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The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술
에이콘 데이터 과학 시리즈1 ㅣ 마이클 크롤리(Michael Crawley), 정사범 ㅣ 에이콘출판 ㅣ The R Book
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  • 발행일
2014년 03월 31일
  • 페이지수/크기/무게
1154page/188*250*10/235g
  • ISBN
9788960775435/8960775436
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에이콘 데이터 과학 시리즈(총77건)
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  • 상세정보
  • 빅데이터 시대에 가장 범용적으로 사용되는 통계 언어인 R의 기초부터 활용까지 전반적인 내용과 상세한 예제를 다룬 책이다. 이 책에서는 R을 이용하여 데이터 처리에 필요한 기초문법과 그래픽부터 가설 검정, 회귀분석, 분산 분석, 다변량 분석, 시계열 분석, 생존 분석, 베이지안 통계 등의 고급 분석까지 폭 넓게 다루고 있다.
  • ★ 요약 ★ 빅데이터 시대에 가장 범용적으로 사용되는 통계 언어인 R의 기초부터 활용까지 전반적인 내용과 상세한 예제를 다룬 책이다. 이 책에서는 R을 이용하여 데이터 처리에 필요한 기초문법과 그래픽부터 가설 검정, 회귀분석, 분산 분석, 다변량 분석, 시계열 분석, 생존 분석, 베이지안 통계 등의 고급 분석까지 폭 넓게 다루고 있다. 이 책 한 권으로 R언어 초보자부터 전문가까지 누구나 필요로 하는 데이터 처리와 분석에 대한 다양한 정보를 습득할 수 있다. 특히 각 주제에 대한 분석방법을 상세한 예제코드와 함께 소개하고 있어 데이터 분석 기술과 R 프로그래밍 기술을 쉽게 익히고 실행하여 볼 수 있다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 필요한 정보를 효율적으로 찾을 수 있도록 명확한 구조로 설명 ■ 지난 5년 동안 R의 변화 과정 한눈에 살펴보기 ■ 베이지안 분석과 메타 분석에 대한 설명 ■ 참고문헌과 참고자료 부록 수정과 업데이트 ■ 책 내용에 있는 예제를 사용자가 실행해볼 수 있는 예제 코드 제공 ★ 이 책의 대상 독자 ★ ■ 컴퓨터와 통계 초보자 ■ 프로젝트 작업에 도움이 필요한 학생 ■ R과 통계 작업을 수행한 경험이 있으나 두 분야에 대해 배우고 싶은 사람 ■ 회귀 분석과 분산 분석 경험이 있으나 고급 통계 모델링을 배우고 싶은 사람 ■ 통계 경험이 있는 R 초보자 ■ 컴퓨터 경험이 있는 R 초보자 ■ 통계와 컴퓨터에 익숙하지만 참고서가 필요한 사람 ★ 추천의 글 ★ “여러분이 R 사용자이거나 사용자가 되고 싶다면, 이 책은 항상 여러분 곁에 두고 참고해야 하는 책이다. R 언어로 데이터를 분석하는 방법에 대한 수많은 도서 중에서 단연 돋보이는 책이다.” - 미국 통계학자 “높은 수준의 소프트웨어인 R 언어는 정량 분석의 표준을 만들어 가고 있다. 이 책 덕분에 누구든지 R 언어에 대해 이해할 수 있게 되었다.” - 연금기관 데이터 분석전문가 “이 책은 R 환경에 대한 도서에서 중요한 위치를 차지하고 있으며, R을 사용한 통계 분석 방법에 대한 전문지식을 다룬다. 과학에서 경제학, 그리고 의학에서 공학에 이르기까지 다양한 분야에서 R을 활용한 통계 분석 기술을 배우려고 하는 초보 및 중급 사용자를 대상으로 한다.” -컴퓨팅 리뷰 “완벽하게 개정되고 업데이트된 참고문헌과 참고자료 섹션을 제공한다. 또한 사용자가 실행해 볼 수 있도록 본문에 실린 예제를 웹 사이트에서 지원한다.” -Zentralbalt Math “전반적으로 이 책은 막강하고 지속적으로 진화하고 있는 R 언어에 대한 좋은 가이드다. 완전한 레퍼런스에 가깝고, 다루는 내용은 매우 다양하며 우수하다. R에 대한 가이드인 이 책을 통해 좀 더 쉽게 R을 사용할 수 있을 것이다.” -Nekkidblogger.com “이 책은 학기 중에 학생들에게 판매하는 교재보다 훨씬 더 큰 매력을 갖고 있는 고전이다. 이 책은 출간되면 베스트셀러가 될 것이다.” -북셀러
  • 1장 시작 ___1.1 이 책의 사용법 ______1.1.1 컴퓨터와 통계 초보자 ______1.1.2 프로젝트 작업에 도움이 필요한 학생 ______1.1.3 R과 통계 작업을 수행한 경험이 있으나 좀 더 배우고 싶은 사람 ______1.1.4 회귀 분석과 분산 분석 경험이 있으나 고급 통계 모델링을 배우고 싶은 사람 ______1.1.5 통계 경험이 있는 R 초보자 ______1.1.6 컴퓨터 경험이 있는 R 초보자 ______1.1.7 통계와 컴퓨터에 익숙하지만 참고서가 필요한 사람 ___1.2 R 설치 ___1.3 R 실행 ___1.4 포괄적 R 아카이브 네트워크 ______1.4.1 매뉴얼 ______1.4.2 자주 묻는 질문 ______1.4.3 기증 문서 ___1.5 R에서 도움말 사용 ______1.5.1 함수 예제 ______1.5.2 R 함수에 대한 데모 ___1.6 R 패키지 ______1.6.1 패키지의 내용 ______1.6.2 패키지 설치 ___1.7 명령 행 vs. 스크립트 ___1.8 데이터 편집기 ___1.9 R 화면의 모양 변경 ___1.10 실행 후 정리 ___1.11 다른 컴퓨터 언어와 연계 2장 R 언어의 기초 ___2.1 계산 ______2.1.1 복소수 ______2.1.2 반올림 ______2.1.3 산술 ______2.1.4 나머지와 몫 ______2.1.5 변수명과 할당 ______2.1.6 연산자 ___...
  • ★ 저자 서문 ★ R은 데이터 분석과 그래픽을 위한 고급 프로그래밍 언어이자 환경이다. R은 베커(Becker), 챔버(Chambers), 윌크스(Wilks)의 S 언어와 수스만(Sussman)의 스킴(Scheme) 언어에 영향을 받았다. R 언어는 S 언어와 매우 비슷하지만 기본 구현과 의미는 스킴 언어에서 파생되었다. 이 책은 과학에서 경제학, 그리고 의학에서 공학에 이르기까지 다양한 분야의 초보와 중급 사용자를 대상으로 R 환경을 소개하는 것을 목적으로 한다. 이 책이 R에 대한 교과서뿐만 아니라 참고서로도 사용될 수 있기를 바란다. 책의 전반부는 통계나 컴퓨터에 대한 배경 지식이 없는 독자들을 대상으로 설명했지만, 후반부는 전반부에 대한 지식이 있다는 가정하에 설명했다. 이 책은 데이터 처리, 그래픽, 수학 함수, 광범위한 통계 분석 방법을 다룬다. 통계 분석 방법으로는 회귀 분석, 분산 분석, 일반화 선형모델링과 같은 기초 분석에서 시작하여 베이지안 분석, 공간 통계, 다변량 분석, 의사결정나무 모델, 혼합효과 모델, 시계열 분석 등과 같은 전문적인 주제를 다룬다. 검정 분석 이면에 깔린 가정을 설명하고, 통계 모델링에 중요한 접근 방법을 설명하지만, 통계 이론을 거의 포함하지 않았고 수학이나 통계 관련 배경 지식이 없어도 이해할 수 있게 했다. 여러분은 이미 적합한 통계 패키지를 숙달했을 텐데, 굳이 R 언어로 전환하려고 하는가? 이미 능숙한 통계 패키지가 있고, 매우 제한된 범위의 통계 검정을 수행하고 향후에 많거나 다양한 분석 작업을 수행하지 않는다면 굳이 전환할 필요가 없다. R 언어로 전환해야 하는 주요 이유는 첫째, 타의 추종을 불허하는 다양한 분야의 분석 사례와 둘째, 혼합효과 모델링이나 일반화 가법 모델링과 같은 새로운 최첨단 애플리케이션을 사용할 수 있기 때문이다. R을 학습해야 하는 두 번째 이유는 논문을 포함한 통계 관련 문서를 이해하기 위해서다. 더 많은 사람들이 R의 맥락에서 분석 결과 보고서를 작성하고 있으며, 보고서 작성자가 무엇에 대해 말하고 있는지에 대해 아는 것이 중요하다. R을 사용하는 다른 분석가를 알아보기 위해 주위를 둘러보자. 많은 사람이 이미 R로 전환했다. 세계 최고의 통계학자들 또한 대부분 R을 사용하고 있으며 이러한 사실은 많은 사람들이 R에 기여하고 있다는 것을 말해준다. R로 변경해야 하는 세 번째 이유는 고품질의 유용한 후원과 지원이 있기 때문이다. 웹상에는 R에 대한 질문에 답해줄 수 있는 전용 R 마법사라는 훌륭한 네트워크가 있다. 통계 계산을 잘하기 위해 노력하려 한다면, R의 구조와 이를 이용해 함수를 작성할 수 있다는 점은 큰 도움이 된다. 마지막으로, 이 제품은 무료라는 점이다. R은 세상에서 가장 훌륭한 통합 소프트웨어이며, 무료로 제공되기까지 한다. 대부분의 명령 코드는 S-PLUS에서도 똑같이 사용되지만, 일부분은 상당한 차이가 있다. 따라서 혼동하지 않도록 주로 R을 설명하는 데 집중했다. 어느 부분에서 S-PLUS가 R과 다른지는 설명하지는 않았다. 그러므로 S-PLUS에서 작업해야 한다면, 실제로 문제없이 실행되는지 확인해보는 것이 좋다 마이클 크롤리 (Michael Crawley) 영국 런던 임페리얼 칼리지 실우드파크 캠퍼스에서 강의하고 계신 교수다. 영국왕립학회 회원(Fellow of the Royal Society)이며 R과 통계학 관련 베스트셀러인 『Statistics: An Introduction using R』과 『Statistical Computing: An Introduction to Data Analysis Using S-Plus』의 저자이기도 하다. ★ 옮긴이의 말 ★ 흔히들 빅 데이터를 디지털 원유라고 부르며 이를 분석하면 막강한 ...
  • 마이클 크롤리(Michael Crawley) [저]
  • 영국 런던 임페리얼 칼리지 실우드파크 캠퍼스에서 강의하고 있는 교수다. 영국왕립학회 회원(Fellow of the Royal Society)이며 R과 통계학 관련 베스트셀러인 [Statistical Computing: An Introduction to Data Analysis Using S-Plus]의 저자기도 하다.
  • 정사범 [저]
  • 의사결정과 최적화 방법론에 관심이 많다. 세상에 존재하는 다양한 데이터를 이용해 당면한 문제를 해결하는 일을 하고 있다. 다양한 책과 현장 경험을 통해 데이터 수집, 정제, 분석, 보고 방법에 대한 지식을 얻는 것에 감사하고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『RStudio 따라잡기』(2013), 『The R book(Second Edition) 한국어판』(2014), 『예측 분석 모델링 실무 기법』(2014), 『데이터 마이닝 개념과 기법』(2015), 『파이썬으로 풀어보는 수학』(2016), 『데이터 스토리텔링』(2016), 『R에서 객체지향 프로그래밍 사용하기』(2016), 『파이썬 프로그래밍 개론』(2016), 『산업인터넷(IIOT)과 함께하는 인더스트리 4.0』(2017), 『장고 마스터하기』(2017), 『텐서플로로 구현하는 딥러닝과 강화학습』(2017), 『머신 러닝 알고리즘』(2019)을 번역했다.
  • 전체 1개의 구매후기가 있습니다.
좋습니다. ksy9*** 2022/01/11 평점 추천 0
배송잉조금 늦엇지만 내용이 좋습니다 lee9*** 2021/09/18 평점 추천 0
책의 두께가 기가 질릴 법도 하지만, 초보자 입문에서 중급자 응용까지 넓게 참고할 수 있는 책이다. Adria*** 2014/04/16 평점 추천 0
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