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데이터 처리의 기본을 다져주는 책! 보고서나 논문 작성에서 데이터 처리는 필수적 과정이며, 자료 분석을 위해서는 이를 수집하고정리하는 과정을 반드시 수행해야 한다. 그런데 데이터 처리 작업에는 상당한 통계적 지식이 필요하기 때문에 많은 사람들이 지레 부담을 느끼고 어려움을 겪는다. 이 책은 통계학에 익숙지 않은 학부생들을 대상으로 통계 이론과 복잡한 수식은 가급적 배제하고 ‘Storytelling with data’ 관점에서 데이터 처리 작업에

이 책은 수학 이론을 별로 쓰지 않으면서도 통계적 개념과 논리를 설명한다. 또한 통계적 방법을 기초부터 다루고 있지만 초급에 머무르지 않고 실전에 응용할 수 있는 수준까지 학습할 수 있도록 되어 있다. 그 과정에서 실생활에 활용할 수 있는 통계학을 쉽게 배울 수 있다. 처음 세 장은 기술 통계, 통계적 추론의 기본 개념과 방법, 두 집단의 비교를 위한 통계적 방법 등에 관한 것이다. 이 장을 통해 통계학을 새롭게 볼 수 있을 것이다. 4장부터

『Stata로 배우는 구조방정식모형』은 구조방정식모형 분석을 처음 접하는 연구자들이 Stata 통계프로그램에 대한 기본 구조와 함께 구조방정식모형을 쉽고 명확하게 이해할 수 있도록 체계적으로 구성하였다. 실증 분석이 가능한 거의 대부분의 모형을 제시함으로써 독자들로 하여금 책의 내용을 따라 연습하면서 자신이 분석하고자 하는 모형을 쉽게 구성해볼 수 있도록 하였다. 또한 Stata 시스템에 탑재된 자료를 활용해 예제 파일을 제시함으로써 독자들 역

가치창출의 세계를 여는 빅데이터 분석서! 세상의 변화와 트렌드가 축적되어 있는 데이터를 분석하여 미래를 예측하고 차별화된 전략을 수립하는 일은 우리가 살고 있는 사회를 더욱 가치 있게 만들 수 있다. 데이터가 가치창출의 원천이 되는 오늘날의 시대에 데이터 분석과 전략수립 능력은 미래의 경쟁력이며, 4차 산업혁명시대를 이끄는 원동력이라 할 수 있다. 이 책은 미래사회의 화두인 ‘빅데이터’와 ‘가치창출’을 염두에 두고 ‘어떻게 하면 데이터를 가치와

구조방정식모델의 A부터 Z까지 초보자의 눈높이에 맞춰 체계적으로 풀어낸 개념서 2012년 출간된 이래 ‘친절한 개념 설명과 다양한 분석사례를 갖춘’ 통계학 기본 교재로 독자들에게 큰 사랑을 받아온 《우종필 교수의 구조방정식모델 개념과 이해》 개정판이 나오게 되었다. 개정판에서는 초판의 장점을 그대로 살리면서 전체적으로 내용을 다듬고 내용을 보완하였다. 구체적으로, 초판에 포함되지 않았던 매개된 조절모델, 조절된 매개모델 및 통제변수의 활용에 대

오랜 시간 구조방정식모델을 연구하고 가르친 저자는 이러한 문제점을 깊이 인식하고, 구조방정식모델을 둘러싼 오해와 편견을 16가지 핵심질문으로 뽑아냈다. 이 책은 그에 대한 답으로, 연구자들이 이 기법을 보다 ‘정확히’ 이해하고 ‘적합하게’ 사용할 수 있도록 안내한다.

데이터마이닝이란 주제는 최근에 매우 보편화되어 많은 입문서가 출판되고 다양한 기법들이 논문을 통해 발표되고 있다. 하지만 이공계 대학생이나 대학원생을 위한 입문서는 찾아보기 어렵다. 이 책은 데이터마이닝을 접하는 독자들이 데이터마이닝의 주요 기법에 대한 이론을 쉽게 이해할 수 있도록, 단순한 소프트웨어 사용법을 싣는 대신에 대표적인 데이터마이닝 기법의 기본 개념 및 원리 등을 설명하는 데 주력했다.

기초 자료 분석을 도와주는 R 입문서. R의 활용법 중에서도 특히 데이터 처리에 초점을 두었다. R에 대한 소개 및 기본적인 활용 방법, 데이터 셋을 생성하고 저장하는 방법, 데이터의 구조 변경 및 결합 방법, 데이터베이스와의 연결, SQL 질의어 사용법, 새로운 객체를 생성시키기 위한 프로그래밍 방법, 행렬 데이터의 연산 처리 등을 다루고 있다. 또한 그래픽 함수 사용법, 주요 통계함수 사용법도 설명한다.

점차 쌓여 가는 빅데이터를 체계적으로 분석할 수 있는 방법에 대해 다룬 이 책은 총 2부로 구성되어 있다. 1부에서는 Excel과 SPSS 프로그램을 이용한 빅데이터 분석에 대해, 2부에서는 CMA를 이용한 메타분석에 대해 다룬다. 빅데이터 분석은 질적 자료와 양적 자료로 구성된 복합자료를 효과적으로 분석하여 의사결정과정에 적용할 수 있도록 시각화하는 방법이다. 따라서 개인이나 조직의 가치창출과 반드시 연계되어야 한다. 아무리 고급기법을 적용하

빅데이터 분석 시스템 개발에 꼭 필요한 핵심 Java 활용법 비전공자들도 쉽게 배울 수 있는 Java + Spark 프로그래밍 가이드! 4차산업혁명으로 다양하게 변모하는 기업 환경에서 필요와 목적에 맞는 빅데이터 분석 시스템 개발이 점차 중요해지고 있다. 이 책은 빅데이터 분석 시스템 개발의 밑바탕이 되는 Java 프로그래밍 활용법을 담고 있다. Java는 실제 기업 내에서 구동되는 분석 시스템의 많은 부분을 구현하고 있는 컴퓨터 언어이다. 전

데이터 분석의 장벽은 낮추고 활용도는 높인 Python! 이 책은 분석 기반 데이터 과학을 통한 문제 해결, 가치 창출을 지향한다. 이를 위해 데이터 분석의 기본 지식부터 머신러닝과 인공지능에 이르는 고급 지식까지 쉽고 체계적으로 담아내려고 힘썼다. 이 책이 추구하는 목표는 세 가지다. 첫째는 독자들이 데이터 과학에 대한 자신감을 배양함으로써 각자의 연구 분야에서 가치창출에 기여하도록 이끄는 것이다. 둘째는 다양한 활용 예제를 통해 실제적 학습