R고 보면 쉬운 빅데이터와 인공지능

머리말

Part I 빅데이터의 이해 … 11

01 빅데이터 개요 … 12
1 빅데이터란? … 12
2 빅데이터의 출현 배경 … 15
3 데이터의 이해 … 17
4 빅데이터 영향 … 22
5 빅데이터 분석을 위한 역량 … 23
02 빅데이터 기술 및 제도 … 25
1 빅데이터 플랫폼 … 25
2 빅데이터와 인공지능 … 28

Part II 데이터 분석 기획 … 33

01 분석 방안 수립 … 34
1 데이터 분석 기획 … 34
2 분석문제 정의 … 36
3 데이터 분석 방안 … 39

Part III 통계 기반 데이터 분석 … 45

01 통계의 기초 및 통계량 … 46
1 기초적인 통계 개념 … 46
2 기술통계 … 52
3 확률분포 … 56
4 표본분포 … 63
02 추론통계 … 65
1 점추정 … 66
2 구간추정 … 66
3 가설검정 … 69
03 R를 활용한 데이터 분석 … 76
1 R-언어 소개 및 설치 … 76
2 R의 기초 … 79
3 통계분석을 위한 데이터 변환 … 83
4 기술통계 … 97
5 교차분석 … 102
6 T 검정 … 108
7 분산분석 … 116
8 상관분석 … 129
9 회귀분석 … 134

Part IV 머신러닝 기반 데이터 분석 … 151

1 머신러닝의 개요 … 152
2 모형평가 … 154
3 의사결정나무(Decision Tree) … 158
4 랜덤포레스트(Random Forest) … 166
5 인공신경망(Artificial Neural Network) … 169

Part V 비정형데이터 분석 … 173

1 텍스트 마이닝 … 174
2 워드클라우드(Wordcloud) … 184
3 사회연결망 분석(Social Network Analysis, SNA) … 188

Part VI 데이터 시각화 기법과 이해 … 193

1 데이터 시각화의 중요성 … 194
2 정보시각화 … 196
3 R을 이용한 시각화 구현 … 203

부록 1 R의 설치 … 213
부록 2 R의 기초 문법 … 223
부록 3 R 관련 Web Site … 239
부록 4 데이터 분석 공모전 목록 … 243