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윤철호 | 생능 | 2021년 06월 30일 첫번째 구매리뷰를 남겨주세요. | 판매지수 273 판매지수란?
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품목정보

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출간일 2021년 06월 30일
쪽수, 무게, 크기 460쪽 | 190*240*30mm
ISBN13 9791186689363
ISBN10 1186689366

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책소개

목차

저자 소개 (1명)

현재 국립목포대학교 경영학과 교수로 재직 중이며, R 프로그램을 근간으로 개발한 사회과학연구 자동화(social science research automation, SSRA) 사이트를 운영하고 있다. Information & Management, Journal of Computer Information Systems, Journal of Business Ethics, Electronic Commerce Resea... 현재 국립목포대학교 경영학과 교수로 재직 중이며, R 프로그램을 근간으로 개발한 사회과학연구 자동화(social science research automation, SSRA) 사이트를 운영하고 있다. Information & Management, Journal of Computer Information Systems, Journal of Business Ethics, Electronic Commerce Research and Applications, Computers in Human Behavior, Behaviour & Information Technology, Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, Journal of Information Systems Education 등 십여 편의 국제학술지와 경영학연구, Asia Pacific Journal of Information Systems, 한국경영과학회지, 경영과학, Information Systems Reviews 등의 국내학술지에 다수의 논문을 게재한 바 있으며, Concepts in Computer & Management(한경사), SAP ERP를 중심으로 한 ERP개론(생능출판사) 등의 저서가 있다.

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출판사 리뷰

1장. 빅데이터
빅데이터에 대한 전반적인 소개 부분으로 빅데이터의 정의, 특징 및 종류와 빅데이터 분석을 위한 기반 기술들을 소개하고 있다. 또한 빅데이터 분석에서의 R과 파이썬의 기능상의 비교도 다루고 있다.

2장. R 기초
R 활용을 위한 기초 부분으로 R의 설치 및 운영환경 설정 그리고 R 기초 사용을 위한 수치계산 기능, 변수 그리고 자료구조에 대하여 다루고 있다.

3장. R 프로그래밍과 그래프
R 프로그래밍과 그래프 작성 방법에 대한 부분으로 R 프로그래밍 개념과 산술ㆍ비교ㆍ논리 연산, 조건ㆍ반복문, 사용자 정의 함수 그리고 기본적으로 제공되는 다양하고 기초적인 R 그래프 작성 방법에 대하여 다루고 있다.

4장. R 자료관리 및 수집
R 자료관리 및 R을 이용한 빅데이터 자료 수집에 대한 부분으로 외부 데이터 불러오기, 데이터 탐색, 데이터 분리 및 병합과 같은 자료관리와 파일 데이터 셋, 웹 스크래핑(web scraping) 및 오픈 API를 이용하여 빅데이터를 수집하는 방법들에 대하여 다루고 있다.

5장. 데이터 기술통계
R을 활용하여 정형 데이터에 대한 기술통계 분석에 대한 부분으로 전통적인 기술통계 기법인 빈도분석, 기술 분석, 교차분석, 다차원 척도법과 최근 빅데이터에 대한 효과적인 기술 분석을 위하여 활용되고 있는 그룹 분석과 탐색적 자료 분석 도구들에 대하여 다루고 있다.

6장. 데이터 추론통계
R을 활용하여 정형 데이터에 대한 추론통계 분석에 대한 부분으로 평균 차이 분석, 비율 차이 분석, 분산분석과 변수 간의 관계성에 초점을 맞추고 있는 상관관계 분석, 회귀분석 방법에 대하여 다루고 있다.

7장. 데이터마이닝(Ⅰ)
R을 활용하여 정형 데이터에 대한 데이터마이닝의 소개 및 분류 분석(classification) 대한 부분으로 데이터마이닝에 대한 전반적인 소개와 주요 데이터마이닝 기법인 단순 베이즈 분석, K-최근접 이웃, 서포트 벡터 머신, 의사결정나무 및 신경망을 이용하여 분류 분석을 수행하는 방법에 대하여 다루고 있다.

8장. 데이터마이닝(Ⅱ)
R을 활용하여 정형 데이터에 대한 예측 분석, 연관 분석, 군집 분석에 대한 부분으로 의사결정나무와 신경망을 이용한 예측 분석 방법과 장바구니 분석으로 잘 알려진 연관 분석, 그리고 군집 분석 기법들인 계층적인 군집 분석과 K-평균 군집 분석을 수행하는 방법에 대하여 다루고 있다.

9장. 텍스트마이닝
R을 활용하여 비정형 데이터 분석인 텍스트마이닝에 대한 부분으로 텍스트마이닝 필수 기술인 자연어 처리 기술과 벡터 공간 모델링을 소개하고 주요 텍스트마이닝 기법들인 주제어 분석, 동시 출현 단어 분석, 토픽 모델링 등을 수행하는 방법에 대하여 다루고 있다.

10장. 오피니언마이닝
R을 활용하여 비정형 데이터 분석인 오피니언마이닝에 대한 부분으로 전통적인 감성 사전 기반의 오피니언 마이닝과 기계학습 기반의 오피니언마이닝을 수행하는 방법에 대하여 다루고 있다.

11장. 소셜네트워크 분석
소셜네트워크 분석에 대한 부분으로 R을 활용하여 원-모드 및 투-모드 소셜네트워크 분석하는 방법과 전문 소셜네트워크 분석 도구인 Gephi와 연계하여 소셜네트워크 분석을 수행하는 방법에 대하여 다루고 있다.

12장. 데이터 시각화
데이터의 시각화에 대한 부분으로 데이터 시각화에 대한 주요 개념에 대한 소개와 데이터 시각화를 위하여 R에서 가장 많이 사용되고 있는 ggplot 패키지를 이용하여 다양한 그래프를 작성하는 방법에 대하여 다루고 있다.

13장. 고급 데이터 시각화
R을 활용한 고급 데이터 시각화에 대한 부분으로 다양한 그래픽 패키지를 이용하여 트리 맵, 버블 차트, 체르노프 페이스, 히트 맵 그리고 지도 맵핑과 같은 고급 데이터 시각화 방법에 대하여 다루고 있다. 또한 웹과 연계된 인터랙티브 그래프 작성 방법에 대하여도 다루고 있다.

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