R로 시작하는 코딩과 데이터분석

chapter 1⋮R 시작하기
1.1 R 코딩 연습
1.2 R 소프트웨어 설치
1.3 RStudio
1.4 R 패키지

chapter 2⋮데이터
2.1 여론조사 데이터
2.2 국가통계 데이터
2.3 환율 데이터
2.4 기상 데이터
2.5 성적 데이터
2.6 의학 데이터

chapter 3⋮R 객체
3.1 주석
3.2 벡터
3.3 데이터 유형
3.4 변수
3.5 리스트 객체
3.6 객체로 간단한 그래프 그리기
3.7 객체 관리
3.8 help 이용하기

chapter 4⋮기본 연산
4.1 사칙 연산
4.2 비교하기
4.3 논리 증명
4.4 벡터의 구성요소에 대한 연산
4.5 요소 비교
4.6 상위연산 인식하기
4.7 데이터 다루기
4.8 조건문과 반복문

chapter 5⋮데이터 구조
5.1 행렬
5.2 데이터프레임
5.3 리스트
5.4 배열
5.5 데이터를 읽어들이기
5.6 저장된 외부 데이터 불러오기

chapter 6⋮통계 그래픽스
6.1 R 그래프
6.2 그래프 조절

chapter 7⋮데이터 정리
7.1 apply 함수
7.2 aggregate 함수
7.3 plyr 패키지
7.4 dplyr 패키지
7.5 데이터 재정리

chapter 8⋮확률과 확률분포
8.1 순열
8.2 조합
8.3 확률분포
8.4 정규분포
8.5 카이제곱분포
8.6 t-분포
8.7 F-분포
8.8 균일분포
8.9 베르누이 분포와 이항분포
8.10 포아송분포
8.11 여러 가지 분포
8.12 표본추출

chapter 9⋮통계 기초
9.1 기초통계량
9.2 통계적 검정
9.3 일집단 t-검정
9.4 이집단 t-검정
9.5 짝지어진 t-검정
9.6 일집단 모비율 검정
9.7 이집단 모비율 검정

chapter 10⋮사용자함수 만들기
10.1 입력인수가 없는 경우
10.2 입력인수가 있는 경우
10.3 입력인수와 출력인수가 있는 경우
10.4 do.call
10.5 Newton-Raphson 최적해 찾기
10.6 적분값 구하기

chapter 11⋮회귀분석
11.1 단순회귀 분석
11.2 상관계수
11.3 다중회귀분석

chapter 12⋮의사결정나무

chapter 13⋮인공신경망
13.1 인공신경망 기초 개념
13.2 인공신경망 분석 예 – iris 데이터
13.3 글자 인식을 위한 머신러닝

chapter 14⋮텍스트 마이닝
14.1 글자와 규모를 지정하여 워드클라우드 분석
14.2 빈도수에 의한 워드클라우드 분석-영어
14.3 빈도수에 의한 워드클라우드 분석- 한국어와 단어추출

chapter 15⋮네트워크 분석_357
15.1 연결중심성 359
15.2 근접중심성 363
15.3 중개중심성 367
15.4 밀도 369
15.5 여러 유형의 그래프 371
15.6 텍스트 마이닝을 이용한 네트워크 374