R 프로그래밍

1장. 첫 걸음
1. 벡터와 놀기
2. 함수
3. 데이터를 담는 그릇
4. 도움말
5. 요약

2장. 벡터
1. 벡터에 대해 더 알기
2. 특수한 함수, 특별한 값, 필터링
3. ifelse(), identical(), all(), names()
4. 산술연산과 관계연산
5. 임의 수 생성
6. 요약

3장. 행렬
1. 행렬
2. 응용: 선형회귀
3. apply() 함수
4. rownames()와 colnames(), 범주형 변수의 더미 코딩
5. 요약

4장. 리스트
1. 리스트
2. lapply()와 sapply()
3. unlist()
4. 응용
5. 요약

5장. 데이터 프레임
1. 데이터 프레임
2. 두 데이터 프레임의 병합
3. apply()
4. 몇 가지 데이터 작업
5. 응용: 박찬호 선수의 투수기록과 연봉
6. 요약

6장. 인자와 데이터 요약
1. 인자(factors)와 테이블
2. tapply()와 aggregate()로 데이터 요약하기
3. cut()에 의한 구간화
4. 응용: Major League Baseball
5. 카이제곱 검정
6. 요약

7장. 프로그래밍 구조
1. 순환반복(loop)의 제어
2. if-else 제어
3. 사용자 정의 함수
4. 함수의 활용 예
5. 요약

8장. 입력과 출력
1. read.table()과 write.table()
2. read.table()과 stringsAsFactors=F
3. read.csv()와 write.csv()
4. scan()
5. 웹 url에서 원격으로 데이터를 가져오기
6. SPSS 데이터와 Excel 데이터 읽기
7. 텍스트 출력의 보존
8. 그래픽 출력의 보존
9. savePlot()
10. 요약
부록: R Data Import/Export

9장. 문자열 작업
1. grep()와 nchar()
2. paste()와 substr(), strsplit()
3. gregexpr(), gsub(), LETTERS, letters
4. 정규표현식
5. 응용: 텍스트 시각화
6. 요약

10장. 데이터 프레임의 형태 바꾸기
1. stacking
2. 전치
3. array permutation
4. reshaping
5. 요약

11장. *apply 함수와 내장함수의 활용
1. apply()
2. lapply와 sapply()
3. mapply()
4. tapply()
5. 루프
6. 요약

12장. 응용사례
1. weather 데이터 사례
2. Boston Housing 사례

부록. R을 활용한 MLB 데이터 분석
A.1 MLB 데이터 분석에 들어가기
1. 박찬호 선수의 salary
2. 벡터
3. 논리 연산
4. 산술 연산
5. 데이터 프레임: 박찬호 선수의 투수성적과 연봉
6. 정리

A.2 MLB: 기초 EDA
1. 메이저 리그의 2001년 투수 기록
2. 평균 자책점의 점도표
3. 스트라이크 아웃과 피홈런의 관계
4. American League와 National League
5. 투수 그룹 간 비교
6. 정리

A.3 MLB: 추세와 기록
1. 메이저 리그의 추세
2. 팀의 승률과 관중 수
3. 게임당 득점
4. 메이저 리그 타자 기록
5. 정리

종합문제 및 풀이
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