Top 35 R 데이터 분석 실무 The 64 New Answer

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데이터 분석 무작정 따라하기 RStudio (feat. 쉽게 배우는 R 데이터 분석)

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R을 이용한 데이터 처리&분석 실무

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Most searched keywords: Whether you are looking for R을 이용한 데이터 분석 실무 (PDF) R을 이용한 데이터 분석 실무 (PDF). 알렉 2019. 3. 16. 22:07. 몇년 전에 R에 대해서 공부를 할 일이 있었는데요. 데이터 분석을 하기에는 아주 좋은 언어라는 생각이 … 몇년 전에 R에 대해서 공부를 할 일이 있었는데요. 데이터 분석을 하기에는 아주 좋은 언어라는 생각이 들었습니다. 계속 데이터 분석 일을 하진 않아서 스터디때 사용하다가 현재 사용하고 있지는 않는데요. 그때..
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Summary of article content: Articles about 실무 예제로 끝내는 R 데이터 분석(저자직강) – 인프런 | 강의 R 데이터 분석, 실무에서도 자신있나요? 다양한 정형 · 비정형 데이터 분석 사례를 통해 현장에 꼭 필요한 데이터 분석 능력을 길러 … …
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“실무 예제 기반 데이터 분석” 강의입니다., – 강의 소개 | 인프런…
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프로그래밍 시작하기 파이썬 입문 (Inflearn Original)

파이썬 증권 데이터 수집과 분석으로 신호와 소음 찾기

배워서 바로쓰는 SQL 쿼리

그로스해킹 – 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법

실무 예제로 끝내는 R 데이터 분석(저자직강) - 인프런 | 강의 — 실무 예제로 끝내는 R 데이터 분석(저자직강) – 인프런 | 강의

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Summary of article content: Articles about 실무 예제로 끝내는 R 데이터 분석 | 정준영 | 비제이퍼블릭 – 교보문고 데이터 분석가에게 꼭 필요한 5가지 실무 예제로 분석 프로세스 이해하기 | 빅데이터 시대의 핵심 인재, | 데이터에 숨겨진 ‘보물’을 발굴하기 위한 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 실무 예제로 끝내는 R 데이터 분석 | 정준영 | 비제이퍼블릭 – 교보문고 데이터 분석가에게 꼭 필요한 5가지 실무 예제로 분석 프로세스 이해하기 | 빅데이터 시대의 핵심 인재, | 데이터에 숨겨진 ‘보물’을 발굴하기 위한 … 데이터 분석가에게 꼭 필요한 5가지 실무 예제로 분석 프로세스 이해하기 | 빅데이터 시대의 핵심 인재,
‘데이터 사이언티스트’가 되려는 당신에게 꼭 필요한 책!

R은 통계에 최적화된 프로그래밍 언어이자, 성공적인 데이터 분석을 위한 오픈소스 프로그램이다. 데이터 분석이 시대의 키워드이자 흐름인 만큼 많은 패키지와 테스트 셋을 제공하는 R… | 데이터에 숨겨진 ‘보물’을 발굴하기 위한 보물찾기 도구와 그 도구를 다루는 요령을 설명한다. 이 책을 통해 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화까지 실제 현업에서 데이터 분석 프로젝트를 진행하는 모든 과정을 경험할 수 있고, 정형 데이터와 비정형 데이터를 활용한 단계…실무 예제로 끝내는 R 데이터 분석, 정준영, 비제이퍼블릭, 9791165920883, R프로그래밍, R스튜디오, 빅데이터, 공공데이터, 데이터과학자, 데이터사이언티스트
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R을 이용한 데이터 처리&분석 실무

2007년부터 구글 코리아에서 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있다. 국내 및 세계를 대상으로 검색 관련 제품들을 개발해왔고, 최근에는 자연어 처리 관련 업무를 수행하면서 사용자 쿼리에 어떤 답을 보여줄 경우 더 나은 검색 품질을 이룰 수 있을지를 연구하고 있다. 연세대학교와 카이스트에서 각각 컴퓨터과학 학사, 석사를 취득했고 이후 방송통신대학교에서 정보통계학 학사를 취득했다. Coursera 등의 MOOC에 적극적…

2007년부터 구글 코리아에서 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있다. 국내 및 세계를 대상으로 검색 관련 제품들을 개발해왔고, 최근에는 자연어 처리 관련 업무를 수행하면서 사용자 쿼리에 어떤 답을 보여줄 경우 더 나은 검색 품질을 이룰 수 있을지를 연구하고 있다. 연세대학교와 카이스트에서 각각 컴퓨터과학 학사, 석사를 취득했고 이후 방송통신대학교에서 정보통계학 학사를 취득했다. Coursera 등의 MOOC에 적극적으로 참여하고 있다.

홈페이지 http://mkseo.pe.kr/

실무 예제로 끝내는 R 데이터 분석(저자직강) – 인프런

초급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

데이터 분석가를 위해 준비한 “실무 예제 기반 데이터 분석” 강의입니다.

✍️

이런 걸

배워요! 데이터 분석 이해하기 정형 데이터에서 보물 찾기Ⅰ – 지난 1년간 카페에는 어떤 일이 있었을까? 정형 데이터에서 보물 찾기Ⅱ – KOSPI 예측이 가능할까? 비정형 데이터에서 보물찾기Ⅰ – 오늘의 뉴스 키워드 분석하기 비정형 데이터에서 보물찾기Ⅱ – 유튜브 영상은 긍정적인 반응인가?

데이터 분석, 이제는 실습! 📊

넘쳐나는 데이터 속 보물을 찾아보세요.

R 데이터 분석,

실무에서도 자신있나요?

다양한 정형 · 비정형 데이터 분석 사례를 통해

현장에 꼭 필요한 데이터 분석 능력을 길러보세요!

데이터 분석가를 위한 실무 예제 기반 데이터 분석 📌

시중에 출간된 도서와 강의들은 데이터 분석에 필요한 이론이나 프로그래밍 기초를 다루는 경우가 많습니다. 바꿔 말하면, 실제 현장에서 고민할 만한 이슈를 반영한 내용은 찾기 어렵습니다.

이 강의에서는 다양한 데이터 분석 사례들을 알아보고 직접 따라하면서 전반적인 분석 과정을 이해합니다. 약 5년간 고민했던 내용을 책 ‘실무 예제로 끝내는 R 데이터 분석’으로 담았고, 이 중 일부를 발췌하여 강의로 제작하게 되었습니다. 다양한 현장에서 가장 많이 활용되는 정형 데이터/비정형 데이터의 활용 사례를 중심으로 소개하고, 분석 프로세스를 이해할 수 있도록 돕는 것이 이번 강의의 목적입니다.

이 강의의 특징을

확인해보세요 ✨

이론과 실습을 한번에!
[주요 용어 – 학습 평가 – 정리하기] 3단계 ✅

이번 강의는 총 5개의 섹션으로 구성되었으며, 각 섹션별로 이론과 실습을 병행합니다. 비대면 강의의 한계점을 극복하기 위해 각 섹션 마지막에는 학습 평가와 정리하기가 담겨 수강생의 참여를 유도하고 있습니다. 또한, 흥미를 잃지 않고 학습할 수 있도록 각 섹션별로 주요 용어를 한 개씩 담았습니다.

주요 용어 📚 섹션별 주제에 해당하는 주요 용어를 선정하여 소개합니다. 학습 평가 💯 섹션별로 학습 내용을 평가할 수 있는 3가지 퀴즈를 진행합니다. 정리하기 📍 마무리로 섹션별 3가지 핵심 주제를 정리해 이해를 돕습니다.

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실무 예제로 끝내는 R 데이터 분석 (비제이퍼블릭, 2021)

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이 교재는 데이터 분석 과정에 대한 이론과 5가지 실무 예제를 바탕으로 ‘데이터를 어떻게 구해와서 어떤 순서로 분석을 해야 하는가?’에 대한 명확한 해답을 제시합니다.

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이런 분들께

추천드려요! R은 아는데 진행하기 막막한 사람 데이터 분석 사례가 필요한 사람 다양한 데이터 분석 예제를 바탕으로 현재 업무에 접목하고 싶은 사람

실무 예제로 끝내는 R 데이터 분석 – 교보문고

상품상세정보 ISBN 9791165920883 ( 1165920883 ) 쪽수 344쪽 크기 174 * 230 * 21 mm /591g 판형알림

책소개

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이 책의 설명

현장의 데이터 분석 프로젝트 전 과정 수록!

‘데이터를 어떻게 구해와서 어떤 프로세스로 분석해야 하는가?’에 대한

명확한 해답을 제시한다!

데이터에 숨겨진 ‘보물’을 발굴하기 위한 보물찾기 도구와 그 도구를 다루는 요령을 설명한다. 이 책을 통해 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화까지 실제 현업에서 데이터 분석 프로젝트를 진행하는 모든 과정을 경험할 수 있고, 정형 데이터와 비정형 데이터를 활용한 단계별 데이터 분석 프로세스를 학습할 수 있다.

업무에 바로 적용 가능한 실무 예제와 프로젝트!

이 책은 실습 중심의 책이다. YouTube 채널 정보 및 댓글 감성 분석, KOSPI 지수 예측 및 회귀 모델링, 광고 효과 검증, 카페 매출 분석, OPEN API를 활용한 뉴스 키워드 분석과 같은 실무 예제를 다룬다. 특히 마지막 챕터에서는 데이터 분석 기획부터 시각화까지 수행하는 실무 프로젝트를 진행하여, 이를 통해 현장 감각을 익히고 업무에 바로 써먹는 실전 데이터 활용법을 마스터할 수 있다.

상세이미지

목차

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 수집ㆍ분석하기

____ 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 긍ㆍ부정 사전 구축하기

9.5 긍ㆍ부정 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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이제현(한국에너지기술연구원) 이 책은 R을 선택한 초심자에게 아주 친절하게 다가옵니다. 명령어 한 줄 한 줄 실행했을 때 느낄 수 있는 불안감을 친근한 말투로 감싸줍니다. 데이터 전처리를 통해 몸에 물을 적시어 준비운동을 하고, 정형 데이터로 EDA, … 더보기 이 책은 R을 선택한 초심자에게 아주 친절하게 다가옵니다. 명령어 한 줄 한 줄 실행했을 때 느낄 수 있는 불안감을 친근한 말투로 감싸줍니다. 데이터 전처리를 통해 몸에 물을 적시어 준비운동을 하고, 정형 데이터로 EDA, 통계검정, 시계열예측을 통해 몸풀기를 시켜줍니다. 마지막으로 뉴스 키워드와 YouTube 댓글이라는 결코 쉽지만은 않은 데이터를 수집하고 분석하는 과정까지 함께함으로써 자신감을 심어줍니다. 이 책을 발판으로 조금 더 어려운 문제와 공모전에 도전하며 스스로 실력을 향상할 자신감을 키울 수 있을 것입니다. 닫기 박정규(한양대학교 공대 겸임교수) 폭발하는 데이터 홍수 속에서 우리에게 필요한 정보를 만들어 내는 비장의 무기는 ‘R’ 언어입니다. 이 책은 데이터를 취득하고 가공하며 의미 있는 정보를 추출하여 인상적인 그래프를 그릴 수 있는 일련의 데이터 분석 과정을 구체… 더보기 폭발하는 데이터 홍수 속에서 우리에게 필요한 정보를 만들어 내는 비장의 무기는 ‘R’ 언어입니다. 이 책은 데이터를 취득하고 가공하며 의미 있는 정보를 추출하여 인상적인 그래프를 그릴 수 있는 일련의 데이터 분석 과정을 구체적인 예제를 통해 알기 쉽게 표현하고 있습니다. 이 책은 자영업자에게는 ‘영업 실적 분석’, 학생에게는 ‘논문 자료 분석’, 유튜버에게는 ’댓글 분석’, 투자자에게는 ’증권 데이터 분석’과 같은 소중한 정보 분석 방법을 구체적인 데이터와 함께 제시합니다. R과 함께 데이터 분석의 전문가가 되고자 하는 사람들에게 추천합니다. 닫기 허 민(한국외국어대학교 데이터 분석가) 슈카월드 등 유명 YouTube 구독 정보 및 댓글 감성 분석, KOSPI 지수 회귀 모델링, 광고 효과 검증, 네이버 API를 활용한 뉴스 키워드 분석 등 사이드 잡 혹은 일상에 유용하게 활용할 수 있는 재미있는 예제들을 … 더보기 슈카월드 등 유명 YouTube 구독 정보 및 댓글 감성 분석, KOSPI 지수 회귀 모델링, 광고 효과 검증, 네이버 API를 활용한 뉴스 키워드 분석 등 사이드 잡 혹은 일상에 유용하게 활용할 수 있는 재미있는 예제들을 통해 R, 시각화, 시계열, 모델링, 검정, NLP 등을 쉽게 익힐 수 있습니다. 특히, AI 연구 결과가 폭주하는 요즘 개인적으로 논문을 수집 및 요약하는 일이 고된 과업이었는데 ‘10장 R 패키지를 활용한 논문 분석 시스템 구축하기’ 덕분에 시간을 절약하는 데 큰 도움이 되었습니다. R과 통계의 입문에서 중급으로 넘어가는 분들께 특히 추천하고 싶습니다. 닫기

책 속으로

이 책에는 데이터 분석가에게 꼭 필요한 5가지 실무 예제와 필자가 데이터 분석 프로젝트를 수행하며 사용했던 기술과 노하우가 담겨 있습니다. R을 배웠으나 프로젝트를 당장 수행하기에 막… 데이터란 다양한 상황에서 남겨진 흔적과 같습니다. 데이터 분석을 통해 그 흔적을 추적하여 당시 어떤 상황이었는지 판단하기도 하며, 추측한 상황이 닥칠 경우에 어떠한 조치를 취해야 하는지 미리 의사결정을 해 두는 역할을 하기도 합니다. 이처럼 데이터 분석가는 데이터 속에 숨겨진 ‘보물’을 찾기 위해 다양한 기법을 익히고 데이터 분석 과정을 수행합니다.이 책에는 데이터 분석가에게 꼭 필요한 5가지 실무 예제와 필자가 데이터 분석 프로젝트를 수행하며 사용했던 기술과 노하우가 담겨 있습니다. R을 배웠으나 프로젝트를 당장 수행하기에 막… 더보기

이 책에는 데이터 분석가에게 꼭 필요한 5가지 실무 예제와 필자가 데이터 분석 프로젝트를 수행하며 사용했던 기술과 노하우가 담겨 있습니다. R을 배웠으나 프로젝트를 당장 수행하기에 막막함을 느끼고 프로젝트 과정을 궁금해하는 분을 위해 데이터 분석 프로젝트에 대한 전반을 소개하였으며, 독자 여러분이 이를 현장에서 바로 적용할 수 있을 것으로 기대합니다.

– 서문 중에서 데이터란 다양한 상황에서 남겨진 흔적과 같습니다. 데이터 분석을 통해 그 흔적을 추적하여 당시 어떤 상황이었는지 판단하기도 하며, 추측한 상황이 닥칠 경우에 어떠한 조치를 취해야 하는지 미리 의사결정을 해 두는 역할을 하기도 합니다. 이처럼 데이터 분석가는 데이터 속에 숨겨진 ‘보물’을 찾기 위해 다양한 기법을 익히고 데이터 분석 과정을 수행합니다.이 책에는 데이터 분석가에게 꼭 필요한 5가지 실무 예제와 필자가 데이터 분석 프로젝트를 수행하며 사용했던 기술과 노하우가 담겨 있습니다. R을 배웠으나 프로젝트를 당장 수행하기에 막막함을 느끼고 프로젝트 과정을 궁금해하는 분을 위해 데이터 분석 프로젝트에 대한 전반을 소개하였으며, 독자 여러분이 이를 현장에서 바로 적용할 수 있을 것으로 기대합니다.- 서문 중에서 닫기

출판사 서평

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R을 이용한 데이터 처리&분석 실무 – YES24

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