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국내도서 카테고리리스트
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19,000원 포인트적립 0원데이터 분석, 쉽고 간편한 엑셀로!엑셀만 알면 누구나 데이터 분석을 할 수 있다!오늘날 우리는 범람하는 데이터 안에 살고 있으며, “데이터를 정복하는 자가 세상을 앞서간다”라는 말이 있을 정도로 4차 산업혁명 시대의 기초 자산인 데이터를 어떻게 활용하느냐에 따라 우리의 미래가 달라질 것이다. 다양한 Smart IT ...
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15,300원 (10% 할인) 포인트적립 850원통계학의 기초를 51가지 방법으로 배운다!통계학 이론을 깊이 배우고자 하면 수식의 벽에 부딪히는 일이 있다. 그러나 데이터를 분석하려면 분석 방법과 엑셀을 이용하면 충분히 다룰 수 있다. 이 책은 비즈니스 세계에서 통계 해석을 익히고 실무에서 사용하고 싶은, 그러나 난해한 통계 해석으로 인해 어떻게 해야 할지 ...
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15,000원 포인트적립 0원데이터 과학을 시작하고 싶지만 빠른 속도를 얻기 위해 어떤 도구에 집중해야 할지 모르는 프로그래머 입문자를 위한 도서데이터 과학에 대한 응용성을 높이기 위하여 빠르고 효율적으로 그리고 생산적으로 RStudio IDE를 사용하는 법, RStudio를 설치하고 첫 번째 Hello World 응용 프로그램을 작성하는 법, RStudio에 작...
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25,000원 포인트적립 0원범주형 자료 분석 시 시각화 기법으로 뛰어난 대응분석을 소개이 책은 분할표를 포함하여 다양한 형태의 범주형 자료를 이해하고 이에 대한 시각화를 위해 R, SAS, SPSS를 활용하여 대응분석을 소개한다. 대응분석(correspondence analysis)은 범주형 자료(categorical data)에서 분할표로 구성 가능한 자료의 행(row)과 열...
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36,000원 (10% 할인) 포인트적립 2,000원파이썬으로 통계적 기법에 기반해 마케팅 데이터를 분석하는 방법을 설명한다. 그러나 파이썬과 통계를 몰라도 책을 읽는 데 문제는 없다. 1, 2장에 걸쳐 파이썬이 왜 좋은 언어인지 파이썬의 기본 구문은 어떻게 돼 있는지에 대해 친절하게 설명하고 있으며, 이를 통해 파이썬이 처음인 독자들도 책을 읽기 위한 기본 지식...
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30,000원 포인트적립 0원본 도서는 최신의 ‘측정불확도(Measurement Uncertainty)’에 대한 전문서적으로서, 1993년도에 7개 국제기구(BIPM, IEC, IFCC, ISO, IUPAC, IUPAP, OIML)명의로 발행된 지침서인 GUM(Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement)을 포함한 국내외 자료에 있는 어려운 내용들을 알기 쉽게 번역하고 설명하여 ...
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23,000원 포인트적립 0원통계학과 프로그래밍의 입문서로, 통계학이라는 분야와 프로그래밍 언어인 R에 접근하도록 소개하고 있다. 이 책에서는 통계 기법들이 어떻게 만들어졌는가 보다는 이 도구들을 어떻게 하면 쉽게 활용할 것인가에 중심을 두고 이야기 한다. 통계 기법들을 수식으로 증명하는 과정보다는 용도를 정확하게 이해하고 적절한 부...
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27,000원 (10% 할인) 포인트적립 1,500원이론이나 수식을 몰라도 파이썬 함수로 이해하는 통계학 데이터 분석에 관심이 높아지면서 통계학이 주목받고 있다. 이 책은 데이터 분석 관점에서 통계학을 설명한다. 어려운 통계학 개념을 이론, 수식, 파이썬 코드로 세 번 살펴본다. 한 번 보고 완전히 이해하지 못해도 여러 번 반복 설명하므로 읽는 동안 점점 이해도...
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30,000원 포인트적립 0원제01장. 자료의 정리방법 제02장. 확률 제03장. 확률분포와 기대값 제04장. 이산확률분포 제05장. 연속확률분포 제06장. 표본분포 제07장. 추정 제08장. 검정 제09장. 두 모집단의 비교 제10장. 분산분석 제11장. 회귀분석1:단순회귀 제12장. 회귀분석2:중회귀 제13장. 범주형 자료의 분석 제14장. 비모수적 추론 제15장. ...
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실전 예측 분석 모델링 Applied Predictive Modeling 예측 모델 과정을 여행하는 데이터 분석가를 위한 안내서 [ 2018년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서, 양장 ]45,000원 (10% 할인) 포인트적립 2,500원데이터 전처리, 데이터 분할 등의 분석에 있어서 필수적으로 필요한 단계부터 모델 튜닝의 기초에 이르기까지, 전반적인 예측 모델 과정을 다룬다. 다양한 일반적인 회귀 및 분류 기법 대해 직관적으로 설명하고, 이에 대한 실제 데이터 문제를 예제로 들어 이해를 돕는다. 이를 통해 클래스 불균형, 예측 변수 선택, 모델 ...
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