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|---|---|
| 판매자 |
1serendipity
(27명 평가)
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품목정보
| 발행일 | 2017년 02월 28일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 460쪽 | 188*257mm |
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중고도서 소개
책소개
목차
관련 자료
이 책의 특징
1. 실제 연구사례(청소년 우울 미래신호 예측)를 통해 소셜 빅데이터 분석의 다양한 연구방법론을 기술하였다. 모든 분석에는 오픈소스 프로그램인 R을 사용하고, 일부 내용은 SPSS와 비교해 설명하였다. 이로써 독자들이 통계분석(기술통계·추리통계), 머신러닝, 데이터마이닝, 시각화 분석 등을 통하여 분석결과를 비교할 수 있도록 하였다.
2. 온라인 문서에서 유용한 정보를 추출하는 텍스트 마이닝, 문서에 담긴 감정을 분석하는 오피니언 마이닝, 키워드 간 상호관계를 예측하는 머신러닝과 시각화 분석 과정 등을 폭넓게 담아 독자들이 자신의 연구에 적합한 방법을 찾고 적용할 수 있도록 하였다.
일례로 ‘비만 미래신호 예측’ 연구사례에서는 우리나라에서 수집 가능한 모든 온라인 채널을 통해 수집된 온라인 문서를 대상으로 자연어처리기술을 이용하여 텍스트마이닝과 감성분석을 실시하였다. 비만 미래신호를 탐색하기 위해 단어빈도, 문서빈도, TF-IDF를 분석하고, 키워드의 중요도(KEM)와 확산도(KIM)를 분석해 미래신호를 탐색하였다. 그리고 머신러닝 분석기술을 이용해 비만의 미래신호를 예측하고 미래신호 간 연관관계를 파악하였다.
3. 특히 최근 빅데이터 분석기술로서 각광받고 있는 머신러닝의 핵심 분석기술인 랜덤포레스트, 의사결정나무분석, 모형평가, 연관규칙분석에 대해 자세히 살펴보았다.
4. 연구 단계별로 본문을 구성하고 실제 연구사례를 상세히 기술하여 고급통계를 모르는 독자들도 쉽게 따라할 수 있도록 하였다.
5. 본문에 제시한 실전자료와 분석결과는 국내외 학회지에 게재하여 검증을 받은 것이다.
1. 실제 연구사례(청소년 우울 미래신호 예측)를 통해 소셜 빅데이터 분석의 다양한 연구방법론을 기술하였다. 모든 분석에는 오픈소스 프로그램인 R을 사용하고, 일부 내용은 SPSS와 비교해 설명하였다. 이로써 독자들이 통계분석(기술통계·추리통계), 머신러닝, 데이터마이닝, 시각화 분석 등을 통하여 분석결과를 비교할 수 있도록 하였다.
2. 온라인 문서에서 유용한 정보를 추출하는 텍스트 마이닝, 문서에 담긴 감정을 분석하는 오피니언 마이닝, 키워드 간 상호관계를 예측하는 머신러닝과 시각화 분석 과정 등을 폭넓게 담아 독자들이 자신의 연구에 적합한 방법을 찾고 적용할 수 있도록 하였다.
일례로 ‘비만 미래신호 예측’ 연구사례에서는 우리나라에서 수집 가능한 모든 온라인 채널을 통해 수집된 온라인 문서를 대상으로 자연어처리기술을 이용하여 텍스트마이닝과 감성분석을 실시하였다. 비만 미래신호를 탐색하기 위해 단어빈도, 문서빈도, TF-IDF를 분석하고, 키워드의 중요도(KEM)와 확산도(KIM)를 분석해 미래신호를 탐색하였다. 그리고 머신러닝 분석기술을 이용해 비만의 미래신호를 예측하고 미래신호 간 연관관계를 파악하였다.
3. 특히 최근 빅데이터 분석기술로서 각광받고 있는 머신러닝의 핵심 분석기술인 랜덤포레스트, 의사결정나무분석, 모형평가, 연관규칙분석에 대해 자세히 살펴보았다.
4. 연구 단계별로 본문을 구성하고 실제 연구사례를 상세히 기술하여 고급통계를 모르는 독자들도 쉽게 따라할 수 있도록 하였다.
5. 본문에 제시한 실전자료와 분석결과는 국내외 학회지에 게재하여 검증을 받은 것이다.
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