Do it! 공공데이터로 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니
부동산 빅데이터 분석 전 과정 수록!
$21.74
SKU
9791163033639
[Free shipping over $100]
Standard Shipping estimated by Fri 12/6 - Thu 12/12 (주문일로부 10-14 영업일)
Express Shipping estimated by Tue 12/3 - Thu 12/5 (주문일로부 7-9 영업일)
* 안내되는 배송 완료 예상일은 유통사/배송사의 상황에 따라 예고 없이 변동될 수 있습니다.
| Publication Date | 2022/05/25 |
| Pages/Weight/Size | 188*257*10mm |
| ISBN | 9791163033639 |
| Categories | IT 모바일 > OS/데이터베이스 |
Description
공모전에서 수상한 R 데이터 분석 전체 과정 체험하기!
샤이니 웹 애플리케이션 개발과 배포까지
이 책은 데이터를 분석하는 전체 과정으로 R을 배운다. 실제 공모전이나 국책 사업에 선정된 수준 높은 프로젝트를 기반으로 학습하여 데이터 분석 실무를 체험해 볼 수 있다. 특히 아파트 실거래 분석 과정은 공공데이터포털(data.go.kr)에서 데이터를 자동으로 수집하는 방법부터 전처리, 분석, 시각화를 거쳐 애플리케이션으로 만들어 배포하기까지 전 과정을 담았다. R만으로 웹 애플리케이션을 만들 수 있는 샤이니(Shiny) 패키지 사용법도 자세하게 다룬다. 또한 지역별, 요인별 아파트 가격의 상관관계, 한반도 지진 발생, 커피 전문점 접근성, 최적의 버스노선 제시 등 일상생활과 밀접한 분석 주제도 포함하였다. 차별화된 결과물을 상품화하는 방법을 배워 데이터 분석 전문가로 성장하는 데 의미 있는 경험과 통찰을 얻어 보자.
샤이니 웹 애플리케이션 개발과 배포까지
이 책은 데이터를 분석하는 전체 과정으로 R을 배운다. 실제 공모전이나 국책 사업에 선정된 수준 높은 프로젝트를 기반으로 학습하여 데이터 분석 실무를 체험해 볼 수 있다. 특히 아파트 실거래 분석 과정은 공공데이터포털(data.go.kr)에서 데이터를 자동으로 수집하는 방법부터 전처리, 분석, 시각화를 거쳐 애플리케이션으로 만들어 배포하기까지 전 과정을 담았다. R만으로 웹 애플리케이션을 만들 수 있는 샤이니(Shiny) 패키지 사용법도 자세하게 다룬다. 또한 지역별, 요인별 아파트 가격의 상관관계, 한반도 지진 발생, 커피 전문점 접근성, 최적의 버스노선 제시 등 일상생활과 밀접한 분석 주제도 포함하였다. 차별화된 결과물을 상품화하는 방법을 배워 데이터 분석 전문가로 성장하는 데 의미 있는 경험과 통찰을 얻어 보자.
Contents
=======================
01 데이터 분석가로 성장하기
=======================
01-1 경쟁력 있는 데이터 분석가 되기
01-2 데이터 분석 환경 만들기
01-3 R 스크립트 실행해 보기
01-4 프로젝트 수행 과정 훑어보기
==========================
02 자료 수집 전에 알아야 할 내용
==========================
02-1 자료는 어디서 구할까?
02-2 API 인증키 얻기
02-3 API에 자료 요청하기
02-4 API 응답 확인하기
=========================
03 자료 수집: API 크롤러 만들기
=========================
03-1 크롤링 준비: 무엇을 준비할까?
03-2 요청 목록 생성: 자료를 어떻게 요청할까?
03-3 크롤러 제작: 자동으로 자료 수집하기
03-4 자료 정리: 자료 통합하기
=====================
04 전처리: 데이터를 알맞게
=====================
04-1 불필요한 정보 지우기
04-2 항목별 데이터 다듬기
04-3 전처리 데이터 저장하기
==========================
05 카카오맵 API로 지오 코딩하기
==========================
05-1 지오 코딩 준비하기
05-2 주소를 좌표로 변환하는 지오 코딩
=======================
06 지오 데이터 프레임 만들기
=======================
06-1 좌표계와 지오 데이터 포맷
06-2 주소와 좌표 결합하기
06-3 지오 데이터프레임 만들기
==========================
07 분석 주제를 지도로 시각화하기
==========================
07-1 어느 지역이 제일 비쌀까?
07-2 요즘 뜨는 지역은 어디일까?
07-3 우리 동네가 옆 동네보다 비쌀까?
=================
08 통계 분석과 시각화
=================
08-1 관심 지역 데이터만 추출하기
08-2 확률 밀도 함수: 이 지역 아파트는 비싼 편일까?
08-3 회귀 분석: 이 지역은 일년에 얼마나 오를까?
08-4 주성분 분석: 이 동네 단지별 특징은 무엇일까?
===============
09 샤이니 입문하기
===============
09-1 처음 만나는 샤이니
09-2 입력과 출력하기
09-3 반응형 웹 애플리케이션 만들기
09-4 레이아웃 정의하기
==============================
10 데이터 분석 애플리케이션 개발하기
==============================
10-1 반응형 지도 만들기
10-2 지도 애플리케이션 만들기
10-3 반응형 지도 애플리케이션 완성하기
10-4 서울시 아파트 실거래 애플리케이션 만들기
====================
11 애플리케이션 배포하기
====================
11-1 배포 준비하기
11-2 샤이니 클라우드에 배포하기
11-3 애플리케이션 이용하기
==========================
12 샤이니 애플리케이션 활용 사례
==========================
12-1 아파트 가격 상관관계 분석하기
12-2 여러 지역 상관관계 비교하기
12-3 지진 발생 분석하기
12-4 커피 전문점 접근성 분석하기
======================
[경진 대회 수상작 소개]
교통 카드 데이터 분석 사례
======================
1. ‘최적 시내버스 노선제시’ 과제 소개
2. 데이터 전처리 1: 지역 정보
3. 데이터 전처리 2: 교통 카드 데이터
4. 기초 분석 1: 노선별·시간대별 이용량
5. 기초 분석 2: 집계구별 이동 특성
6. 교통 흐름 분석 1: 통근 시간대
7. 교통 흐름 분석 2: 비통근 시간대
8. 종합 분석하기
찾아보기
01 데이터 분석가로 성장하기
=======================
01-1 경쟁력 있는 데이터 분석가 되기
01-2 데이터 분석 환경 만들기
01-3 R 스크립트 실행해 보기
01-4 프로젝트 수행 과정 훑어보기
==========================
02 자료 수집 전에 알아야 할 내용
==========================
02-1 자료는 어디서 구할까?
02-2 API 인증키 얻기
02-3 API에 자료 요청하기
02-4 API 응답 확인하기
=========================
03 자료 수집: API 크롤러 만들기
=========================
03-1 크롤링 준비: 무엇을 준비할까?
03-2 요청 목록 생성: 자료를 어떻게 요청할까?
03-3 크롤러 제작: 자동으로 자료 수집하기
03-4 자료 정리: 자료 통합하기
=====================
04 전처리: 데이터를 알맞게
=====================
04-1 불필요한 정보 지우기
04-2 항목별 데이터 다듬기
04-3 전처리 데이터 저장하기
==========================
05 카카오맵 API로 지오 코딩하기
==========================
05-1 지오 코딩 준비하기
05-2 주소를 좌표로 변환하는 지오 코딩
=======================
06 지오 데이터 프레임 만들기
=======================
06-1 좌표계와 지오 데이터 포맷
06-2 주소와 좌표 결합하기
06-3 지오 데이터프레임 만들기
==========================
07 분석 주제를 지도로 시각화하기
==========================
07-1 어느 지역이 제일 비쌀까?
07-2 요즘 뜨는 지역은 어디일까?
07-3 우리 동네가 옆 동네보다 비쌀까?
=================
08 통계 분석과 시각화
=================
08-1 관심 지역 데이터만 추출하기
08-2 확률 밀도 함수: 이 지역 아파트는 비싼 편일까?
08-3 회귀 분석: 이 지역은 일년에 얼마나 오를까?
08-4 주성분 분석: 이 동네 단지별 특징은 무엇일까?
===============
09 샤이니 입문하기
===============
09-1 처음 만나는 샤이니
09-2 입력과 출력하기
09-3 반응형 웹 애플리케이션 만들기
09-4 레이아웃 정의하기
==============================
10 데이터 분석 애플리케이션 개발하기
==============================
10-1 반응형 지도 만들기
10-2 지도 애플리케이션 만들기
10-3 반응형 지도 애플리케이션 완성하기
10-4 서울시 아파트 실거래 애플리케이션 만들기
====================
11 애플리케이션 배포하기
====================
11-1 배포 준비하기
11-2 샤이니 클라우드에 배포하기
11-3 애플리케이션 이용하기
==========================
12 샤이니 애플리케이션 활용 사례
==========================
12-1 아파트 가격 상관관계 분석하기
12-2 여러 지역 상관관계 비교하기
12-3 지진 발생 분석하기
12-4 커피 전문점 접근성 분석하기
======================
[경진 대회 수상작 소개]
교통 카드 데이터 분석 사례
======================
1. ‘최적 시내버스 노선제시’ 과제 소개
2. 데이터 전처리 1: 지역 정보
3. 데이터 전처리 2: 교통 카드 데이터
4. 기초 분석 1: 노선별·시간대별 이용량
5. 기초 분석 2: 집계구별 이동 특성
6. 교통 흐름 분석 1: 통근 시간대
7. 교통 흐름 분석 2: 비통근 시간대
8. 종합 분석하기
찾아보기