R을 활용한 데이터 과학 : 데이터 불러오기, 정리하기, 변형하기, 시각화하기, 모델링하기

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 옮긴이의 말 = ⅹ
• 서문 = xii
• 1부 탐색하기 = 1
• 1장 데이터 시각화 = 3
• 1.1 들어가기 = 3
• 1.2 첫 단계 = 4
• 1.3 심미성 매핑 = 7
• 1.4 자주 일어나는 문제들 = 13
• 1.5 facet = 13
• 1.6 기하 객체 = 16
• 1.7 통계적 변환 = 22
• 1.8 위치 조정 = 27
• 1.9 좌표계 = 32
• 1.10 그래프 레이어 문법 = 35
• 2장 워크플로 : 기초 = 37
• 2.1 코딩 기초 = 37
• 2.2 이름에 들어갈 것 = 38
• 2.3 함수 호출하기 = 39
• 3장 데이터 변형 = 43
• 3.1 들어가기 = 43
• 3.2 filter()로 행 필터링하기 = 45
• 3.3 arrange()로 행 정렬하기 = 50
• 3.4 select()로 열 선택하기 = 51
• 3.5 mutate()로 새로운 변수 추가하기 = 53
• 3.6 summarize()로 그룹화 요약하기 = 58
• 3.7 그룹화 뮤테이트(와 필터링) = 71
• 4장 워크플로 : 스크립트 = 73
• 4.1 코드 실행하기 = 74
• 4.2 RStudio 진단 = 75
• 5장 탐색적 데이터 분석 = 77
• 5.1 들어가기 = 77
• 5.2 질문하기 = 78
• 5.3 변동 = 79
• 5.4 결측값 = 87
• 5.5 공변동 = 89
• 5.6 패턴과 모델 = 101
• 5.7 ggplot2 표현 = 104
• 5.8 더 배우기 = 104
• 6장 워크플로 : 프로젝트 = 107
• 6.1 무엇이 진짜인가? = 107
• 6.2 분석 작업이 어디에 남아있는가? = 108
• 6.3 경로와 디렉터리 = 109
• 6.4 RStudio 프로젝트 = 110
• 6.5 요약 = 112
• 2부 데이터 길들이기 = 113
• 7장 tibble로 하는 티블 = 115
• 7.1 들어가기 = 115
• 7.2 티블 생성하기 = 115
• 7.3 티블 vs 데이터프레임 = 117
• 7.4 이전 코드와 상호작용 = 119
• 8장 readr로 하는 데이터 불러오기 = 121
• 8.1 들어가기 = 121
• 8.2 시작하기 = 121
• 8.3 벡터 파싱하기 = 125
• 8.4 파일 파싱하기 = 133
• 8.5 파일에 쓰기 = 138
• 8.6 기타 데이터 유형 = 140
• 9장 tidyr로 하는 타이디 데이터 = 141
• 9.1 들어가기 = 141
• 9.2 타이디 데이터 = 142
• 9.3 Gather와 Spread = 145
• 9.4 Separate와 Unite = 150
• 9.5 결측값 = 154
• 9.6 사례연구 = 156
• 9.7 타이디하지 않은 데이터 = 160
• 10장 dplyr로 하는 관계형 데이터 = 163
• 10.1 들어가기 = 163
• 10.2 nycflights13 = 164
• 10.3 키 = 166
• 10.4 뮤테이팅 조인 = 169
• 10.5 필터링 조인 = 178
• 10.6 조인 문제 = 181
• 10.7 집합 연산 = 182
• 11장 stringr로 하는 문자열 = 185
• 11.1 들어가기 = 185
• 11.2 문자열 기초 = 185
• 11.3 정규표현식을 이용한 패턴 매칭 = 190
• 11.4 도구 = 197
• 11.5 기타 패턴 유형 = 207
• 11.6 정규표현식의 기타 용도 = 210
• 11.7 stringi = 211
• 12장 forcats로 하는 팩터형 = 213
• 12.1 들어가기 = 213
• 12.2 팩터형 생성하기 = 214
• 12.3 종합사회조사 = 215
• 12.4 팩터 순서 수정하기 = 217
• 12.5 팩터 레벨 수정하기 = 222
• 13장 lubridate로 하는 날짜와 시간 = 225
• 13.1 들어가기 = 225
• 13.2 날짜／시간 생성 = 226
• 13.3 데이트-타임형 구성요소 = 231
• 13.4 시간 범위 = 237
• 13.5 시간대 = 242
• 3부 프로그램 = 245
• 14장 magrittr로 하는 파이프 = 249
• 14.1 들어가기 = 249
• 14.2 파이프 대안 = 249
• 14.3 파이프를 사용하지 않아야 할 경우 = 254
• 14.4 magrittr의 기타 도구 = 254
• 15장 함수 = 257
• 15.1 들어가기 = 257
• 15.2 함수를 언제 작성해야 하나? = 258
• 15.3 함수는 사람과 컴퓨터를 위한 것 = 261
• 15.4 조건부 실행 = 264
• 15.5 함수 인수 = 268
• 15.6 반환값 = 272
• 15.7 환경 = 275
• 16장 벡터 = 277
• 16.1 들어가기 = 277
• 16.2 벡터의 기초 = 278
• 16.3 원자 벡터의 주요 유형 = 279
• 16.4 원자 벡터 이용하기 = 282
• 16.5 재귀 벡터(리스트) = 288
• 16.6 속성 = 293
• 16.7 확장 벡터 = 295
• 17장 purrr로 하는 반복작업 = 299
• 17.1 들어가기 = 299
• 17.2 For 루프 = 300
• 17.3 For 루프 변형 = 303
• 17.4 For 루프 vs 함수형 = 308
• 17.5 맵 함수 = 310
• 17.6 실패 다루기 = 314
• 17.7 다중 인수로 매핑 = 317
• 17.8 워크 = 320
• 17.9 For 루프의 기타 패턴 = 321
• 4부 모델 = 325
• 18장 modelr을 이용한 모델의 기초 = 329
• 18.1 들어가기 = 329
• 18.2 간단한 모델 = 331
• 18.3 모델 시각화하기 = 338
• 18.4 수식과 모델 모음 = 343
• 18.5 결측값 = 355
• 18.6 다른 모델 모음 = 356
• 19장 모델 생성 = 359
• 19.1 들어가기 = 359
• 19.2 낮은 품질의 다이아몬드가 더 비싼 이유는 무엇인가? = 360
• 19.3 일일 운항 횟수에 어떤 영향이 있는가? = 367
• 19.4 모델에 대해 더 학습하기 = 379
• 20장 purrr와 broom을 이용한 많은 모델 = 381
• 20.1 들어가기 = 381
• 20.2 gapminder 데이터 = 382
• 20.3 리스트-열(List-column) = 393
• 20.4 리스트-열 생성하기 = 394
• 20.5 리스트-열 단순화하기 = 399
• 20.6 broom으로 타이디 데이터 만들기 = 402
• 5부 의사소통 = 403
• 21장 R 마크다운 = 405
• 21.1 들어가기 = 405
• 21.2 R 마크다운 기초 = 406
• 21.3 마크다운으로 텍스트 서식 지정하기 = 409
• 21.4 코드 청크 = 410
• 21.5 문제 해결 = 416
• 21.6 YAML 헤더 = 417
• 21.7 더 배우기 = 420
• 22장 그래프를 통한 의사소통 = 423
• 22.1 들어가기 = 423
• 22.2 라벨 = 424
• 22.3 주석 = 427
• 22.4 스케일 = 433
• 22.5 확대ㆍ축소 = 443
• 22.6 테마 = 445
• 22.7 플롯 저장하기 = 447
• 22.8 더 배우기 = 450
• 23장 R 마크다운 유형들 = 451
• 23.1 들어가기 = 451
• 23.2 출력 옵션 = 452
• 23.3 문서 = 452
• 23.4 노트북 = 453
• 23.5 프리젠테이션 = 454
• 23.6 대시보드 = 455
• 23.7 대화형 동작 = 456
• 23.8 웹사이트 = 459
• 23.9 기타 유형 = 459
• 23.10 더 배우기 = 460
• 24장 R 마크다운 워크플로 = 461
• 찾아보기 = 464