RapidMiner로 배우는 데이터사이언스 : 기초편

PART Ⅰ 데이터탐색
CHAPTER 01 서론
1.1 데이터사이언스
1.2 데이터분석 목적 및 기법
1.3 래피드마이너
1.4 래피드마이너 스튜디오
1.5 래피드마이너 스튜디오 설치
연습문제

CHAPTER 02 데이터
2.1 변수
2.2 통계량
2.3 래피드마이너 실습
연습문제

CHAPTER 03 데이터정제
3.1 오류정보
3.2 결측치 및 이상치
3.3 변수생성
3.4 자료저장
3.5 Data Editor 창
연습문제

CHAPTER 04 데이터시각화 I
4.1 도수분포표
4.2 상자그림
4.3 막대그래프
4.4 히스토그램
4.5 원그래프
연습문제

CHAPTER 05 데이터시각화 II
5.1 도수분포표
5.2 요약통계량
5.3 히스토그램과 산점도
5.4 상관분석
연습문제

PART Ⅱ 분석기법
CHAPTER 06 선형회귀분석
6.1 선형회귀모형
6.2 선형회귀모형의 종류
6.3 회귀계수 추정
6.4 모형평가
6.5 변수선택
6.6 래피드마이너 실습
연습문제

CHAPTER 07 의사결정나무
7.1 의사결정나무의 개념
7.2 의사결정나무의 구성
7.3 의사결정나무의 형성
7.4 의사결정나무의 예측
7.5 래피드마이너 실습
연습문제

CHAPTER 08 신경망분석
8.1 신경망
8.2 신경망 활용사례
8.3 신경망 작동원리
8.4 래피드마이너 실습
연습문제

CHAPTER 09 군집분석
9.1 군집분석
9.2 군집분석 활용사례
9.3 군집분석 방법
9.4 k-means 방법
9.5 래피드마이너 실습
연습문제

오퍼레이터 정리