Name: 실무 예제로 끝내는 R 데이터 분석
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실무 예제로 끝내는 R 데이터 분석

데이터 분석가에게 꼭 필요한 5가지 실무 예제로 분석 프로세스 이해하기

정준영 저 | 비제이퍼블릭(BJ퍼블릭) | 2021년 09월 07일

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발행일	2021년 09월 07일
쪽수, 무게, 크기	344쪽 \| 17323030mm

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중고도서 소개

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전반적인 상태 새 상품에 가까움 겉표지 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 책등, 책배, 책아래위 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 닳은 흔적 없음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 거의 없음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적, 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 약간 헌 책 (사용감 약간 있음) 겉표지 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 접힌 흔적 있음 (1cm 내) 책등, 책배, 책아래위 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 닳은 흔적 약간 있음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 약간 있음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 약간 있음 (5페이지 이내) 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 헌 책 (사용감 많이 있음) 겉표지 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 없음 접힌 흔적 있음, 래핑 흔적 있음 정가 및 ISBN이 동일한 도서이나 표지 이미지 다름 책등, 책배, 책아래위 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 닳은 흔적 있음 책등 접힌 흔적 있음	전반적인 상태 있음 내지(면지) 내지 변색 있음, 얼룩 있음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 있음 (10페이지 이내) 찢어진 부분 있음 (1cm 내) 5페이지 이내 필기 및 밑줄 등 있음 (단, 참고서, 수험서는 매입불가) 제본탈착 없음 본문 읽기에 지장 없는 부록 및 구성품 없음 (세트도서 박스 등)
전반적인 상태 헌 책 (사용감이 많이 있고, 오염있음) 겉표지 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 책등, 책배, 책아래위 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 모서리 깨짐, 책등 파손 있음	전반적인 상태 많음 내지(면지)/부속물 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 전체적으로 구겨짐, 뒤틀림 있음 찢어진 부분 있음 (1cm 초과) 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 페이지 또는 글자 등의 인쇄 오류 있음 5페이지 초과 필기 및 밑줄 등 있음 제본탈착 있음 (낙장, 분책) 부속물 없음

판매자 : stayy5 4점 (221명 평가)
데이터 분석가에게 꼭 필요한 5가지 실무 예제로 분석 프로세스 이해하기
특이사항 : 출간 20210907, 판형 173x230, 쪽수 344

책소개

l Chapter 01 l 현장의 데이터 분석 과정 이해하기 1장. 왜 분석을 하는가? 1.1 데이터 이야기 1.2 문제 정의 육하원칙 1.3 데이터 분석에 필요한 기술 1.4 데이터 분석 적용 사례 2장. 분석 주제에 맞는 데이터 가져오기 2.1 데이터 수집이란? 2.2 데이터 전처리(Data Pre-processing)란? 2.3 데이터 확인하기 2.4 결측치 처리하기 ____ 2.4.1 결측치 확인하기 ____ 2.4.2 결측치 제거하기 ____ 2.4.3 결측치 대체하기 2.5 이상치 처리하기 ____ 2.5.1 논리적으로 존재할 수 없는 이상치 처리하기 ____ 2.5.1 논리적으로 존재할 수 있는 이상치 처리하기 2.6 피처 엔지니어링(Feature Engineering) 3장. 분석 주제 구체화하기 3.1 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis)이란? 3.2 탐색적 데이터 분석 프로세스 4장. 데이터 분석 수행하기 4.1 통계적 가설 검정(Statistical Hypothesis Testing) 4.2 기계 학습(Machine Learning) 4.3 시각화(Visualization) 4.4 결론 도출 l Chapter 02 l 데이터 분석 프로젝트(1) - 정형 데이터에서 보물 찾기 5장. 지난 1년간 카페에는 어떤 일이 있었을까? 5.1 readxl 패키지를 이용하여 엑셀 데이터 불러오기 5.2 카페에서 가장 많이 판매한 메뉴 확인하기 5.3 요일별로 판매한 메뉴 확인하기 5.4 계절별로 판매한 메뉴 확인하기 5.5 R에서 시각화하기 ____ 5.5.1 R 그래프, 무엇이 있는가? ____ 5.5.2 R 시각화 대표 패키지 ggplot2 ____ 5.5.3 ggplot2 패키지를 이용한 시각화 예시 5.6 매출 현황 그래프로 분석하기 ____ 5.6.1 카테고리별 판매 건수 시각화하기 ____ 5.6.2 월별 판매 건수 시각화하기 ____ 5.6.3 요일별 판매 건수 시각화하기 6장. 광고, 정말 효과가 있을까? 6.1 엑셀 데이터 불러오기 6.2 광고 효과 분석을 위한 목표 설정하기 6.3 raster 패키지를 이용하여 대한민국 지도 그리기 6.4 stats 패키지 기반 통계적 검정하기 6.5 ggplot1 패키지를 이용하여 광고 효과가 없는 지역 표현하기 7장. KOSPI 예측이 가능할까? 7.1 KOSPI 데이터 불러오기 7.2 ggplot2 패키지를 이용하여 KOSPI 지수 시각화하기 7.3 시계열 데이터 이해하기 ____ 7.3.1 시계열 데이터 분석을 위한 예측 변수 ____ 7.3.2 시계열의 구성 요소 ____ 7.3.3 시도표 이해하기 7.4 stats 패키지로 KOSPI 지수 분해하기 7.5 forecast 패키지로 시계열 회귀 모형 만들기 ____ 7.5.1 단순 선형 회귀 ____ 7.5.2 다중 선형 회귀 ____ 7.5.3 적절한 독립 변수 7.6 auto.arima를 이용하여 KOSPI 지수 예측하기 ____ 7.6.1 정상성과 차분 ____ 7.6.2 auto.arima 활용하기 l Chapter 03 l 데이터 분석 프로젝트(2) - 비정형 데이터에서 보물 찾기 8장. 오늘의 뉴스 키워드 분석하기 8.1 뉴스 데이터를 수집하기 위한 네이버 검색 API 준비하기 8.2 httr 패키지를 이용하여 뉴스 데이터 수집하기 8.3 자연어 처리 이해하기 8.4 KoNLP 패키지를 이용하여 한글 자연어 처리하기 ____ 8.4.1 KoNLP 패키지 설치하기 ____ 8.4.2 전기자동차 관련 뉴스 수집하기 ____ 8.4.3 뉴스 데이터 분석하기 8.5 wordcloud 패키지를 이용한 워드클라우드 ____ 8.5.1 wordcloud 패키지를 이용한 시각화 ____ 8.5.2 wordcloud2 패키지를 이용한 시각화 8.6 오늘의 뉴스 그래프로 분석하기 9장. YouTube 댓글 키워드를 활용하여 감성 분석하기 9.1 YouTube 댓글을 수집하기 위한 YouTube API 준비하기 ____ 9.1.1 구글 API 프로젝트 생성하기 ____ 9.1.2 구글 OAuth 동의 화면 활성화하기 ____ 9.1.3 YouTube Data API 사용 신청하기 9.2 YouTube 댓글 수집하기 ____ 9.2.1 OAuth 권한 연동하기 ____ 9.2.2 YouTube 채널 및 영상 통계 정보 수집·분석하기 ____ 9.2.3 YouTube 채널 및 영상 댓글 수집하기 9.3 RcppMeCap 패키지를 이용하여 한글 자연어 처리하기 ____ 9.3.1 RcppMeCap 패키지 설치하기 ____ 9.3.2 RcppMeCap 패키지를 이용하여 형태소 분석하기 9.4 긍·부정 사전 구축하기 9.5 긍·부정 사전을 이용하여 감성 분석하기 l Chapter 04 l 데이터 분석 기획부터 시각화까지 10장. R 패키지를 활용한 논문 분석 시스템 구축하기 10.1 분석 서비스 기획하기 10.2 논문 분석 시스템 설계하기 10.3 공공 API를 이용하여 학위 논문 수집하기 _____ 10.3.1 공공 데이터 API 인증키 발급하기 _____ 10.3.2 오픈 API 호출하기 _____ 10.3.3 오픈 API 호출 결과 파싱하기 10.4 논문 정형 데이터 분석하기 _____ 10.4.1 자료 구분별 논문 데이터 분석하기 _____ 10.4.2 학술 출판사에 따라 논문 데이터 분석하기 _____ 10.4.3 정규 표현식을 이용한 정형 데이터 분석 10.5 논문 비정형 데이터 분석하기 _____ 10.5.1 논문 제목 분석하기 _____ 10.5.2 논문 초록 분석하기 10.6 tm 패키지를 이용하여 Term Document Matrix 생성하기 _____ 10.6.1 Bag-of-words _____ 10.6.2 문서 단어 행렬(Document-Term Matrix) _____ 10.6.3 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 10.7 LDA Topic modeling을 이용하여 논문 주제 도출하기 10.8 shiny 패키지를 이용하여 논문 분석 시스템 웹 화면 구축하기 _____ 10.8.1 shiny란 _____ 10.8.2 논문 분석 시스템 구축하기

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저자 소개 (1명)

저 : 정준영

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국민대학교 비즈니스IT전문대학원에서 비즈니스IT를 전공하고 경영정보학 석사 학위를 받았다. 금융, 제조, 정유, 미디어 등의 SI 프로젝트에 참여하며 IT 생태계를 경험했다. 현재는 RTDataLab에서 AI를 이용한 차량 내 공기질 진단 솔루션을 연구하고 있으며 관련 특허도 출원했다. 솔루션 R의 활용도를 검증하기 위해 R을 이용하여 다른 언어로 구성된 프로그램을 재현해왔고, R과 태블로를 이용한 프로젝트 결과... 국민대학교 비즈니스IT전문대학원에서 비즈니스IT를 전공하고 경영정보학 석사 학위를 받았다. 금융, 제조, 정유, 미디어 등의 SI 프로젝트에 참여하며 IT 생태계를 경험했다. 현재는 RTDataLab에서 AI를 이용한 차량 내 공기질 진단 솔루션을 연구하고 있으며 관련 특허도 출원했다. 솔루션 R의 활용도를 검증하기 위해 R을 이용하여 다른 언어로 구성된 프로그램을 재현해왔고, R과 태블로를 이용한 프로젝트 결과를 기록한 블로그를 운영 중이다.

현) 알티데이터랩 차량 내 공기질 진단 솔루션 기술 연구
- 국내외 빅데이터 관련 우수 학회 및 저널 다수 등재
- 알티캐스트 혁신 사업 실시간 로그 분석 시스템 개발
- 알티캐스트 데이터 사업 텍스트 기반 반도체 Tech Sensing 시스템 개발
- 알티캐스트 데이터 사업 공유 주방 AI 서비스 및 모니터링 시스템 개발
- 알티캐스트 데이터 사업 Smart Marketing Platform 개발

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업체명	오제웅	대표자명	오제웅
사업자 등록번호	398-51-00030	사업자 종목	서점
고객 상담 전화번호	062-375-5084	고객 상담 이메일	stayy5@gmail.com
본사 소재지	광주광역시 서구 풍암동 802-1 CU 뒤편 스테이 책터

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