비전공자를 위한 데이터 애널리틱스 활용서

009 1, 서론
010 데이터 애널리틱스 기법의 종류와 절차
011 데이터 애널리틱스의 과업

013 2. 분석도구_ RapidMiner 설치

027 3. RapidMiner를 이용한 데이터 전처리
027 데이터 전처리_sampling
045 데이터 전처리_exploring
051 데이터 전처리_modification

070 4. 회귀분석
074 RapidMiner를 이용한 회귀분석 실습

092 5. 의사결정나무분석
096 RapidMiner를 이용한 의사결정나무분석 실습

130 6. 장바구니분석
133 RapidMiner를 이용한 장바구니분석 실습

150 7.시장세분화분석
153 RapidMiner를 이용한 시장세분화분석 실습

177 8. 상품추천시스템
181 RapidMiner를 이용한 상품추천시스템 실습

서문

알파고-이세돌 바둑 대국 이후로 4차 산업혁명과 AI, 빅데이터에 대한 사회적 관심이 높아짐에 따라 다양한 분야에서 AI와 빅데이터에 대한 교육 수요가 발생하였다. 이전에는 이공계 전공자들의 전유물이었던 데이터 애널리틱스가 최근에는 인문, 사회, 예술 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 이유로 인문, 사회, 예술 분야 등의 비전공자들에게도 데이터를 다루고 분석할 수 있는 역량이 요구되고 있다. 이에 따라 각 전공 분야에서 데이터에 대한 강좌가 개설되고, 많은 서적도 발간되고 있으나 대부분 R 또는 Python을 이용한 코딩을 기반으로 이루어졌기에 코딩을 처음 접하는 비전공자들은 접근하는데 어려움이 있다.
이러한 이유로 최근에는 비전공자를 위한 No-code AI에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있으며, 이를 위한 여러 가지 솔루션도 활용되고 있다. 이 책에서 소개하는 RapidMiner는 대표적인 No-code 데이터 분석도구 중 하나이며, 사용 편의성과 확장성이 좋아서 세계적으로 활용되고 있다. 특히, RapidMiner는 교육용 라이선스를 무료로 제공하고 있어서 부담 없이 사용할 수 있다는 장점이 있다.
이 책은 이공계열 독자가 아닌 비전공자들도 쉽게 데이터 분석 역량을 키울 수 있도록 제작된 RapidMiner 기반의 데이터 분석서이다. 따라서 데이터 분석에 필요한 기계학습 기법을 이해하기 쉽도록 설명하고, 이를 데이터에 적용하여 분석할 수 있는 RapidMiner 사용법을 소개함으로써 독자들이 데이터 분석 역량을 높일 수 있도록 하였다. 특히, 최대한 수식을 사용하지 않고 사례를 통해 데이터 애널리틱스 기법을 설명함으로써 수학적인 기반이 많지 않더라도 이해할 수 있도록 했다. 또한, 주요 데이터 애널리틱스 기법의 소개와 함께 실제 데이터 애널리틱스를 실습할 수 있도록 RapidMiner 기반의 사용법을 소개하며, 특히 분석 과정에 대한 여러 화면을 단계별로 상세하게 수록하여 초보자도 RapidMiner를 이용하여 데이터 분석을 할 수 있도록 하였다. 이밖에 책에서 분석하는 데이터를 웹(https://naver.me/GEI6jTzH)을 제공하여 독자들이 데이터 분석을 직접 수행할 수 있도록 하였다.
이 책을 통해 비전공자인 독자들도 큰 어려움 없이 데이터 분석에 대한 역량을 높일 수 있는 기회가 되기를 기대한다.

저자 김경재 배상