필자는 처음 R 언어를 배우는 분들을 염두에 두고 이 책을 서술하였다. 저술하면서 내용을 가급적 간략히 언급하였고, 어려운 용어는 알기 쉽게 풀어 쓰려고 노력하였다. 또한, 많은 예제를 구성해 놓아 따라 하다 보면 자연스럽게 R을 사용할 능력을 습득할 수 있으리라 생각된다. 이 책으로 인해 R 언어를 배우고자 하는 분들에게 좋은 디딤돌이 될 수 있었으면 한다.
Part 1｜ R 작업 환경과 기초 문법
1. R 프로그램의 소개
2. R 프로그램 설치하기(Windows 10 기준)
3. RStudio 프로그램 설치하기
Part 2｜ R 기초 사용법
1. R의 기본 사용법
2. R의 데이터의 기본 유형과 특수 유형
Part 3｜ R 데이터의 형태
1. 벡터
2. 요인
3. 행렬
4. 배열
5. 리스트
6. 데이터 프레임
Part 4｜ 외부 데이터 읽어오기
1. 텍스트 데이터 불러오기
2. CSV 데이터 불러오기
3. 엑셀 데이터 불러오기
4. URL 데이터 불러오기
Part 5｜ 데이터 전처리(핸들링)
1. 데이터 프레임과 핸들링
2. 데이터 프레임의 속성
3. 데이터 프레임의 데이터 추출하기
4. 데이터 프레임의 데이터 정렬하기
Part 6｜ 질적(범주형) 데이터의 분석
1. 통계의 시작 - 데이터의 개념과 이해
2. 빈도와 백분율의 개념
3. 질적 자료와 그래프(막대＋{원)
4. R을 이용한 일변량 질적 자료의 분석
Part 7｜ 양적(수치형) 데이터의 분석 - 통계의 시작
1. 양적 자료의 표 = 기술 통계량 기준
2. 양적 수치형 데이터 그래프
[저자 서문]
프로그래밍 언어(R Programming Language)는 수치 분석과 기계학습 분야 개발에 중요한 도구이다. 그러나 R 언어는 개발자가 알아야 할 장점과 단점이 존재한다. 1990년대에 처음 등장한 R에 대한 관심은 계속 증가하고 있는데, S 통계 프로그래밍 언어의 구현 중 하나로 사용됐다. 오랫동안 R로 프로그래밍을 해왔고 대학과 코세라(Coursera) 온라인 플랫폼에서 R을 가르치기도 하는 베테랑 프로그래머 로저 펭은 “R은 통계 분야에서 가장 인기 있는 언어”라고 말하기도 했다.
펭은 “R의 좋은 점은 컴퓨터 과학 수준에서 프로그램하기가 무척 쉽다는 것”이라며 “속도가 그동안 개선되었으며 다양한 데이터 집합, 도구, 소프트웨어 패키지를 포괄하는 일종의 접착 언어 역할을 한다”고 말했다. 또한, “통계학자를 위해 내장된 기능이 아주 많다”면서, “R은 확장 가능하고 개발자에게 데이터 분석을 위한 자체 도구와 방법을 만들 수 있는 풍부한 기능을 제공한다. 시간이 지나면서 생명과학이나 인문학 등 다른 분야에서 R 언어로 유입된 사람도 많아졌다”고 말했다. 그리고, 허락을 구할 필요 없이 원하는 대로 확장할 수 있다는 점도 강조했다. 실제로 펭은 몇 년 전 R의 사용 조건이 큰 도움이 됐다고 회상하며 “처음 R이 나왔을 때 가장 큰 장점은 자유 소프트웨어라는 점이었다. 소스 코드를 비롯한 모든 요소를 볼 수 있었다”고 말했다.
온라인 프로그래밍 교육 업체 코드 스쿨(Code School)의 데이터 과학자 맷 애덤스는 “R은 재현 가능한 고품질 분석을 생성하기 위한 최선의 수단이다. 데이터를 다룰 때 필요한 모든 유연성과 기능을 갖추고 있다. R로 만든 대부분의 프로그램은 사실상 프로젝트로 구성된 스크립트 모음일 뿐”이라고 말했다. 그는 “패키지 생태계의 광활함은 단연 R의 가장 큰 장점 중 하나다. 어떤 통계 기법을 사용하든 그에 맞는 R 패키지가 이미 나와 있다고 보면 된다”고 말하면서 패키지 생태계도 R의 장점을 이야기하였다.
R에는 장점이 많지만 단점도 있다. 애덤스는 “현재 R의 가장 큰 숙제는 메모리 관리, 속도, 효율성”이라며 “각 분야에서 많은 발전이 이루어졌고 지금도 진행 중이다. 또한 다른 언어를 사용하다 R을 접한 사람들은 R이 까다롭다고 느낄 수 있다”고 말했다. 또한, “최초 설계된 시점을 감안하면 R은 오래된 언어”라고 말했다. R 언어는 그 설계 특성상 매우 큰 데이터 집합을 사용한 작업을 수행할 때 문제가 발생할 수 있다. 데이터를 물리적 메모리에 저장해야 하기 때문이다. 다만 펭은 컴퓨터에 장착되는 메모리 용량이 증가함에 따라 이 문제도 과거만큼 심각하진 않다고 덧붙였다. 그리고, 보안과 같은 기능이 내장되어 있지 않다는 점, 웹 브라우저에 내장할 수 없으므로 웹 또는 인터넷 앱에는 사용할 수 없다는 점, 오랫동안 양방향 참가 활동이 많지 않다는 점 등의 다양한 단점을 지적하였다.
“R은 고급 프로그래머 전용이 아니다”
애덤스와 펭, 두 사람 모두 R을 접근하기 쉬운 언어로 평가한다. 애덤스는 “나는 컴퓨터 과학을 전공하지 않았고 프로그래머가 될 생각도 없었다. 프로그래밍 기초에 대한 지식이 있으면 R을 처음 이용하는데 도움이 되겠지만 필수 요건은 아니다”라고 말했다. 애덤스는 “더 극단적으로 말하면 R이 프로그래머용이라는 말도 정확하지 않다. R은 프로그래밍에 대한 적성에 관계없이 데이터 지향적인 문제를 해결하려는 사람에게 적합한 언어”라고 말했다.
필자는 처음 R 언어를 배우는 분들을 염두에 두고 이 책을 서술하였다. 저술하면서 내용을 가급적 간략히 언급하였고, 어려운 용어는 알기 쉽게 풀어 쓰려고... 노력하였다. 또한, 많은 예제를 구성해 놓아 따라 하다 보면 자연스럽게 R을 사용할 능력을 습득할 수 있으리라 생각된다. 이 책으로 인해 R 언어를 배우고자 하는 분들에게 좋은 디딤돌이 될 수 있었으면 한다.
문재영 [저]
동서대학교 경영학부 경영학전공 교수로 재직 중이다. 동서대학교 경영학부 학사를 거쳐 경희대학교에서 MIS 석사 및 동대학원에서 MIS 박사학위를 받았다. 주요 연구 분야는 빅데이터분석, 품질경영, 데이터베이스 등이 있다.
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