데이터 분석 전문가를 위한 R데이터 분석

R 데이터 분석 - 데이터 분석 전문가를 위한
조민호 지음 / 정보문화사 / 2019년 1월

4차산업으로 인해 IT기술들을 나날이 발전하고 있습니다. 그리고 SNS 및 스마트폰 발전으로 자동으로 생기는 데이터 즉 빅데이터 기술이 주목되고 있습니다.

이렇게 많은 데이터들을 분석 방향에 맞춰 데이터 가공이 필요합니다. 그래서 나온것이 파이썬, R 입니다.

파이썬은 이해하기 쉽고 유연한 문법으로 접근성은 좋다는 장점이 있습니다.

R은 연구 목적의 업무에 최적화되어 있고 여러가지 종류의 데이터 분석에도 매우 용이하다는 장점이 있습니다.

R은 오픈소스이고 다른 언어(자바,C, C++ 등)와도 쉽게 연동이 가능합니다.

윈도우,리눅스,유닉스,맥등 대부분의 개발환경을 지원합니다.

그리고 R은 통계, 데이터 분석 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

R에서 사용되는 데이터 타입은 벡터, 행렬, 데이터 프레임, 팩터가 있습니다. 보통 언어에서 쓰는 데이터 타입과 다른 형태를 가지고 있기 때문에 익히셔야 합니다.

R은 어떤 분석 패키지보다 강력한 그래픽 기능을 제공합니다.( 웹에서 보는 대시보드 형태로 표현되는 것이 이해하기 용이합니다.)

여러가지 옵션들을 통해서 막대, 점, 히스토그램, 파이, 박스 그래프로 표현하고 있습니다.

막대 그래프는 여러가지 항목들에 대한 수량 비교

점 그래프는 데이터의 분포도를 확인

히스토그램은 특정데이터 빈도수를 막대모양으로 표현

파이 그래프는 데이터 비유을 알아보는데 적합

박스 그래프는 평균값이 데이터의 분포 중 어느 위체이 있는지 파악

연관 규칙 분석, 판별분석, 시계열 분석 등 빅데이터에서 사용되는 분석 기법들 소개하고 있습니다.

연관 규칙 분석은 대용량 데이터베이스에서 변수들 사이에 흥미로운 관계를 탐색하기 위해 고안된 방법입니다.

예를 들어 편의점에서 연관 규칙 분석에 의한 상품 배치를 하면 껌은 판매대에서 배치하고 맥주는 과자 코너에 배치하고, 맥주와 소주는 동일한 위치에 배치 했을때 많은 수익을 창출할 수있다는 결론을 이끌어 낼수 있습니다.

판별분석은 두 개 이상의 모집단으로부터 표본이 섞였을 때, 개별 경우에 대하여 그것이 어던 모집단에 속하는지 판별할수 있는 기법 입니다.

예를 들면 어느 정당의 후보자를 지지할 것인가를 판단할때 정량적 자료를 바탕으로 사용됩니다.

또는 외국 브랜드를 선호하는 소비자와 국내 브랜드를 선호하는 소비자들의 특성을 파악하기 위해 사용되는 분석 기법입니다.

시계열 분석은 일정 시간 간견으로 관측된 데이터를 분석 하는 기법입니다.

예를 들면 이마트나 홈플러스에서 하루,일주일,한달 등 시간에 따른 매출을 관측할떄 쓰거나, 데이터 흐름을 통해 미래를 예측해서 상품들을 구매할때 쓰는 방식입니다.

빅데이터는 기본적으로 수학.즉 통계학을 바탕으로 되어 있기 때문에 수학공부를 선행하셔서 보시면 이해하기가 더욱더 쉬울 것입니다.

무수히 많은 데이터를 어떻게 가공해서 쓸수 있는 자료로 이용하느냐에 따라 자신의 가치는 달라질것이라고 생각이 듭니다.

미래를 준비할 수 있는 자세로 배움에 임해야겠습니다.