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모두의 R 데이터 분석

모두의 시리즈
김도연 저자(글)
길벗 · 2020년 09월 28일
10.0 (5개의 리뷰)
추천해요 (40%의 구매자)
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모두의 R 데이터 분석 상세 이미지
초보자와 비전공자를 위한 가장 쉬운 R 데이터 분석 입문서!
데이터 셰프가 되어 데이터를 요리해 보자!
데이터 분석은 어떻게 하는 걸까? R을 전혀 모르는데 가능할까? 책에서는 데이터 분석 과정을 ①데이터를 처리하고 ②그려 보며 ③이해하는 흐름으로 정리하며, 각 과정을 요리하는 과정에 비유하여 설명한다. 또한, R과 RStudio 설치법부터 시작해 전작 『모두의 SQL』처럼 비전공 실무자가 가장 많이 사용하는 R 핵심 내용만 다루며, 130개 일러스트와 간결한 설명으로 직관적으로 이해할 수 있다. 특히 마지막 장에서는 가상의 비즈니스 데이터로 ‘패밀리 레스토랑’의 ‘멤버십 기획 프로젝트’를 진행하면서 실제 데이터 분석 과정을 경험한다. R로 데이터 분석을 처음 시작하려는 모든 사람에게 소개하며, 이 책으로 데이터 셰프가 되어 데이터를 직접 요리해 보자!

작가정보

저자(글) 김도연

경영 정보를 전공하고 가전 회사 고객관리 CRM 시스템을 시작으로 빅데이터 솔루션을 운영하기 시작했으며, 글로벌 호텔에서 마케팅 팀 CRM 매니저로 근무했다. 현재 디지털 마케팅과 CRM 데이터 분석 부문에서 일하고 있다. 이론을 넘어서는 실용적 디지털 마케팅과 데이터 분석에 관심이 많고, 실무 경험을 바탕으로 ‘비전공자를 위한 SQL 및 디지털 마케팅’ 강의를 한다. 전작으로 『모두의 SQL』(길벗, 2018)이 있다.

목차

  • 1장. 데이터 분석과 요리
    UNIT 1 처리하고 그려 보며 이해하기
    UNIT 2 데이터 분석 = 맛있는 요리하기
    정리

    2장. R 알아보기
    UNIT 1 R이란
    UNIT 2 R과 비슷한 분석 프로그램들
    UNIT 3 R과 데이터 마이닝
    정리

    3장. R 설치 및 기본 사용 방법 익히기
    UNIT 1 R 설치
    UNIT 2 RStudio 설치
    UNIT 3 RStudio와 R의 기본 사용 방법 이해
    정리

    4장. 요리 재료 특성 알기: 데이터의 종류, 구조, 형태
    UNIT 1 데이터 종류
    UNIT 2 데이터 구조
    UNIT 3 데이터 형태
    정리

    5장. 요리 도구 준비: 변수와 함수, 그리고 패키지
    UNIT 1 변수: 요리 그릇
    UNIT 2 함수: 요리 도구
    UNIT 3 패키지: 요리 도구 세트
    정리

    6장. 기초 요리법 익히기: R 연산자와 함수
    UNIT 1 R 연산자와 함수
    UNIT 2 연산자
    UNIT 3 데이터 가져오기와 내보내기
    UNIT 4 데이터 확인
    UNIT 5 데이터 조작
    UNIT 6 데이터 계산
    UNIT 7 데이터 그리기
    UNIT 8 그 외 반복문과 사용자 정의 함수
    정리

    잠깐만요: 필독! 7~9장 비즈니스 데이터 실습을 하기 전 사전 작업


    7장. 재료 다루는 법 익히기: 데이터 처리를 위한 dplyr 패키지
    UNIT 1 dplyr 패키지 설치와 파이프 연산자
    UNIT 2 행 요약과 그룹화
    UNIT 3 행 조작
    UNIT 4 열 조작
    UNIT 5 테이블 조작
    UNIT 6 dplyr 패키지 함수를 잘 사용하는 법
    정리

    8장. 데커레이션 익히기: 데이터 그리기, ggplot2 패키지
    UNIT 1 ggplot2 패키지
    UNIT 2 ggplot2 패키지 설치와 기본 문법
    UNIT 3 산점도: 흩어진 정도 확인
    UNIT 4 막대 그래프: 데이터 크기 비교
    UNIT 5 히스토그램: 도수 분포 확인
    UNIT 6 파이 차트: 상대적 크기 확인
    UNIT 7 선 그래프: 추세 확인
    UNIT 8 상자 그림: 데이터 분포 확인
    UNIT 9 ggplot2 그래프를 잘 활용하는 방법
    정리

    잠깐만요: 기초 통계 이론과 통계적 가설 검정

    9장. 더 맛있는 요리하기: 멤버십 기획 프로젝트
    UNIT 1 김아루 과장과 함께 멤버십 기획 프로젝트 시작
    UNIT 2 빈도 분석: 지점별 예약 건수와 매출은 어떻게 될까?
    UNIT 3 교차 빈도 분석: 지점별 메뉴 아이템 주문 비율은?
    UNIT 4 RFM 분석: 우리 회사의 고객 현황은 어떨까?
    UNIT 5 상관 분석: 스테이크와 와인은 관계가 있을까?
    UNIT 6 의사 결정 나무: 어떤 고객이 스테이크를 주문할까?
    UNIT 7 분석 결론: 최종 멤버십 프로그램 결정

추천사

  • ‘데이터 분석 = 맛있는 요리하기’로 설명하는 저자의 기술 방식에 칭찬을 아끼고 싶지 않습니다. 전문적일수록 쉽게, 그리고 실용적으로 설명해야 하는 것은 모든 전문가의 의무라고 생각합니다. 그런 의미에서 이 책은 그 뜻을 충실히 구현했습니다. 특히 간단명료한 설명 방식과 매 장마다 등장하는 직관성 높은 예시들은 R을 좀 더 친숙하게 느끼게 합니다. 또 전체 구성이 데이터를 준비하고 분석하고 표현하는 데이터 분석 실무 흐름을 충실히 따르고 있으며, 마지막 실제 프로젝트 사례로 앞선 제반 내용을 한꺼번에 엮어서 이해할 수 있게 한 점이 눈에 띕니다. 이 책이 데이터 분석 하드 스킬(hard skill)을 접하려는 모든 이에게 멋진 입문서가 되길 바랍니다.

  • R 데이터 분석에 대해 정말 알기 쉽게 설명합니다. 데이터를 다루는 과정을 요리에 비유하여 설명하는 구성과 디테일은 사랑하는 이의 손을 잡고 목적지로 안내하듯이 친절하고 섬세하며 흥미롭습니다. 모두가 데이터의 중요성을 인식하는 지금 시대에 데이터로 가치를 찾아내고자 하는 우리를 ‘시티즌 데이터 사이언티스트’로 이끌어 주는 훌륭한 안내서라고 생각합니다.

  • 오랜 기간 데이터를 다룬 제 경험에 비춰 보면 처음 배울 때가 가장 힘듭니다. 특히 비전공자라면 데이터 분석과 마주했을 때 굉장히 어렵게 느껴지고 누군가 알려 주지 않으면 다가가기 힘듭니다. R을 사용하면서 많은 책을 읽었지만, 어려운 내용을 요리에 빗대어 이렇게 쉽게 풀어내는 책은 처음입니다. 데이터 수집, 전처리, 분석, 시각화까지 어려울 수 있는 일련의 과정들을 저자 경험을 살려 잘 풀어내고 있습니다. 어디서부터 데이터 분석을 시작해야 할지 모르는 이들에게 적극 추천합니다.

책 속으로

데이터 분석을 시작했을 무렵 “데이터 분석의 결과는 알겠어. 하지만 어떤 과정을 거쳐야 이런 결과를 얻을 수 있는 거지?”가 항상 궁금했습니다. 안타깝게도 대부분의 책은 제 물음에 답을 주지 못했습니다. 실무 환경과 거리가 먼 데이터를 사용하거나 짜 맞춘 듯 결과를 먼저 내놓고 설명하는 경우가 많았기 때문입니다. 아니면 이론적으로 너무 장황하게 설명해서 이해하기 어려웠습니다. 그 후로 시간이 많이 흘렀습니다. 하지만 지금도 상황이 별반 다르지 않음에 깜짝 놀랐습니다. 이 책은 과거 제가 지녔던 의문에 대해 스스로 답을 하는 것을 목표로 집필했습니다. 그러면서 데이터 분석의 주요한 과정을 담으려고 노력했습니다.
“입문자에게 데이터 분석은 생소할 텐데, 어떻게 설명하면 쉽게 이해할수 있을까?”라는 고민 끝에 떠오른 것이 요리하는 과정에 빗댄 데이터 분석 과정입니다. 그렇기 때문에 이 책의 데이터 분석을 위한 주요 도구는 R 프로그램이지만, 책의 내용을 R이 아닌 다른 프로그램에 적용하더라도 동일한 결과를 도출할 수 있습니다. 이 책의 지향점은 이전에 집필했던 『모두의 SQL』과 마찬가지로, 이론만이 아닌 ‘실무에서 가장 많이 활용하는 핵심 내용을 중심으로, 쉽게’입니다. 제 의도가 이 책을 선택한 모든 사람에게 잘 전달되었으면 좋겠습니다.
최근 데이터 활용에 대한 관심이 뜨겁습니다. 이런 경향은 앞으로 점차 더해 갈 것입니다. 하지만 데이터에 대한 특성과 데이터 분석 과정의 이해 없이, 제대로 된 데이터 분석이나 머신 러닝 등의 고급 기술을 잘 해내기란 매우 어려운 일입니다. 그래서 필자는 데이터에 대한 기본부터 착실히 다져 놓은 후에 경험하고, 학습하고, 분석하길 제안합니다. 단번에 목적지에 다다르는 길은 없겠지만 바르게 효율적으로 가는 길은 있을 것입니다. 이 책이 그런 과정에 길잡이가 되길 바랍니다.

- 〈지은이의 말〉 중에서

출판사 서평

누구나 R로 데이터를 분석하고 활용할 수 있다!

1. 준비: 학습에 필요한 내용 준비하기
데이터 분석이 무엇인지 알아보고, 학습에 필요한 R과 RStudio를 준비합니다.

2. 기초: R 기초와 데이터 분석 과정 배우기
책 전체에서 데이터 분석 과정을 요리하는 과정에 빗대어 설명합니다. 먼저 R의 기본 문법과 조작 방법 등 데이터 분석을 위한 기본 사항들을 확인합니다. 그러고 나서 데이터 분석 과정에 맞춰 기본 연산자와 함수, dplyr 패키지를 이용한 데이터 처리 방법, ggplot2 패키지를 이용한 데이터 시각화 방법을 배우면서 실무 데이터 분석 과정의 감을 잡습니다.

3. 실무 프로젝트: 멤버십 기획 프로젝트 경험하기
지금까지 배운 내용들을 활용해 멤버십 기획 프로젝트를 진행합니다. 실제 업무 환경과 상황을 설정하고 실무 비즈니스 데이터를 사용해서 데이터 분석과 데이터 마이닝을 진행합니다. 이 프로젝트로 데이터 분석의 모든 과정을 경험할 수 있습니다

기본정보

상품정보
ISBN 9791165212964
발행(출시)일자 2020년 09월 28일
쪽수 412쪽
크기
184 * 235 * 29 mm / 921 g
총권수 1권
시리즈명
모두의 시리즈

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    도서준비완료 후 휴대폰으로 인증번호 전송
  3. STEP 03
    매장 방문하여 픽업박스에서 인증번호 입력 후 도서 픽업
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도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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