Do it! 공공데이터로 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니

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01 데이터 분석가로 성장하기
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01-1 경쟁력 있는 데이터 분석가 되기
01-2 데이터 분석 환경 만들기
01-3 R 스크립트 실행해 보기
01-4 프로젝트 수행 과정 훑어보기

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02 자료 수집 전에 알아야 할 내용
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02-1 자료는 어디서 구할까?
02-2 API 인증키 얻기
02-3 API에 자료 요청하기
02-4 API 응답 확인하기

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03 자료 수집: API 크롤러 만들기
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03-1 크롤링 준비: 무엇을 준비할까?
03-2 요청 목록 생성: 자료를 어떻게 요청할까?
03-3 크롤러 제작: 자동으로 자료 수집하기
03-4 자료 정리: 자료 통합하기

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04 전처리: 데이터를 알맞게
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04-1 불필요한 정보 지우기
04-2 항목별 데이터 다듬기
04-3 전처리 데이터 저장하기

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05 카카오맵 API로 지오 코딩하기
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05-1 지오 코딩 준비하기
05-2 주소를 좌표로 변환하는 지오 코딩

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06 지오 데이터 프레임 만들기
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06-1 좌표계와 지오 데이터 포맷
06-2 주소와 좌표 결합하기
06-3 지오 데이터프레임 만들기

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07 분석 주제를 지도로 시각화하기
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07-1 어느 지역이 제일 비쌀까?
07-2 요즘 뜨는 지역은 어디일까?
07-3 우리 동네가 옆 동네보다 비쌀까?

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08 통계 분석과 시각화
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08-1 관심 지역 데이터만 추출하기
08-2 확률 밀도 함수: 이 지역 아파트는 비싼 편일까?
08-3 회귀 분석: 이 지역은 일년에 얼마나 오를까?
08-4 주성분 분석: 이 동네 단지별 특징은 무엇일까?

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09 샤이니 입문하기
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09-1 처음 만나는 샤이니
09-2 입력과 출력하기
09-3 반응형 웹 애플리케이션 만들기
09-4 레이아웃 정의하기

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10 데이터 분석 애플리케이션 개발하기
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10-1 반응형 지도 만들기
10-2 지도 애플리케이션 만들기
10-3 반응형 지도 애플리케이션 완성하기
10-4 서울시 아파트 실거래 애플리케이션 만들기

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11 애플리케이션 배포하기
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11-1 배포 준비하기
11-2 샤이니 클라우드에 배포하기
11-3 애플리케이션 이용하기

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12 샤이니 애플리케이션 활용 사례
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12-1 아파트 가격 상관관계 분석하기
12-2 여러 지역 상관관계 비교하기
12-3 지진 발생 분석하기
12-4 커피 전문점 접근성 분석하기

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[경진 대회 수상작 소개]
교통 카드 데이터 분석 사례
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1. ‘최적 시내버스 노선제시’ 과제 소개
2. 데이터 전처리 1: 지역 정보
3. 데이터 전처리 2: 교통 카드 데이터
4. 기초 분석 1: 노선별·시간대별 이용량
5. 기초 분석 2: 집계구별 이동 특성
6. 교통 흐름 분석 1: 통근 시간대
7. 교통 흐름 분석 2: 비통근 시간대
8. 종합 분석하기
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