StuddyR

R 학습 리포지토리

1일차

• R 설치
• R 활용 시각화(산점도, boxplot 차트)
• 자료형 factor
• list
  • 매출액 분석
  • summay(mtcars) 분석
• dataframe
  • 데이터프레임 만들기
  • iris 데이터셋
  • 공공데이터(csv)파일 불러오기
  • 기술통계(summary)
  • 빈도수계산(factor, table)

2일차

• 매트릭스
  • 빈도수분석(설문지에서 많이 나온 단어수로 이슈 찾기)
• 데이터프레임
  • 공공데이터를 이용한 데이터프레임 처리(조건, 계산)
    1. character를 factor로 변환
    2. 컬럼명 정리
    3. 필요한 컬럼만 모아서 별도의 데이터셋 제작
    4. 조건에 맞는 자료만 필터링 해서 새로운 데이터셋 제작(subset)
    5. 자료셋을 새로 제작해서 csv로 저장
    6. NA(결측치)개수 시각화 / 기술통계 plot창 해석
• 탐색적 데이터 분석(EDA)

3일차

• 패키지 활용(say)
• 종업원의 팁 계산
  • 자료파악 : 변수의 성격과 해설
  • 가설과 검증(귀무가설/대립가설)
  • 평균구하기(colMeans)
  • 데이터의 성별, 인원수 이슈 확인 -> 성별과 인원수의 상관관계
  • 산점도그래프(plot)
  • 피어슨상관계수(cor)
  • 상관분석(Correlation)
  • 인공지능/머신러닝
• 이상치(boxplot)
• 스케일링(scale)

4일차

• 데이터 전처리
  • 자료 오류 확인(결측치 확인/시각화)
• 장바구니 분석
  • 지지도/신뢰도/향상도
  • 매트릭스차트/네트워크차트
• R 활용한 유통 데이터 분석 및 실시간 추천 실습
  • 그룹별 구매 패턴 분석
  • 워드클라우드

5일차

• 데이터프레임
  • 데이터프레임 만들기
  • 외부 데이터를 이용하여 데이터 프레임 만들기
• 데이터 확인 및 컨트롤하기
  • 데이터 확인
  • 데이터 컨트롤
  • 데이터 전처리

6일차

• 데이터 가공하기
  1. 조건에 맞는 데이터만 추출하기
  2. 필요한 변수만 추출하기
  3. 함수 조합하기, 일부만 출력하기
  4. 순서대로 정렬하기
  5. 파생변수 추가하기
     • mutate()에 ifelse() 적용하기
     • 추가한 변수를 dplyr패키지에 활용
  6. 집단별로 요약하기
  7. 데이터 합치기
     • 가로로합치기 / 세로로 합치기
• 데이터 정제
  • 결측치 정제하기
  • 이상치 정제하기
• 그래프 만들기
  • 산점도(변수 간 관계 표현)
  • 평균막대그래프(집단 간 차이 표현)
  • 빈도막대그래프

7일차

• 그래프 만들기
  • 선그래프
  • 시계열그래프
  • 상자그림(boxplot)
• 데이터 분석 프로젝트
  • welfare(한국복지패널데이터) 분석
• 텍스트 마이닝
  • KoNLP 설치/테스트

8일차

• 텍스트마이닝
  • 워드클라우드
  • 국정원 트윗 텍스트 마이닝
  • 대통령 4명의 연설문 워드클라우드 키워드 빈도 분석
• 지도데이터
  • 미국 주별 강력 범죄율 단계 구분도 생성
  • 대한민국 시도별 인구, 결핵 환자 수 단계 구분도 생성

9일차

• 인터랙티브 그래프
  • 인터랙티브 시계열 그래프
• JDBC이용한 오라클 접속 및 데이터 입력/수정/삭제
• 웹스크래핑
  • 1.웹 스크래핑 대상 URL 할당
  • 2.웹 문서 가져오기
  • 3.특정 태그의 데이터 추출
  • 4.데이터 정제
  • 5.데이터 프레임 만들기
• 오픈 API 기반 자료수집