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R 데이터 분석
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R 데이터 분석

  • 윤지성
  • |
  • 한나래아카데미
  • |
  • 2020-01-20 출간
  • |
  • 664페이지
  • |
  • 189 X 258 X 37 mm /1341g
  • |
  • ISBN 9788955662320
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




주요 내용

ㆍ 도입 단계인 1부 기초 사용법 부분에서는 jupyter notebook 설치 및 사용법을 설명하고 기초통계량을 산출하는 내용을 담았다.
ㆍ 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.
ㆍ 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.
ㆍ 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

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


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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