Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석

첫째마당 R이랑 친해지기

01 안녕, R?
01-1 R이 뭔가요? - R 이해하기
01-2 R이 강력한 이유

02 R 데이터 분석 환경 만들기
02-1 R과 R 스튜디오 설치하기
02-2 R 스튜디오와 친숙해지기
02-3 프로젝트 만들기
02-4 유용한 환경 설정

03 데이터 분석을 위한 연장 챙기기
03-1 변하는 수, ‘변수’ 이해하기
03-2 마술 상자 같은 ‘함수’ 이해하기
03-3 함수 꾸러미, ‘패키지’ 이해하기


둘째마당 본격 실습! 데이터 갖고 놀기

04 데이터 프레임의 세계로!
04-1 데이터는 어떻게 생겼나? - 데이터 프레임 이해하기
04-2 데이터 프레임 만들기 - 시험 성적 데이터를 만들어 보자!
04-3 외부 데이터 이용하기 - 축적된 시험 성적 데이터를 불러오자!
[정리하기]

05 데이터 분석 기초! - 데이터 파악하기, 다루기 쉽게 수정하기
05-1 데이터 파악하기
05-2 변수명 바꾸기
05-3 파생변수 만들기
[정리하기]
[분석 도전!]

06 자유자재로 데이터 가공하기
06-1 데이터 전처리 - 원하는 형태로 데이터 가공하기
06-2 조건에 맞는 데이터만 추출하기
06-3 필요한 변수만 추출하기
06-4 순서대로 정렬하기
06-5 파생변수 추가하기
06-6 집단별로 요약하기
06-7 데이터 합치기
[정리하기]
[분석 도전!]

07 데이터 정제 - 빠진 데이터, 이상한 데이터 제거하기
07-1 빠진 데이터를 찾아라! - 결측치 정제하기
07-2 이상한 데이터를 찾아라! - 이상치 정제하기
[정리하기]

08 그래프 만들기
08-1 R로 만들 수 있는 그래프 살펴보기
08-2 산점도 - 변수 간 관계 표현하기
08-3 막대 그래프 - 집단 간 차이 표현하기
08-4 선 그래프 - 시간에 따라 달라지는 데이터 표현하기
08-5 상자 그림 - 집단 간 분포 차이 표현하기
[정리하기]
[꿀팁 01] 초보자가 자주 하는 실수
[꿀팁 02] 에러 메시지 이해하기


셋째마당 실전! 데이터 분석 프로젝트

09 데이터 분석 프로젝트 - ‘한국인의 삶을 파악하라!’
09-1 ‘한국복지패널데이터’ 분석 준비하기
09-2 성별에 따른 월급 차이 - “성별에 따라 월급이 다를까?”
09-3 나이와 월급의 관계 - “몇 살 때 월급을 가장 많이 받을까?”
09-4 연령대에 따른 월급 차이 - “어떤 연령대의 월급이 가장 많을까?”
09-5 연령대 및 성별 월급 차이 - “성별 월급 차이는 연령대별로 다를까?”
09-6 직업별 월급 차이 - “어떤 직업이 월급을 가장 많이 받을까?”
09-7 성별 직업 빈도 - “성별로 어떤 직업이 가장 많을까?”
09-8 종교 유무에 따른 이혼율 - “종교가 있는 사람들이 이혼을 덜 할까?”
09-9 지역별 연령대 비율 - “노년층이 많은 지역은 어디일까?”


넷째마당 R로 하는 다양한 데이터 분석의 세계

10 텍스트 마이닝
10-1 힙합 가사 텍스트 마이닝
10-2 국정원 트윗 텍스트 마이닝

11 지도 시각화
11-1 미국 주별 강력 범죄율 단계 구분도 만들기
11-2 대한민국 시도별 인구, 결핵 환자 수 단계 구분도 만들기

12 인터랙티브 그래프
12-1 plotly 패키지로 인터랙티브 그래프 만들기
12-2 dygraphs 패키지로 인터랙티브 시계열 그래프 만들기

13 통계 분석 기법을 이용한 가설 검정
13-1 통계적 가설 검정이란?
13-2 t 검정 - 두 집단의 평균 비교
13-3 상관분석 - 두 변수의 관계성 분석

14 R Markdown으로 데이터 분석 보고서 만들기
14-1 신뢰할 수 있는 데이터 분석 보고서 만들기
14-2 R 마크다운 문서 만들기

15 R 내장 함수, 변수 타입과 데이터 구조
15-1 R 내장 함수로 데이터 추출하기
15-2 변수 타입
15-3 데이터 구조
[정리하기]

16 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법
15-1 집중할 방향 정하기
15-2 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법
15-3 오픈 소스 생태계와 어울리기

정답

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