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데이터 분석 과정
1단계 : 문제 정의 및 계획
- 문제가 명확해야 그 문제를 해결하기 위한 데이터가 어떤 것인지를 추정할 수 있고, 어떤 분석기법을 적용해야 할지도 계획할 수 있음
2단계 : 데이터 수집
- 기존 시스템의 데이터베이스, 엑셀 파일, 종이 문서, 장비 내의 파일, 인터넷 등에서 필요한 자료를 수집
3단계 : 데이터 정재 및 전처리
- 수집된 데이터는 바로 분석에 사용할 수 없는 경우가 대부분
- 단위의 차이, 결측값, 오류 데이터 등의 보정 필요
- 수집된 데이터를 분석이 가능한 형태로 정돈하는 과정을 데이터 정제 혹은 전처리 과정
4단계 : 데이터 탐색
- 가벼운 데이터 분석
- 전반적인 데이터의 내용을 파악하는 단계
5단계 : 데이터 분석
- 데이터 탐색 단계에서 파악한 정보를 바탕으로 보다 심화된 분석을 수행하는 단계
- 전통적인 통계분석을 포함하여 고급 분석 기법들이 사용됨
- 머신러닝 기술도 적용됨
6단계 : 결과 보고
- 데이터의 분석과 해석이 마무리되면 그 내용이 정리되고, 보고 되어야 한다.
- 결과보고 작성단계에서 중요한 기술이 바로 데이터 시각화(visualization)
- 데이터 시각화란 분석된 결과를 단순 숫자의 나열이 아니라 다양한 그래프나 그림을 통해서 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 표현하는 것
R 프로그램이란?
- R 프로그램은 데이터 분석과 시각화 등을 위해 개발된 오픈소스 프로그램
- R 프로그램은 벨 연구소에서 개발된 S언어를 바탕으로 만들어졌다.
- 뉴질랜드 오클랜드 대학의 로스 이하카와 로버트 젠틀맨에 의해 개발
- 현재는 R 코어팀에 의해 지속적으로 유지
R 프로그램의 특징
- R 프로그램은 통계, 머신 러닝, 금융, 시각화 등의 다양한 패키지를 갖추고 있으며 무료로 제공된다.
- R 프로그램은 오픈 소스로 수많은 R 사용자들이 자유롭게 분석 기법을 추가하는 것이 가능하다.
- Windows, MacOs, Linux 등 여러 운영체제에서 구동이 가능하다.
- R 프로그램은 메모리 기반으로 동작
- 객체지향 언어이며 장수형 언어
명령문 실행
- 한 줄만 실행 : Ctrl + Enter 또는 RUN 아이콘
- 여러 줄을 실행 : 블록 지정 후 Ctrl + Enter
- 여러 명령어를 한 줄에 입력할 때는 세미콜론(;)으로 구분
- 주석 문은 #을 이용(# 이후의 내용은 주석으로 간주하여 실행되지 않는다.
- 바로 직전에 실행한 명령을 다시 실행 : Ctrl + Shift + P
산술 연산
활용 연습 문제
data() - 기본 데이터의 목록 표시
ChickWeight - 먹이에 따라 병아리 몸무게의 변화
women - 미국 30대 여성의 평균 키와 몸무게
** 대소문자 구분하여 입력해야 한다.
plot 함수로 시각화
R 패키지
- 특정 분석을 수행할 수 있는 함수, 객체, 데이터, 도움말 등의 집합
- R에서는 CRAN이라는 서버에 패키지를 저장하고 사용자에게 제공
- 패키지를 설치하려면 install.packages("패키 지명") 명령문을 제공
- 패키지를 활성화하려면 library(패키지명) 명령문을 사용
library() - 설치된 라이브러리 확인
install.packages("ggplot2") - 패키지 설치
library(ggplot2) - 패키지 활성화
출처 : 모두를 위한 R 데이터 분석 입문 한빛아카데미
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