누구나 R 데이터 분석

데이터 분석 과정의 전체 흐름을 조망하고
실제 데이터로 데이터 분석을 직접 수행할 수 있습니다

R을 이용하여 데이터 분석을 하고 싶은 분을 위해 만들었습니다. 상수도 공급량 데이터, 교통사고 데이터, 지리 정보 데이터 등 공공기관에서 실제로 제공하는 데이터를 대상으로 설명하여 생동감이 있습니다. 본문에서 학습한 내용을 프로젝트와 연습문제에서 다시 경험함으로써, 데이터 분석의 전체 과정을 직접 수행할 수 있습니다. 또한 5장의 통계를 여러분의 데이터 분석에 활용한다면 분석 결과가 한 단계 높아질 것입니다.
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PART 1 _ 데이터 과학 입문
CHAPTER 1 _ 데이터와 일상
1.1 데이터 읽기
1.2 데이터, 데이터, 데이터
1.3 데이터 과학
1.4 공공데이터를 얻을 수 있는 곳
1.5 데이터 과학을 시작하기 전에
1.6 R과 RStudio 설치하기
연습문제

CHAPTER 2 _ 데이터, 컴퓨터와 만나 보물이 되다
2.1 RStudio 사용 준비하기
2.2 R 시작은 문법부터
2.3 R이 데이터를 다루는 방법
2.4 데이터를 모아 모아
2.5 숫자를 이용해 데이터의 특성 파악하기
2.6 일해라 R!
연습문제

CHAPTER 3 _ 데이터를 조물조물
3.1 데이터를 다루는 다섯 가지 방법
3.2 데이터 과학자는 깔끔쟁이
3.3 문자 데이터 다루기
3.4 날짜와 시간
3.5 프로그래밍 언어로서의 R
3.6 일해라 R!
연습문제

CHAPTER 4 _ 데이터는 어떻게 생겼을까?
4.1 전체 모습 살펴보기 : 데이터 시각화
4.2 시각화를 위한 ggplot2 패키지 빠르게 살펴보기
4.3 ggplot2 톺아보기
연습문제

[PROJECT 1] _ 데이터 정리와 요약하기
P1.1 데이터 수집하기
P1.2 데이터 읽기와 확인하기
P1.3 데이터 정리하기
P1.4 데이터 요약하기
P1.5 데이터 시각화하기

PART 2 _ 한 단계 올라서서 데이터 과학 바라보기
CHAPTER 5 _ 통계학과 데이터 분석
5.1 기초 확률
5.2 상태가 아닌 숫자로 나타내기 : 확률변수
5.3 확률분포
5.4 통계적 추론
5.5 통계적 가설검정
연습문제

CHAPTER 6 _ 통찰을 공유하는 좋은 방법, RMarkdown
6.1 RMarkdown 살펴보기
6.2 RMarkdown으로 문서 제작하기
6.3 더 보기 편한 문서 만들기
연습문제

[PROJECT 2] _ 데이터 분석 보고서 작성하기
P2.1 분석에 사용할 데이터
P2.2 문서 만들기
P2.3 문서 구조 설정하기
P2.4 문서 작성하기
P2.5 통계적 가설검정을 활용한 문서 작성하기
P2.6 문서에 지도 넣기
P2.7 RPubs에 문서 등록하기

이 책에서 사용하는 코드

이윤환 한림대학교에서 정보통계학과를 졸업한 후 동 대학원에서 통계학(석사ㆍ박사 수료)을 전공하였습니다. 현재 한림대학교에서 데이터 과학 관련 과목을 강의 중입니다. 데이터를 통해 사회에서 일어나는 다양한 현상을 관찰하고 도시 변화를 연구하는 것에 관심이 많아 이를 전문적으로 연구하기 위한 컬쳐랩을 운영하고 있습니다.

깃허브 페이지 https://yoonani.github.io/iRnotes
책에서 다루지 못했지만 데이터 분석을 공부할 때 알아두면 좋은 자료를 업로드하였습니다.