1. 시작 (충분히 쓸 만한 나만의 R)

2. R의 문법과 함수명은 외워야 할까?

3. R의 자료형
3.1 변수 선언 및 사용하기
3.1.1 숫자, 소수점
3.1.2 문자열
3.2 R의 데이터 구조 (변수보다 중요한)
3.2.1 Vector – 벡터
3.2.2 Matrix - 행렬
3.2.3 Array - 배열
3.2.4 Dataframe - 데이터 프레임
3.2.5 List - 리스트

4. 함수
4.1함수는 왜 사용할까?
4.2 함수 문법 및 사용법

5. 제어문
5.1 조건 선택 ( if )
5.2 조건 선택2 ( switch )
5.3 반복문1 ( for )
5.4 유용한 반복문 (while / repeat)
5.4.1 while.
5.4.2 repeat
5.5 어렵지만 유용한 반복문 apply
5.6 리스트를 활용하는 반복문 lapply

6. 데이터 프레임 다루기
6.1 매우 중요한 dplyr
6.2 dplyr 함수 (7가지)
6.2.1. rename()
6.2.2. select()
6.2.3. filter()
6.2.4. mutate()
6.2.5. arrange()
6.2.6. summarize()
6.2.7. group_by()

7 데이터 다루기 응용편(유용한 팁 모음)
7.1 데이터프레임 비교 후 처리하기 (중복 확인 및 추출하기)
7.2 특정 컬럼 내용 바꾸기 / 컬럼 제거하기
7.3특정 컬럼 간단하게 삭제하기
7.4 데이터 형 변환
7.4.1. NA를 0으로 변환
7.4.2. Factor를 character 로 변환
7.4.3 Factor를 숫자(numeric)로 변환 시 주의할 점
7.5 데이터프레임 열/행 합치기
7.5.1 rbind / cbind.
7.5.2. bin_rows() / bind_cols()
7.6 엑셀 불러와 사용하기
7.7 내용 유지하며 중복 행 합치기

8. 마치며

※서비스 설명

1) R을 독학하고자 하는 사람들에게 효과적인 학습 방법을 제공하기 위한 노하우 기반 교재 입니다.

R을 통한 데이터 분석에서는 실제로 몇 가지의 문법들만 잘 이해하여도 충분히 분석이 가능합니다. 하지만 그 몇 가지의 문법을 확실히 자신의 것으로 이해하는 과정은 무엇보다 중요한 이슈입니다.

따라서 이 책에서는 일반적인 교재와 다르게 실제 현업의 데이터분석을 위해 알아야 할 핵심 문법을 정리하였고, 암기 위주의 문법 설명이 아닌 개념과 필요 이유 그리고 이를 이해하기 위한 접근 방법을 최대한 쉽게 기술했습니다.

부분적으로 문법의 이해를 돕기위해 일반 생활에서 접할 수 있는 사례등을 비유하며 최대한 공부하는 사람의 입장에서 읽기 편하게 작성했습니다. 또한 이를 기반으로 궁극적으로 문법의 기초 프레임을 깨닫고 활용할 수 있는 감을 잡는데 집중하고, 그 노하우를 전달하기 위해 노력했습니다.

2) 본 책의 특징은 모든 문법을 다루고 있지 않는다는 것입니다. 따라서 금액은 일반 교재보다는 저렴한 가격을 측정했습니다.

※전문가 소개

1) 저는 현재 기업의 데이터를 분석하여 업무 프로세스에 대한 인사이트를 도출하는 업무를 하고 있습니다. SKT, KB카드, LG CNS 등과 같이 큰 회사들의 분석 업무를 담당하여 수행하였고, 이 과정에서 분석에 사용된 주 언어는 R입니다.

실무 경험 속에서 실무적인 데이터 분석 업무를 효과적으로 수행하기 위한 R의 학습에 있어 기본이 되는 문법의 개념과 필요 이유를 파악하고, 자신의 것으로 만들 수 있는 효과적인 방법이 핵심이라는 것을 체감하고 있습니다.

이 책을 통해 이러한 핵심을 효과적으로 전달해 드리기 위해 노력했습니다.

2) 경기대학교 컴퓨터 과학과 박사 졸업 (2019년)

아주대학교 병원 의료정보학과 Post-Doc 수행 (2019~2020)

(주)퍼즐데이터 프로세스 인텔리전스팀 분석 컨설턴트(책임연구원) (2020 ~ 현재)

3) 목차 요약

1. 시작 (충분히 쓸 만한 나만의 R)

2. R의 문법과 함수명은 외워야 할까?

3. R의 자료형

3.1 변수 선언 및 사용하기

3.1.1 숫자, 소수점

3.1.2 문자열

3.2 R의 데이터 구조 (변수보다 중요한)

3.2.1 Vector – 벡터

3.2.2 Matrix - 행렬

3.2.3 Array - 배열

3.2.4 Dataframe - 데이터 프레임

3.2.5 List - 리스트

4. 함수

4.1함수는 왜 사용할까?

4.2 함수 문법 및 사용법

5. 제어문

5.1 조건 선택 ( if )

5.2 조건 선택2 ( switch )

5.3 반복문1 ( for )

5.4 유용한 반복문 (while / repeat)

5.4.1 while.

5.4.2 repeat

5.5 어렵지만 유용한 반복문 apply

5.6 리스트를 활용하는 반복문 lapply

6. 데이터 프레임 다루기

6.1 매우 중요한 dplyr

6.2 dplyr 함수 (7가지)

6.2.1. rename()

6.2.2. select()

6.2.3. filter()

6.2.4. mutate()

6.2.5. arrange()

6.2.6. summarize()

6.2.7. group_by()

7 데이터 다루기 응용편(유용한 팁 모음)

7.1 데이터프레임 비교 후 처리하기 (중복 확인 및 추출하기)

7.2 특정 컬럼 내용 바꾸기 / 컬럼 제거하기

7.3특정 컬럼 간단하게 삭제하기

7.4 데이터 형 변환

7.4.1. NA를 0으로 변환

7.4.2. Factor를 character 로 변환

7.4.3 Factor를 숫자(numeric)로 변환 시 주의할 점

7.5 데이터프레임 열/행 합치기

7.5.1 rbind / cbind.

7.5.2. bin_rows() / bind_cols()

7.6 엑셀 불러와 사용하기

7.7 내용 유지하며 중복 행 합치기

8. 마치며