통계패키지 R 따라하기

ㆍ R을 설치하고 사용자 환경 설정을 구성합니다.

ㆍ R 데이터 타입의 종류를 이해합니다. (변수, 스칼라, NA, NULL)

ㆍ 범주형에 대해 이해를 하고 벡터의 정의와 벡터 내의 데이터 접근을 살펴보면서 실습을 진행합니다.

ㆍ 리스트형에 대해 이해를 한 후 리스트 정의와 리스트 내의 데이터 접근을 살펴보면서 실습을 진행합니다.

ㆍ 행렬과 배열의 개념에 대해 이해하고 행렬과 배열 내의 데이터 접근법을 살펴봅니다.

ㆍ 데이터프레임형과 데이터프레임의 정의에 대해 알아보고 데이터프레임 타입 변환과 데이터 접근법을 학습합니다.

ㆍ 외부 데이터 편집기에 대해 알아보고 외부 데이터셋을 불러온 후 파일 불러오기 옵션에 대해 이해합니다.

ㆍ if문, for문, while문에 대해 학습하고 행렬 연산을 진행합니다.

ㆍ NA의 정의와 처리 방법에 대해 파악합니다.

ㆍ 함수를 정의하는 구성 요소를 살펴보고 변수 스코프에 대해 알아봅니다.

ㆍ apply 함수와 lapply 함수의 기능 및 용법에 대해 배워보고 실습합니다.

ㆍ doBy 패키지 종류와 그 용법에 대해 학습하고 summaryBy() 함수와 orderBy() 함수를 통해 값을 확인합니다.

ㆍ split, subset, merge 함수에 대해 이해합니다.

ㆍ sort 함수와 order 함수를 이해하고 용법에 대해 학습합니다.

ㆍ aggregate 집계 함수의 정의에 대해 배우고 which 함수 용법을 확인합니다.

ㆍ R 그래프 종류와 특징 그리고 옵션 설정 방법에 대해 살펴봅니다.

ㆍ 자동차 데이터 구조를 이해하고 그래프 배열과 점, 선 그래프 및 상자 그림을 읽는 법을 파악합니다.

ㆍ 막대 그래프와 파이 그래프 그리고 그래프 옵션 설정 방법에 대해 배우고 table 함수를 활용하여 실습합니다.

ㆍ 난수 생성 방법 및 옵션에 대해 확인하고 기초 통계량을 학습합니다.(평균, 분산, 표준편차 등)

ㆍ 표본 추출 함수와 층화 추출 함수를 살펴보고 두 함수의 결괏값을 비교합니다.

ㆍ 데이터 및 패키지를 준비하고 데이터를 파악합니다. (차원, 속성, 요약 통계 등)

ㆍ 변수명을 변경하고 파생 변수를 생성하여 빈도를 확인합니다.

ㆍ dplyr패키지 구성과 filter 함수 용법을 살펴보고 다중 조건을 알아봅니다.

ㆍ select 함수 용법과 특정 행, 열 추출 및 제외 방법에 대해 이해합니다.

ㆍ mutate 함수 용법과 데이터 정렬 방법을 파악합니다.

ㆍ group_by 함수와 summarise 함수의 용법을 학습합니다.

ㆍ 데이터프레임을 생성하고 left_join 함수와 bind_rows 함수를 활용하여 데이터프레임을 연결합니다.

ㆍ 데이터 전처리 과정을 살펴보면서 데이터를 집단으로 요약합니다.

ㆍ 변수와 척도의 종류를 이해합니다.

ㆍ 도수분포표가 무엇인지 알아보고 히스토그램 함수와의 연관성에 대해 파악합니다.

ㆍ 중위수와 평균의 차이점을 비교하고 which.max 함수를 활용하여 자료 검색을 합니다.

ㆍ 변산성의 개념과 변산성 척도 종류 (분산, 표준 편차, 범위)에 대해 이해합니다.

ㆍ 공분산의 개념과 그 해석 방법에 대해 학습합니다.

ㆍ 피어슨 상관계수와 상관계수 해석 방법 및 그 종류에 관해 파악합니다.

ㆍ 독립 변수와 종속 변수 및 회귀계수의 정의를 이해하고 회귀분석 결과에 대한 의미를 생각합니다.

ㆍ 산점도를 이용한 선형 패턴을 확인하고 왜도를 이해합니다.

ㆍ lm 함수를 이용하여 회귀분석을 실시하고 잔차, 회귀계수 및 모형 적합도를 이해한 후 결과 보고를 작성합니다.

ㆍ vif 함수를 사용하여 VIF를 계산 후 다중 공선성 진단을 시행합니다.

ㆍ 신용카드 데이터 불러오기 및 구조를 확인하고 데이터 전처리를 진행합니다.

ㆍ 선형 회귀모델링을 활용하여 예측 및 모델 평가를 실행합니다.

ㆍ R 프로그램을 설치하고 RStudio 프로그램까지 설치하여 환경을 구축합니다.

ㆍ 캐글에 대해 전반적으로 살펴보고 데이터 셋 활용 방법을 알아봅니다.

ㆍ R 데이터 타입과 사용성에 대해 이해하고 함수, 변수, 데이터 유형 및 벡터 자료구조를 살펴봅니다.

ㆍ 캐글 데이터를 구성하고 데이터 불러오기 및 옵션을 실행합니다.

ㆍ tidyverse 패키지와 gsup 함수의 연관성에 대해 파악합니다.

ㆍ summarise 함수와 group_by 함수의 사용성에 대해 이해합니다.

ㆍ ggplot, geom_point, geom_jitter, geom_smooth 함수가 무엇인지 학습합니다.

ㆍ 요약 그래프 함수와 ggsave 함수의 연관성을 확인합니다.

ㆍ 특성 공학과 파생 변수가 무엇인지 이해합니다.

ㆍ 특성 공학의 사용법을 이해하고 select 함수까지 살펴봅니다.

ㆍ starts_with 함수와 filter&mutate 함수 간의 연관성을 파악합니다.

ㆍ equals 함수와 na.rm 옵션의 사용법을 학습합니다.

ㆍ 의사결정트리 학습법에 대해 전반적으로 알아봅니다.

ㆍ 신용 데이터 셋 구조를 이해하고 신용 데이터 셋을 요약합니다.

ㆍ 트레이닝/테스트 데이터 셋과 신용 데이터 셋을 분리합니다.

ㆍ 의사결정트리를 위한 C5.0 패키지를 알아보고 예측 모델을 생성합니다.

ㆍ KNN 알고리즘에 대해 전반적으로 파악합니다.

ㆍ 암 데이터 셋 구조를 이해하고 암 데이터 셋을 정규화합니다.

ㆍ KNN을 위한 정규화의 필요성에 대해 살펴보고 데이터 전처리를 진행합니다.

ㆍ class 패키지를 로드하고 KNN 함수를 이용한 모델링 시행 및 예측을 진행합니다.