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메이저리그 야구 통계학
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메이저리그 야구 통계학

빅데이터 분석의 시작 R

김재민 | 에이콘출판사 | 2018년 06월 12일 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 2766 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2018년 06월 12일
쪽수,무게,크기 364쪽 | 188*235*21mm
ISBN13 9791161751641
ISBN10 1161751645

책소개

4차 산업의 거대한 물결로 빅데이터 같은 대형 데이터의 활용 가치는 더욱 높아지고 있지만, 수학이라는 진입장벽 때문에 데이터 분석에 접근하지 못하는 어려움이 반복되고 있다. 한국에서 가장 인기 있는 프로 스포츠인 야구로 통계분석을 다룬다면, 데이터에 대한 새로운 관점을 가질 수 있다. 메이저리그에서 140년 이상 쌓여온 대형 패널 데이터를 이용해 전통적 분석인 상관관계 분석, 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 분산분석과 최근 인공지능으로 주목받고 있는 판별분석, 클러스터링 분석, 요인분석, 네트워크 분석, 신경망분석 등을 통해 흥미로운 야구 이야기를 모델링하고 데이터로 직접 테스트한다. 모든 작업에는 학계와 산업계의 분석에서 이미 중심이 된 오픈소스 통계 프로그램 R이 있다.

저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 김재민

KDI 국제정책대학원 해외직접투자 석사와 미시시피대학교에서 경영학 박사학위를 취득한 저자는 뉴저지 스탁턴대학교를 거쳐 2018년 9월부터 미시간 오클랜드대학교 비지니스스쿨 경영학과 조교수로 재직하게 된다. 중소기업 비지니스 전략에 관한 연구주제로 「Entrepreneurship Theory & Practice」, 「Journal of Business Ethics」, 「Journal of Cleaner Production」, 「Organization & Environment」 등의 저널에 다수의 논문이 실렸으며, 2016년부터 R과 스포츠 데이터를 이용한 「Statistics & Sports」 그리고 R과 사물인터넷을 결합한 「Data Science & IOT」를 강의하고 있다.

목차

1장. 변수를 알면 분석모델을 디자인할 수 있다

__데이터과학에서 왜 야구인가?
__분석 공부 중도에 포기하지 않는 방법: 나만의 데이터 만들기
__변수를 알아야 분석이 보인다
____연속 변수
____이산 변수
____명목 변수
____서열 변수
__데이터 구조를 파악하다
__여러분이 가지고 있는 변수의 특징
____데이터 중심화 경향
____데이터의 분포범위
__데이터는 조작되지 않아야 한다
__데이터 분석의 완성: 데이터 밸류 체인
__R 스튜디오와 친구들
____R 스크립트
____R 노트북
____R 마크다운
____샤이니웹앱
__패키지 없는 R은 앱 없는 스마트폰
__정리하며


2장. 메이저리그 데이터 마이닝

__마이닝의 개념
__간단한 데이터 내 손으로 직접 만들기
__데이터를 R로 불러올 때 알아두면 좋은 정보
__인터넷에서 만난 팬그래프닷컴 데이터를 R로 불러오기
__빅데이터에서 필요한 데이터 분리하기
__작업했던 코딩과 데이터 정보 저장하기
__순서가 같은 테이블 합치기: cbind( ) 그리고 rbind( )
__순서가 다른 테이블 합치기: merge( )
__양적 변수를 명목 변수로 바꾸기
__괄호 사용법
____소괄호 ( )
____중괄호 {}
____대괄
... 펼처보기

출판사 리뷰

이 책에서 다루는 내용

- 야구 이야기와 통계 프로그램 R 코드가 동시에 진행되는 이해하기 쉬운 설명
- 다양한 목적의 분석 툴을 야구에서 발생하는 특수 상황에 맞게 적용
- 실제 메이저리그 대형 데이터인 라만(Lahman) 데이터베이스 활용
- 대형 데이터를 분석 목적에 맞게 마이닝하는 방법 제시
- 예측모델에서 발생할 수 있는 소음을 제거하는 모델링 방법 소개
- 인공지능으로 주목받고 있는 비지도학습법인 판별분석, 군집분석, 신경망분석 등을 소개


이 책의 대상 독자

- R에 관심은 있지만 특별한 동기가 없어서 본격적으로 시작하지 못했던 R 초보자
- 학위 과정을 준비하고 있거나 학위 과정에서 통계분석을 알고 있어야 하는 독자
- 직장에서 매일 다루는 데이터를 의미 있게 분석하고, 해석하고 싶은 직장인
- 데이터과학을 야구를 통해 배우고 싶은 스포츠 팬

이 책의 구성

이 책은 총 6개 장으로 구성됐다. 데이터와 분석 목적이 일치하는가, 측정하려는 개념을 측정하고 있는가, 과학적 예측은 어떻게 하는가, 다름과 같음을 구분할 수 있는가, 분석결과를 호도할 수 있는 소음은 잡아낼 수 있는가에 대해 R에서 메이저리그 경기 데이터를 사용해 직접 실험한 결과를 바탕으로 설명하고 각 장에서 코드를 제시한다.

1장, ‘변수를 알면 분석모델을 디자인할 수 있다’에서는 분석 목적에 맞는 맞춤형 데이터를 만들기 위해 반드시 알아야 하는 데이터 구조와 그 중심에 있는 변수를 메이저리그 데이터베이스를 통해 이해한다. 더불어 데이터 생성, 가공, 분석 활동이 동시에 이뤄져야 하는 비즈니스 환경에서 분석 플랫폼 역할을 하는 R과 오픈소스 R 활용이 궁극적으로 도달해야 하는 데이터 가치 사슬(data value chain)에 대해 설명한다.

2장, ‘메이저리그 데이터 마이닝’에서는 메이저리그 팀과 선수들의 데이터를 활용해 빅데이터로부터 특정 데이터를 추출하거나 데이터의 형태를 변형해 분석 목적에 맞게 준비하는 마이닝 기법을 배운다. 특히 원본 데이터에 어떠한 영향도 주지 않고 코드를 통해 변수를 자유자재로 변형하고 2개 이상의 테이블을 공통 변수로 결합함으로써 제기된 문제에 유연하게 답할 수 있는 방법을 제시한다.

3장, ‘선수의 능력은 어떻게 측정할 것인가?’에서는 데이터 시각화의 시작이자 추정통계의 기반이 되는 상관관계 분석을
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