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R 데이터 시각화 쉽게 배우기

R 데이터 시각화 쉽게 배우기

(ggplot2, lessR을 중심으로)

David W. Gerbing (지은이), 오승교 (옮긴이)
황소걸음아카데미
20,000원

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R 데이터 시각화 쉽게 배우기
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : R 데이터 시각화 쉽게 배우기 (ggplot2, lessR을 중심으로)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 언어 > 프로그래밍 언어 기타
· ISBN : 9791186821800
· 쪽수 : 304쪽
· 출판일 : 2022-12-28

책 소개

통계적으로 데이터를 분석할 뿐 아니라 데이터 시각화를 통해 데이터로부터 의미를 도출하는 R 프로그래밍 언어의 기능을 독자들에게 소개할 목적으로 이 책의 만들었다. ggplot2 패키지보다 훌륭한 능력을 발휘하는, 2022년 개발된 lessR 그래픽 시스템을 소개하고자 하였다.

목차

자자 서문
역자 서문

1장 데이터 시각화

1.1 소개
1.1.1 데이터 시각화와 분석
1.1.2 데이터 시각화용 오픈 소스 소프트웨어
1.2 데이터
1.2.1 R 객체
1.2.2 예제 데이터: Employee
1.2.3 변수 유형
1.2.4 데이터 읽어오기
1.2.5 변수 레이블
1.2.6 팩터 유형의 범주형 변수
1.2.7 데이터 프레임 저장하기

2장 빠르게 데이터 시각화하기

2.1 시각화 시스템
2.1.1 ggplot2 및 lessR 패키지의 상대적 이점
2.1.2 그레이스케일 시각화
2.2 범주형 변수 분포
2.2.1 단일변수 막대 그래프
2.2.2 다중변수 막대 그래프
2.3 연속형 변수 분포
2.3.1 기본 히스토그램
2.3.2 히스토그램 외
2.4 두 변수 사이의 관계
2.4.1 기본 산점도
2.4.2 향상된 산점도
2.5 시간 경과에 따른 데이터 분포
2.5.1 시계열
2.5.2 다중 시계열

3장 범주형 변수 시각화

3.1 막대 그래프, 점 도표, 버블 차트
3.1.1 수평 막대 그래프
3.1.2 Cleveland 점 도표
3.1.3 버블 차트
3.1.4 비율 표시
3.2 단일 패널에 다중 변수 시각화
3.3 수치 값 제공
3.3.1 개별 데이터 값의 막대 그래프
3.3.2 긴 이름의 수직 레이블
3.3.3 개별 데이터 값의 클리블랜드 점 도표
3.3.4 범주형 변수별 평균 시각화
3.4 막대 채우기 색을 활용한 정보 전달
3.4.1 평균 편차 값에 따라 두 갈래로 나뉜 막대 채우기 색
3.4.2 순서형 변수의 막대 그래프
3.4.3 사용자 지정 막대 채우기 색
3.5 저장된 출력에서 보고서 작성
3.6 부분과 전체의 관계 시각화
3.6.1 도넛 차트 및 파이 차트
3.6.2 와플 차트
3.6.3 트리맵

4장 연속형 변수 시각화

4.1 히스토그램
4.1.1 인접 구간에 연속형 변수 배치
4.1.2 다양한 형태의 히스토그램
4.1.3 누적 히스토그램
4.1.4 도수 다각형
4.2 밀도 플롯
4.2.1 개선된 밀도 플롯
4.2.2 중첩 밀도 곡선
4.2.3 러그 플롯
4.2.4 바이올린 플롯
4.3 박스 플롯
4.3.1 표준 박스 플롯
4.3.2 비대칭 박스 플롯
4.4 단일변수 산점도
4.5 통합 바이올린 플롯(V)/박스 플롯(B)/산점도(S)
4.5.1 VBS 플롯
4.5.2 리커트 데이터의 VBS 플롯
4.5.3 트렐리스 플롯 또는 부분도(Facets)
4.6 파레토 차트

5장 두 연속형 변수 관계 시각화

5.1 개선된 산점도
5.1.1 산점도에 타원 추가
5.1.2 산점도에 최적선 추가
5.1.3 주석
5.2 세 번째 변수 매핑
5.2.1 군집변수 데이터를 미학으로 매핑
5.2.2 트렐리스 산점도 (부분도)
5.2.3 시각적 미학으로 3번째 연속형 변수 매핑
5.2.4 동일 패널에 다중변수 시각화
5.3 변수 집합의 상호 관계
5.3.1 산점도 행렬
5.3.2 상관 행렬의 히트맵
5.4 대용량 데이터 세트에 대한 산점도
5.4.1 평활 산점도
5.4.2 등고선 산점도와 육각-빈 산점도

6장 다중 범주형 변수 시각화

6.1 두 범주형 변수
6.1.1 누적 2-변수 막대 그래프
6.1.2 분할 2-변수 막대 그래프
6.1.3 트렐리스 플롯 또는 부분도
6.2 다른 유형의 2-변수 막대 그래프
6.2.1 정렬된 2-변수 막대 그래프
6.2.2 수평 막대 그래프
6.2.3 상단에 범례가 있는 막대 그래프
6.2.4 100% 누적 막대 그래프
6.2.5 두 범주형 변수에 대한 평균의 막대 그래프
6.2.6 2-변수 클리브랜드 점 도표
6.2.7 대응표본 t -검정 시각화
6.3 모자이크 플롯 및 연관도
6.3.1 모자이크 플롯
6.3.2 독립성과 피어슨 잔차
6.3.3 연관도

7장 시간 경과에 따른 데이터 시각화

7.1 런 차트와 관리도
7.1.1 런 차트
7.1.2 관리도
7.2 시계열
7.2.1 채워진 영역 시계열
7.2.2 누적 다중 시계열
7.2.3 포맷된 다중 패널 시계열
7.2.4 날짜 변수를 위한 데이터 준비
7.3 예측
7.3.1 시계열 객체
7.3.2 계절/추세/순환 패턴 분해
7.3.3 예측 생성

8장 지도 및 네트워크 시각화

8.1 지도 시각화
8.1.1 세계 지도
8.1.2 래스터 이미지
8.1.3 온라인 지오코드 데이터베이스
8.1.4 도시가 표시된 국가 지도
8.1.5 등치 지역도
8.2 네트워크 시각화
8.2.1 네트워크 데이터
8.2.2 시각화
8.2.3 네트워크 분석

9장 대화형 시각화

9.1 샤이니를 이용한 대화형 시각화
9.1.1 정적 시각화 대 대화형 시각화
9.1.2 샤이니 개요
9.2 샤이니 앱 실행
9.2.1 RStudio 내에서 샤이니
9.2.2 샤이니 앱 웹에 출판

10장 사용자 지정 시각화

10.1 색상 참조
10.1.1 색상 묘사
10.1.2 매개변수: fill과 color
10.2 팔레트
10.2.1 정성 팔레트
10.2.2 순차 팔레트
10.2.3 발산 팔레트
10.3 테마
10.3.1 영구 테마
10.3.2 현재 시각화에 적용된 테마
10.4 사용자 지정 개별 특성
10.4.1 개별 특성 목록
10.4.2 사용자 지정 단일 분석
10.4.3 영구 테마 갱신 및 저장
10.4.4 사용자 지정 여백

저자소개

David W. Gerbing (지은이)    정보 더보기
1979년 미시건 주립대학에서 정량분석학 박사학위를 받았으며, 현재는 미국 포트랜드 주립 대학의 경영학부 정량분석학과 교수로 재직하고 있다. 정량적 방법에 중점을 둔 사회 과학 및 행동 과학 분야에서 광범위하게 도서들을 출간했다. 그의 연구 관심사에는 정량분석, 다변량 통계량, 그리고 행동 측정 및 평가 등이 있다. 현재 그의 주된 관심사는, 프로그래머가 아닌 사람들이 너무 비싼 학습 비용 없이 무료 오픈 소스 데이터 분석 시스템에 접근할 수 있도록, 데이터 과학을 위한 R 프로그래밍 언어의 접근성을 높이는 것이다. 그의 lessR 패키지는 2009년부터 개발 중이다.
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오승교 (옮긴이)    정보 더보기
중앙대학교에서 공과대학 화학공학과전공 학사 학위를 취득하였고, 미국 사우스플로리다대학교에서 화학공학전공 공학석사와 공학박사 학위를 취득하였다. 1993년부터 건양대학교 화학공학과 교수로 근무하였으며, 2012년부터 지금까지 제약생명공학과 교수로 근무하고 있다. 25년 이상 물리화학, 열역학, 플랜트디자인 등을 강의하면서 대부분의 공학전공 학생들이 수학 문제 해결 능력의 부족으로 강의에 대한 이해가 떨어지는 것에 안타까움을 느끼고 이에 도움이 되고자 공학용 전문 서적의 집필 및 번역 등 다양한 활동을 하고 있다. 《R과 함께 하는 수치해석》(한나래출판사, 2019)을 집필하였으며, 번역한 도서로는 《약학수학》(신일북스, 2014), 《화학수학》(사이플러스, 2016), 《약학열역학》(신일북스, 2017),《R 통계 프로그래밍 교과서》(황소걸음, 2020)이 있다. Matlab을 대신하는 오픈소스 프로그래밍 언어 Scilab의 공식 사이트에 게재된 “Scilab for the Beginners”가 있다. 수학과 공학은 별개가 아니라 함께 어울릴 때 참다운 진리를 파악할 수 있다는 신념을 가지고, 공학 전공자를 위한 화합물의 물리·화학적 성질을 예측하는 R 프로그래밍 개발을 계획 중에 있다.
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