하기
2 데이터 분석 및 시각화
2-1 그룹별 단면 분석하기
2-2 연구 종점 및 기간 변수 만들기
2-3 연구 결과 분석하기
1 R 시작하기
1-1 R 설치 및 R Studio 세팅
1-2 패키지
2 R 기본 활용법
2-1 R 데이터 구조 및 기초 문법
2-2 함수 및 패키지 활용
ch. 2 데이터 전처리
1 프로젝트의 시작
2 데이터 정리하기
2-1 데이터 관리 및 불러오기
2-2 데이터 삭제하기
2-3 날짜 변수 정리하기
2-4 그 밖의 변수 정리하기
2-5 변수 새로 만들기
3 탐색적 데이터 분석
3-1 카테고리형 변수 분석하기
3-2 수치형 변수 분석하기
3-3 날짜 오류 확인하기
4 데이터 분할 및 관리
4-1 데이터 나누기
4-2 데이터 합치기
ch. 3 데이터 분석 및 시각화
1 데이터 그룹핑하기
2 데이터 분석 및 시각화
2-1 그룹별 단면 분석하기
2-2 연구 종점 및 기간 변수 만들기
2-3 연구 결과 분석하기
저자
저자
주형준
고려대학교 의과대학을 졸업하고 인턴, 레지던트 과정을 마쳤다. 내과전문의를 취득한 후 KAIST에서 의과학 박사학위를 받았다. 현재는 고려대학교 의과대학 순환기내과 부교수로 재직 중이며, 고려대학교 안암병원에서 심혈관 중재시술을 전문으로 하는 순환기내과 의사로 일하고 있다.
의료정보학에 관심을 가지고 공부하면서 정보의학인증의 자격증을 취득하였으며, 고려대학교 산하 의료빅데이터연구소(kurias.co.kr) 창립멤버로서 다양한 분야의 전문가들과 연구교류를 하고 있다.
의료정보학에 관심을 가지고 공부하면서 정보의학인증의 자격증을 취득하였으며, 고려대학교 산하 의료빅데이터연구소(kurias.co.kr) 창립멤버로서 다양한 분야의 전문가들과 연구교류를 하고 있다.
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