R로 하는 빅데이터 분석 : 데이터 전처리와 시각화

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ISBN

9791196014476

쪽수 : 328쪽

김권현 | 숨은원리 | 2019년 03월 01일

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책 소개

프로그래밍 경험이 있는 독자를 대상으로, 오픈 소스 데이터 분석 도구인 R을 활용하여 데이터를 불러들이고, 가공하고, 시각화하는 방법을 설명한다. 특정한 기능을 하는 함수들을 설명하기 전에 데이터 전처리의 목적과 기능에 대한 개념적인 이해를 우선 할 수 있도록 도와준다. 그리고 날짜시간 자료형, 문자열 자료형, 정규표현식 등에 대한 원리와 응용 방법을 자세하게 설명하여 복잡한 전처리 과정에서도 논리적 오류를 범하지 않도록 한다.

저자 소개

서울에서 태어나 줄곧 서울에서 학교를 다녔다.

”수학의 놀라움은 쉽게 알 수 없는 사실을 논리적으로 밝혀낸다 것이었다. 그 논리를 따라가면 어쩔 수 없다. (평면 위의) 모든 삼각형의 내각의 합은 180도이고, 모든 직각삼각형은 피타고라스의 정리를 따른다.“

하지만 학교 수업에 불만이 많았다. ‘컴퓨터가 인수분해, 미분, 적분을 척척 해내는 21세기에 우리가 배워야 할 것은 수학적 지식이 아니라 수학적 사고 능력이 아닌가?’

그래서 시대의 요구에 부합하는 수학책의 집필을 시작한다. 그리고 10여 년이 흘렀다. 대학원 수학교육심리학 수업에서 현직 중고등학교 선생님과의 토론을 통해 책의 완성도를 높였다. 출판사의 요구로 일반 독자가 어려워할 만한 부분은 과감하게 삭제했다. 이번 책에서 미처 다 담지 못한 내용을 가지고 <수학의 숨은 원리, 제 2권을 계획하고 있다.

- 서강대학교 대학원 강사
- 서울대학교 인지과학 박사
- 서울대학교 물리학 학사

목 차

1 들어가기 1.1 R … … … … … … … … … … … … 8 2 R의 패키지(Packages) 2.1 패키지 설치 … … … … … … … … … … . 9 2.2 패키지 관련 정보 … … … … … … … … … . 10 2.3 패키지 불러오기/확인하기/제거하기 … … … … … … 11 2.4 패키지 관리하기 … … … … … … … … … . 12 2.5 중복되는 함수와 변수 … … … … … … … … . . 12 3 R의 변수, 자료형, 연산/함수 3.1 R의 변수 … … … … … … … … … … . . 13 3.2 R의 데이터 타입(자료형) … … … … … … … … 17 3.3 연산(Operations)과 함수(Functions) … … … … … . . 20 3.4 특별한 값 … … … … … … … … … … . . 26 4 데이터 구조 4.1 벡터(Vector) … … … … … … … … … … 31 4.2 데이터 구조에 따른 생성, 참조, 수정, 추가, 삭제 함수 … … … . 43 4.3 CRUD(Create, Read, Update, Delete) … … … … … 51 4.4 3+차원의 배열 … … … … … … … … … . . 53 5 dplyr 패키지를 활용한 데이터 가공 5.1 magrittr의 파이프 연산자 … … … … … … … . . 59 5.2 dplyr의 방식: 부분 선택(Subsetting) … … … … … . . 62 5.3 dplyr의 방식 : 수정 … … … … … … … … . . 68 5.4 dplyr의 기타 편의 기능 … … … … … … … … . 74 6 날짜와 시간(Date and Time) 6.1 날짜의 표기 … … … … … … … … … … . 80 6.2 날짜 표기 변환 … … … … … … … … … . . 81 6.3 날짜시간 표기 인식 … … … … … … … … … 82 6.4 날짜, 시간 연산 … … … … … … … … … . . 89 6.5 날짜(시간)의 특정한 정보 참조 … … … … … … … 90 6.6 날짜(시간) 갱신 … … … … … … … … … . 90 6.7 활용예 … … … … … … … … … … … 93 7 팩터형 데이터타입 7.1 팩터형의 중요성 … … … … … … … … … . 96 7.2 데이터 전처리에 있어서 팩터형 … … … … … … … 96 7.3 forcats 패키지 … … … … … … … … … . . 98 8 R로 데이터 읽어오기 8.1 R 내장 데이터 … … … … … … … … … . . 101 8.2 들어가기 : write.table/read.table, save/load … … … . . 102 8.3 텍스트로 저장된 데이터 화일 읽기 … … … … … … . 103 8.4 EXCEL 화일 읽기 … … … … … … … … … 110 8.5 그 밖의 통계 프로그램 데이터 화일 … … … … … … . 111 9 데이터 가공 9.1 집단별로 함수 적용하기 … … … … … … … … . 114 9.2 여러 데이터 프레임 합치기 … … … … … … … . . 119 9.3 세로형/가로형 변환 … … … … … … … … … 125 10 패키지 데이터테이블(data.table) 10.1 package:dplyr과 package:data.table의 비교 … … … … . 127 10.2 data.table의 키(key) 활용하기 … … … … … … . . 143 10.3 data.table을 활용한 병합 … … … … … … … . . 148 10.4 그 밖의 특수한 기호 : .SD, .GRP, .N, .I, .BY, .EACHI … … … . 157 10.5 데이터테이블 종합 … … … … … … … … … 165 11 문자열(character) 11.1 인코딩 … … … … … … … … … … … 167 11.2 대표적인 인코딩 방법 … … … … … … … … . . 168 11.3 그 밖의 인코딩 방법 … … … … … … … … … 168 11.4 R에서 인딩 다루기 … … … … … … … … . . 169 11.5 R에서 문자열 입력 … … … … … … … … … 171 11.6 유니코드 정규화(Normalization) … … … … … … . 173 11.7 문자열의 정렬 … … … … … … … … … … 174 11.8 문자열을 다루는 함수들 … … … … … … … … . 176 11.9 패키지 stringr을 활용한 문자열 관리 … … … … … . . 182 12 정규표현식 12.1 R과 정규표현식 … … … … … … … … … . . 185 12.2 확장정규표현식(ERE; Extended Regular Expressions) … … . 186 13 정규표현식을 활용한 문자열 데이터 가공: 개념적 접근 13.1 패턴과 일치하는 부분과 관련된 정보 … … … … … … 200 13.2 패턴과 일치하는 부분을 활용하여 가공하기 … … … … … 200 14 흐름 제어와 함수 14.1 제어문: 조건과 반복 … … … … … … … … . . 201 14.2 함수 … … … … … … … … … … … . 209 15 1변수 기술 통계량 15.1 집중경향치 … … … … … … … … … … . 215 15.2 변산성 측정치 … … … … … … … … … … 216 15.3 범주형, 순위형 변수 … … … … … … … … … 217 16 데이터 프레임의 모든 변수(컬럼)에 대해 요약통계치 구하기 16.1 함수 목록은 다음과 같다… … … … … … … … . 219 17 간편 시각화 17.1 간편 시각화의 예 … … … … … … … … … . 222 18 ggplot2 18.1 들어가기 … … … … … … … … … … . . 227 18.2 시각적 맵핑(Aesthetic mapping) … … … … … … . 229 18.3 기하학적 대상(geom) … … … … … … … … . . 248 18.4 보조선(Auxillary lines) … … … … … … … … 257 18.5 좌표계(Coordinate system) … … … … … … … . 259 18.6 범례(Legends) … … … … … … … … … . . 265 18.7 제목과 테마(Title and Theme) … … … … … … . . 267 18.8 결과 정리 및 저장 … … … … … … … … … . 273 18.9 ggplot2(gg = Grammar of Graphics) 총정리 … … … … 275 19 연습문제 해답 데이터 불러들이기 … … … … … … … … … … 279 제어와 함수 I… … … … … … … … … … … 282 부록 1. R에서 하는 벡터/행렬 연산 벡터연산 … … … … … … … … … … … . . 283 한 행렬 연산 … … … … … … … … … … … 283 두 행렬의 연산 … … … … … … … … … … . . 284 선형(행렬) 대수 … … … … … … … … … … . 285 부록 2. R의 색 부록 3. RStudio 치트시트

출판사 서평

이 책은 쿡북(Cookbook)이 아니다!

물론 프로그래밍 언어으로 원하는 목적을 달성하는 가장 빠른 방법은 이미 작동하는 소스 코드를 실행하는 것이다. 하지만 소스 코드를 고쳐야 한다면!?!

그 때부터는 수많은 문법오류, 논리오류(버그)에 잘 돌아가던 프로그램도 안 돌아가는 신비한 경험을 하게 된다. 그 버그란 무엇 때문에 생기는가? 실수, 수면부족, 주의 산만 등 다양한 원인이 있겠지만, 또 다른 주요 원인은 튼튼하지 못한 기초에 있다!

？ NA 3은 왜 NA이고, NA | TRUE는 왜 TRUE인가?
？ 데이터테이블(data.table)의 복잡한 문법은 어떻게 이해해야 하는가?
？ 정규표현식의 메타문자는 무엇이고, 어떻게 다루어야 하는가?
？ ggplot2의 수많은 옵션은 어떻게 외워야 할까?

패키지, 벡터, 데이터프레임 등 기초부터 데이터테이블, 정규표현식, ggplot2까지
데이터 전처리와 시각화를 위한 핵심을 모두 담았다!

이 책은 어느 정도 프로그래밍 경험이 있는 독자를 대상으로, 오픈 소스 데이터 분석 도구인 R을 활용하여 데이터를 불러들이고, 가공하고, 시각화하는 방법을 설명한다. 이 책은 시중의 책들과 달리 특정한 기능을 하는 함수들을 설명하기 전에 데이터 전처리의 목적과 기능에 대한 개념적인 이해를 우선 할 수 있도록 도와준다. 그리고 날짜시간 자료형, 문자열 자료형, 정규표현식 등에 대한 원리와 응용 방법을 자세하게 설명하여 복잡한 전처리 과정에서도 논리적 오류를 범하지 않도록 한다. 분산처리 없이 빅데이터 처리를 할 수 있는 마지막 보류인 데이터테이블을 dplyr 패키지의 함수와 비교하여 이해를 도왔고,ggplot2의 설명에서는 플롯의 수많은 옵션을 정하는 방법을 한 눈에 보기 싶게 보여준다. 그 밖에도 부록으로 RStudio의 치트시트를 수록하였다. 어느 정도 R에 익숙한 독자들에게도 R의 데이터 전처리와 시각화에 대해 좀 더 깊이 알 수 있게 하였다. 레퍼런스 북으로도 손색이 없다.

？？？ R 최신 버전 3.5.2(2018-12-20) 반영
？ 빅데이터 분석을 위한 최선의 선택-data.table 패키지(최신버전 1.12.0)에 대한 설명 수록
？ RStudio의 ggplot2(최신버전 3.1.0) 등 패키지 치트시트(cheatsheet) 수록
？ 백과사전식의 나열이 아니라 개념 중심의 체계적인 이해 중시
？ 좀 더 테크니컬한 심층 활용 방법과 오류를 사전에 방지하는 방법 설명
？ 각종 참고 자료 및 표 수록
？ 다양한 원서의 내용 종합
- Spector(2008). Data Manipulation with R.
- Kabacoff(2015). R in Action: Data Analysis and Graphics with R
- Wickham(2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis.
- Lander(2017). R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics.
- Wickham & Grolemund(2017). R for Data Science.
- Van Der Loo & De Jong(2018). Statistical Data Cleaning with Applications in R.
？ ds.sumeun.org 홈페이지 운영

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