개정4판 | R과 통계분석 : Tidyverse 활용 상세페이지
출간 정보
- 2025.12.30 전자책 출간
- 2025.12.19 종이책 출간
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파일 정보
- 535 쪽
- 5.0MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791158087913
UCI
-
개정4판 | R과 통계분석 : Tidyverse 활용
작품 정보
R은 통계분석과 그래프 작성 및 통계적 프로그래밍에 적합한 매우 효과적인 분석 도구입니다. R은 잠시도 정체되어 있지 않고 끊임없이 진화하고 있으며, 놀라운 발전 속도를 항상 보여주고 있는데, 특히 패키지 tidyverse의 출현은 매우 주목할 사항입니다. 그것은 R의 모습이 tidyverse 이전과 이후로 완전히 구분된다고 할 수 있기 때문입니다. 데이터 다루기와 그래프 성능이 비교할 수 없을 만큼 향상되었고, 복잡한 분석 과정이 대폭 단순화되어 매우 효율적인 분석이 가능해졌습니다. 이러한 발전으로 인하여 R은 이제 data science를 위한 최적의 프로그래밍 언어로 자리매김을 확고하게 했다고 할 수 있습니다.
이 책은 R을 처음 접하는 초급 사용자나, R을 많이 사용하고 있지만 아직 tidyverse의 활용에 익숙하지 않은 사용자에게 실질적인 도움이 될 수 있도록 구성하였습니다. 1장에서 5장까지로 구성된 ‘1부 tidyverse의 활용’에서는 초급 사용자를 위한 R의 기본 개념에 대한 설명을 시작으로 해서, dplyr에 의한 데이터 프레임 다루기 및 ggplot2에 의한 자료 시각화를 소개하고 있으며, 다양한 유형의 외부 자료 입력 방법 및 tidy 데이터 만들기와 데이터의 통합 등을 다루고 있습니다. 1부의 내용만으로도 사용자들이 tidyverse 생태계에서 자료분석을 충분히 진행할 수 있다고 생각합니다.
‘2부 데이터 객체’에서는 다양한 구조의 R 데이터 객체에 대하여 6장부터 9장에 걸쳐 자세하게 살펴보고 있습니다. 통계 데이터는 매우 다양한 유형과 구조를 갖고 있는데, 각 자료의 유형에 맞는 분석 방식들이 있습니다. 2부의 내용이 자료의 유형별 적절한 분석 방식을 선택하는 데 도움이 될 것으로 생각합니다.
‘3부 프로그래밍’에서 다루고 있는 효율적인 프로그래밍 기법은 통계자료분석을 효과적으로 수행하기 위한 필수불가결의 요소라고 할 수 있습니다. 10장에서 다루는 함수는 분석 과정에서 필수적인 요소이며, 11장에서 다루는 반복 실행은 분석 과정에서 필연적으로 이루어지는 반복 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 몇 가지 방법을 다루고 있습니다.
‘4부 R에 의한 통계분석’은 R에서 구현되는 다양한 통계분석을 소개하고 있습니다. 12장에서 14장까지 통계분포와 자료탐색 및 통계적 추론과 관련된 다양한 분석 방법을 소개하고 있습니다. 다만 3판에서 다루었던 선형회귀모형과 로지스틱 회귀모형을 4판에서는 제외했습니다. 최근 들어 패키지 tidymodels의 출현으로 회귀모형을 포함한 다양한 예측모형의 분석을 온전히 tidyverse 생태계 안에서 진행하는 것이 가능해졌습니다. 따라서 base R 함수에 의한 회귀분석 과정을 다루는 것은 적절하지 않다고 판단했습니다.
R은 data science 분야에서 사용되는 여러 프로그래밍 언어 중에서 가장 뛰어난 통계분석 기능이 있는 언어이며, 끊임없이 진화하고 있습니다. 이러한 R의 변화를 반영하기 위해 Github에 사이트(https://yjyjpark.github.io/RnStat_4e/)를 운영하고 있습니다. 출간 후 수정이 필요한 내용이나 새롭게 추가되는 자료, 연습문제 풀이 등은 Github 사이트와 자유아카데미 자료실(http://www.freeaca.com)에 순차적으로 업로드될 예정입니다. 이 책을 집필할 때의 R 세션 정보는 다음과 같습니다.
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중략
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끝으로, 이 책이 R을 활용한 데이터 분석을 공부하는 독자들에게 실질적인 도움이 되기를 바라며, 빠르게 변화하는 데이터 과학의 흐름 속에서 R의 유용성과 가능성을 함께 탐구하는 계기가 되기를 기대합니다.
이 책은 R을 처음 접하는 초급 사용자나, R을 많이 사용하고 있지만 아직 tidyverse의 활용에 익숙하지 않은 사용자에게 실질적인 도움이 될 수 있도록 구성하였습니다. 1장에서 5장까지로 구성된 ‘1부 tidyverse의 활용’에서는 초급 사용자를 위한 R의 기본 개념에 대한 설명을 시작으로 해서, dplyr에 의한 데이터 프레임 다루기 및 ggplot2에 의한 자료 시각화를 소개하고 있으며, 다양한 유형의 외부 자료 입력 방법 및 tidy 데이터 만들기와 데이터의 통합 등을 다루고 있습니다. 1부의 내용만으로도 사용자들이 tidyverse 생태계에서 자료분석을 충분히 진행할 수 있다고 생각합니다.
‘2부 데이터 객체’에서는 다양한 구조의 R 데이터 객체에 대하여 6장부터 9장에 걸쳐 자세하게 살펴보고 있습니다. 통계 데이터는 매우 다양한 유형과 구조를 갖고 있는데, 각 자료의 유형에 맞는 분석 방식들이 있습니다. 2부의 내용이 자료의 유형별 적절한 분석 방식을 선택하는 데 도움이 될 것으로 생각합니다.
‘3부 프로그래밍’에서 다루고 있는 효율적인 프로그래밍 기법은 통계자료분석을 효과적으로 수행하기 위한 필수불가결의 요소라고 할 수 있습니다. 10장에서 다루는 함수는 분석 과정에서 필수적인 요소이며, 11장에서 다루는 반복 실행은 분석 과정에서 필연적으로 이루어지는 반복 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 몇 가지 방법을 다루고 있습니다.
‘4부 R에 의한 통계분석’은 R에서 구현되는 다양한 통계분석을 소개하고 있습니다. 12장에서 14장까지 통계분포와 자료탐색 및 통계적 추론과 관련된 다양한 분석 방법을 소개하고 있습니다. 다만 3판에서 다루었던 선형회귀모형과 로지스틱 회귀모형을 4판에서는 제외했습니다. 최근 들어 패키지 tidymodels의 출현으로 회귀모형을 포함한 다양한 예측모형의 분석을 온전히 tidyverse 생태계 안에서 진행하는 것이 가능해졌습니다. 따라서 base R 함수에 의한 회귀분석 과정을 다루는 것은 적절하지 않다고 판단했습니다.
R은 data science 분야에서 사용되는 여러 프로그래밍 언어 중에서 가장 뛰어난 통계분석 기능이 있는 언어이며, 끊임없이 진화하고 있습니다. 이러한 R의 변화를 반영하기 위해 Github에 사이트(https://yjyjpark.github.io/RnStat_4e/)를 운영하고 있습니다. 출간 후 수정이 필요한 내용이나 새롭게 추가되는 자료, 연습문제 풀이 등은 Github 사이트와 자유아카데미 자료실(http://www.freeaca.com)에 순차적으로 업로드될 예정입니다. 이 책을 집필할 때의 R 세션 정보는 다음과 같습니다.
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끝으로, 이 책이 R을 활용한 데이터 분석을 공부하는 독자들에게 실질적인 도움이 되기를 바라며, 빠르게 변화하는 데이터 과학의 흐름 속에서 R의 유용성과 가능성을 함께 탐구하는 계기가 되기를 기대합니다.
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