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[혼공학습단 8기 활동 리뷰] 혼자 공부하는 R 데이터분석 함께 공부하기 [혼공학습단 8기 활동 리뷰] 혼자 공부하는 R 데이터분석 함께 공부하기 개인적으로 IT 관련 책을 읽고 공부하는 것을 좋아합니다. IT 기술 자체에 관심이 있기 때문이기도 하고, 비전공자이지만 개발자로 새로운 삶을 살아보는 것에 대한 동경이 있기도 하고, 다양한 수업 자료와 컨텐츠를 개발해보고 싶기도 하기 때문입니다. 여러 IT 분야들 중에서도 최근에는 인공지능 기술과 데이터분석에 대한 관심이 많이 생겼습니다. 통계학과 R 프로그램에 대해 좀 더 자세히 공부해보면 좋겠다는 생각을 하고 있는 찰나에 SNS에서 혼공학습단을 모집한다는 내용을 보게 되었습니다. 사실 혼공단 활동은 이번이 처음은 아닙니다. 찾아보니 2020년 여름에 혼공단 4기 활동으로 "혼자 공부하는 첫 프로그래밍 with 파이썬"을 공부했.. 2022. 8. 28.
[R 데이터분석 기초] 상자 그림 그리기 boxplot | 평균값, 최댓값, 최솟값, 중앙값, 사분위수 의미 상자 그림(boxplot)은 데이터의 분포를 비교하거나 이상치(outlier)를 판단할 때 주로 사용하는 그래프입니다. 상자 그림은 다음과 같이 5가지 항목을 시각화한 요약 정보를 제공합니다. 극단값(최댓값과 최솟값), 제3사분위수, 평균값, 중앙값, 제1사분위수로 구성됩니다. 각 항목은 어떤 의미를 가지고 있는지 알아봅시다. 상자 그림 그리기 R에서 상자 그림은 boxplot() 함수로 그립니다. boxplot(변수명) boxplot() 함수의 옵션 ylim : y축의 범위 names : 변수에 이름 붙이기 col : 색상 # boxplot 예시 boxplot(데이터1, 데이터2, ylim = c(0, 60), main = "boxplot", names = c("21년건수", "20년건수"), col .. 2022. 7. 31.
[서평] 효과적인 데이터 시각화 전략 추천 책 - 핸즈온 데이터 시각화 Hands-On Data Visualization(한빛미디어) 효과적인 데이터 시각화 전략 20가지 시각화 도구 사용법 개인적으로 데이터 분석에 관심이 많습니다. 그래서 데이터 분석에 관한 여러 가지 툴과 기술에 대한 책들을 보며 공부하고 있습니다. 그동안엔 R이나 파이썬 같은 데이터 분석 툴에 집중해서 공부를 해 왔다면 이번에 보게 된 "핸즈온 데이터 시각화"는 그와 달리 조금 특별한 책이었습니다. 데이터 분석에 관한 다른 책들에도 기본적으로는 데이터 시각화에 대한 이야기를 다룹니다. R에서는 gglpot, googleVis, 파이썬에서는 matplotlib, seaborn 같은 시각화 라이브러리를 활용하여 다양한 차트들을 그릴 수 있습니다. 이 책 "핸즈온 데이터 시각화"는 이보다 훨씬 다양한 여러 가지 데이터 시작화 도구들을 소개합니다. 구글 스프레드시트/차트.. 2022. 7. 27.
[혼공단] 혼공R이 3주차 미션 - Chapter 3. R 프로그래밍 익히기. (feat. 혼자 공부하는 R 데이터분석), 사용자정의 함수, 조건문 [혼공단] 혼공R이 3주차 미션 - Chapter 3. R 프로그래밍 익히기. (feat. 혼자 공부하는 R 데이터분석), 사용자정의 함수, 조건문 이번주 스터디 내용 요약 이번 주에는 혼자 공부하는 R 데이터분석 'Chapter 3. R 프로그래밍 익히기" 장을 스터디하였습니다. 데이터 분석을 위한 기본 개념으로 변수와 함수에 대하여 알아보았습니다. 변수명을 만드는 규칙, 변수에 할당연산자( 2022. 7. 23.
[R 데이터분석 기초] 데이터 분석을 위한 5단계 과정 순서 데이터 분석의 5단계 과정 데이터 분석은 과거 및 현재에 일어난 상황을 활용하여 현황을 파악하고, 앞으로 다가올 상황을 예측하거나 일어날 상황에 대해 타당한 근거 자료를 제시할 수 있도록 준비하는 과정입니다. 데이터 분석 흐름도를 보면 모든 과정이 한 번의 주기로 끝나는 것 처럼 보이지만, 살제로는 전체 과정이 계속 반복되는 순환 구조라고 볼 수 있습니다. 데이터 분석 설계 데이터 준비 데이터 가공 데이터 분석 결론 도출 - 방향성 기획 - 방법론 검토 - 가설 설정 - 데이터 확보 및 준비 - 데이터 파악 - 추출 및 정제 - 파생 변수 생성 - 데이터 병합 - 통계 분석 - 그래프 및 시각화 - 분석 결과 해석 - 분석 결과 정리 데이터 분석은 데이터 분석 설계 → 데이터 준비 → 데이터 가공 → 데.. 2022. 7. 9.
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