시작하세요! 데이터 분석 with R

▣ 1장: 친하게 지내자! R
1.1 R
__1.1.1 R 소개
__1.1.2 R 설치
____1.1.2.1 설치 파일 다운로드
____1.1.2.2 R 설치
____1.1.2.3 R 실행
1.2 R스튜디오(RStudio)
__1.2.1 R스튜디오 소개
__1.2.2 R스튜디오 설치
____1.2.2.1 설치 파일 다운로드
____1.2.2.2 R스튜디오 설치
____1.2.2.3 R스튜디오 실행
__1.2.3 R스튜디오 화면 구성 및 기능
____1.2.3.1 R 콘솔(R Console)
____1.2.3.2 R 소스 편집기(R source editor)
____1.2.3.3 기타 창

▣ 2장: R 언어
2.1 학습하기 전에 알아두면 좋은 내용
2.2 너는 내가 정의한다 - "<-"
2.3 데이터 구조의 기본 - 벡터
__2.3.1 벡터 생성
__2.3.2 벡터에 무엇을 담을까? - 데이터 타입
____2.3.2.1 숫자
____2.3.2.2 논리
____2.3.2.3 문자열
____2.3.2.4 팩터
__2.3.3 벡터 내 특정 요소 선택하기
____2.3.3.1 위치를 직접 지정해 선택하기
____2.3.3.2 조건식으로 선택하기
__2.3.4 벡터 요소 수정/추가/삭제
____2.3.4.1 수정
____2.3.4.2 추가
____2.3.4.3 삭제
__2.3.5 벡터의 연산
2.4 여러 데이터 유형을 한 번에 담는다! 데이터프레임
__2.4.1 데이터프레임 생성
__2.4.2 데이터 접근
__2.4.3 데이터 개요 보기
__2.4.4 데이터 탐색
____2.4.4.1 View 함수 활용
____2.4.4.2 subset 함수로 조건 검색
____2.4.4.3 [ ]를 활용한 조건 검색
____2.4.4.4 정렬
____2.4.4.5 그룹 지어 보기
__2.4.5 데이터 변경
____2.4.5.1 edit 함수 활용
____2.4.5.2 직접 변경하기
__2.4.6 구조 변경
____2.4.6.1 열 추가 및 삭제
____2.4.6.2 열 이름과 데이터 타입 변경
__2.4.7 데이터프레임 간의 결합
____2.4.7.1 열 기준 결합
____2.4.7.2 행 기준 결합
2.5 무엇이든 묶는다! 리스트
__2.5.1 리스트 생성
__2.5.2 요소 접근
__2.5.3 요소의 수정/삭제/추가
__2.5.4 모든 요소에 일괄 반영하기(lapply, sapply)
2.6 나만의 함수 만들기
__2.6.1 함수 생성 및 함수의 특징
__2.6.2 제어문
__2.6.2.1 if/else
__2.6.2.2 for
2.7 객체 조회/삭제/저장/불러오기
2.8 데이터를 R 품에
__2.8.1 작업 폴더
__2.8.2 파일 불러오기
__2.8.3 클립보드 불러오기
__2.8.4 웹 상의 파일 불러오기
__2.8.5 Open API로 데이터 불러오기
__2.8.6 데이터 파일 저장
2.9 든든한 패키지 친구들
__2.9.1 패키지 설치 및 로드
__2.9.2 여러분의 도우미 '?'
____2.9.2.1 help 함수 또는 "?"
____2.9.2.2 help.search 함수 또는 "??"
____2.9.2.3 도움말 살펴보기

▣ 3장: 데이터 관찰하기
3.1 평균
3.2 중간값
3.3 사분위수
3.4 상자그림
3.5 히스토그램
3.6 분산과 표준편차
3.7 범주형 데이터 보기
__3.7.1 파이차트
__3.7.2 막대차트
3.8 강력한 시각화 패키지 ggplot2
__3.8.1 패키지 설치 및 로드
__3.8.2 그래프 그릴 공간 만들기
__3.8.3 표현할 그래프 종류 선택하기
__3.8.4 부가 정보 추가하기
__3.8.5 테마 지정하기
3.9 시간의 흐름에 따라 보기
3.10 상관관계 보기
3.11 트리맵
3.12 워드 클라우드
__3.11.1 네이버 검색 결과 가져오기(Open API)
__3.11.2 문장 정제하기
__3.11.3 단어 추출하기(KoNLP)
__3.11.4 워드 클라우드 표현하기(wordcloud2)

▣ 4장: 데이터를 분석하기 전에 알아두면 좋은 것들
4.1 세상의 거의 모든 분포(정규분포)
__4.1.1 정규분포
__4.1.2 확률밀도함수
__4.1.3 표준정규분포
__4.1.4 중심극한정리
4.2 내가 확인하고 싶은 것(가설)
4.3 그래도 믿을 만한 심판(p-value)

▣ 5장: 데이터 분석하기
5.1 A학원은 성적 향상에 도움이 됐을까?
__5.1.1 t-검정
__5.1.2 t.test 함수
__5.1.3 학원수업 수강 후 성적은 향상됐는가?
5.2 정수기 AS기사는 몇 명 정도가 적당할까?
__5.2.1 회귀분석
____5.2.1.1 회귀분석이란?
____5.2.1.2 모델 평가하기
__5.2.2 lm 함수
____5.2.2.1 실행해 보기
____5.2.2.2 결괏값 이해하기
__5.2.3 안양시의 정수기 AS기사는 몇 명이 적당할까?
5.3 이 사과는 품종이 뭐지?
__5.3.1 분류분석
____5.3.1.1 분류분석이란?
____5.3.1.2 훈련 시키기
____5.3.1.3 모델 평가하기
__5.3.2 rpart 함수
____5.3.2.1 데이터 나누기
____5.3.2.2 실행해 보기
____5.3.2.3 의사결정 트리와 가지치기
____5.3.2.4 예측하기
__5.3.3 사과의 품종을 구별해 보자
5.4 사과 품종을 직접 정해 본다면?
__5.4.1 군집분석
____5.4.1.1 군집분석이란?
____5.4.1.2 항목 간 거리 구하기와 표준화
____5.4.1.3 이상적인 군집 수
__5.4.2 R의 군집분석 함수
____5.4.2.1 scale 함수
____5.4.2.2 hclust 함수
____5.4.2.3 pam 함수
____5.4.2.4 fviz_nbclust 함수
____5.4.2.5 kproto 함수
__5.4.3 사과 품종을 정해보자
5.5 배낭여행과 연관된 검색어는 뭘까?
__5.5.1 연관성 분석
____5.5.1.1 연관성 분석이란?
____5.5.1.2 연관성 관련 지표와 Apriori 알고리즘
__5.5.2 apriori 함수
____5.5.2.1 실행해 보기
____5.5.2.2 결과 살펴보기
____5.5.2.3 결과 시각화
__5.5.3 배낭여행과 관련된 검색어를 찾아보자
5.6 좀 더 나은 분석을 위해
__5.6.1 분석 대상 항목 선정
____5.6.1.1 변하지 않는 값 제거(nearZeroVar)
____5.6.1.2 연관된 항목 도출하기(FSelector)
__5.6.2 샘플링
____5.6.2.1 특정 간격으로 추출(seq)
____5.6.2.2 무작위로 추출(sample)
____5.6.2.3 항목 기준으로 추출
__5.6.3 결측값 대체하기
____5.6.3.1 결측값 확인하기(aggr)
____5.6.3.2 결측값 대체하기

▣ 6장: R을 더욱 풍성하게
6.1 Shiny를 활용한 동적 시각화
__6.1.1 Shiny 살펴보기
__6.1.2 Shiny 앱 만들기
____6.1.2.1 app.R 생성과 실행
____6.1.2.2 app.R 구조 살펴보기
____6.1.2.3 앱 화면 구성
____6.1.2.4 화면에 데이터 반영하기
__6.1.3 Shiny 앱을 웹으로 배포하기
____6.1.3.1 Shinyapps.io 회원가입
____6.1.3.2 Shinyapps.io 웹 배포
6.2 R 마크다운을 이용한 분석 결과 문서 만들기
__6.2.1 R 마크다운 살펴보기
__6.2.2 R 마크다운 문서 만들기
____6.2.2.1 문서 생성 및 변환
____6.2.2.2 편집 관련 인터페이스
____6.2.2.3 R 마크다운 문법
____6.2.2.4 R 스크립트 반영하기
__6.2.3 R 마크다운 문서를 웹으로 배포하기