자바 데이터 분석

1장. 데이터 분석 개론
__데이터 분석의 기원
__과학적 방법
__보험학
__증기로 계산
__멋진 예시
__허먼 홀러리스
__에니악
__비지칼크
__데이터, 정보, 지식
__왜 자바인가?
__자바 통합 개발 환경
__요약


__2장. 데이터 처리
__데이터 유형
__변수
__데이터 요소와 데이터 셋
__데이터 요소와 데이터 셋
____널 값
__관계형 데이터베이스 테이블
____키 필드
____키-값 쌍
__해시 테이블
__파일 형식
____마이크로소프트 엑셀 데이터
____XML과 JSON 데이터
__테스트 데이터 셋 생성
____메타데이터
____데이터 클리닝
____데이터 스케일링
____데이터 필터링
____정렬
____병합
____해싱
__요약


3장. 데이터 시각화
__테이블과 그래프
____산점도
____선그래프
____막대그래프
____히스토그램
__시계열 데이터
__자바 구현체
__이동 평균
__데이터 순위
__도수 분포
__정규 분포
____사고 실험
__지수 분포
__자바 예제
__요약


4장. 통계
__기술 통계
__임의 추출
__확률 변수
__확률 분포
__누적 분포
__이항 분포
__다변량 분포
__조건부 확률
__확률적 이벤트의 독립
__분할표
__베이즈 정리
__상관계수와 공분산
__표준 정규 분포
__중심 극한 정리
__신뢰 구간
__가설 검정
__요약


5장. 관계형 데이터베이스
__관계 데이터 모델
__관계형 데이터베이스
__외래키
__관계형 데이터베이스 디자인
____데이터베이스 생성
____SQL 명령문
____데이터베이스에 데이터 입력
____데이터베이스 쿼리
____SQL 데이터 유형
____JDBC
____JDBC의 PreparedStatement 사용하기
____배치 처리
____데이터베이스 뷰
____서브쿼리
____테이블 인덱스
__요약


6장. 회귀 분석
__선형 회귀
____엑셀에서의 선형 회귀
____회귀 상관계수 계산
____분산 분석
____선형 회귀 자바 구현
____앤스콤 쿼텟
__다항식 회귀
____다중선형회귀분석
____아파치 커먼즈 구현
____곡선 적합
__요약


7장. 분류 분석
__의사 결정 트리
____의사결정 트리와 엔트로피와의 관계
____ID3 알고리즘
__웨카 플랫폼
____ARFF 파일 유형
____웨카를 사용한 자바 구현
__베이지안 분류기
____웨카를 사용한 자바 구현
____서포트 벡터 머신 알고리즘
__로지스틱 회귀
____K-최근접 이웃 알고리즘
____퍼지 분류 알고리즘
__요약


8장. 클러스터 분석
__거리 측정
__차원의 저주
__계층적 클러스터링
____웨카 구현
____K-평균 클러스터링
____K-중간점 클러스터링
____유사성 전파 클러스터링
__요약


9장. 추천 시스템
__유틸리티 행렬
__유사도 측정
__코사인 유사도
__간단한 추천 시스템
__아마존 아이템 기반 협업 필터링
__사용자 등급 구현
__거대 희소 행렬
__임의 접근 파일 사용
__넷플릭스 경진대회
__요약


10장. NoSQL 데이터베이스
__맵 데이터 구조
__SQL과 NoSQL
__몽고 데이터베이스 시스템
__도서관 데이터베이스
__몽고DB를 사용한 자바 개발
__지리 정보 데이터베이스를 위한 몽고DB 확장
__몽고DB에서의 인덱스
__왜 NoSQL인가? 왜 몽고DB인가?
__타 NoSQL 데이터베이스 시스템
__요약


11장. 빅데이터 분석
__확장, 데이터 스트라이핑, 샤딩
__구글 페이지랭크 알고리즘
__구글 맵 리듀스 프레임워크
__맵 리듀스 애플리케이션 예제
__워드카운트 예제
__확장성
__맵 리듀스를 사용한 행렬 곱
__몽고DB에서의 맵 리듀스
__아파치 하둡
__하둡 맵 리듀스
__요약


부록. 자바 도구
__명령창
__자바
__이클립스
__MySQL
__MySQL 워크벤치
__이클립스에서 MySQL 데이터베이스 접근
__몽고DB