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빅데이터 시각화 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화
- 제임스 밀러 저
- 최준규, 강형건 역
- 에이콘
- 2019년 11월 22일
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정가28,000원
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ISBN: 9791161753706
328쪽
188 x 235 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 300
- 주간 컴퓨터/IT: 100위
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책 소개
이 책은
저자 소개
저자 : 제임스 밀러
IBM 공인 전문가이자 창의적인 혁신가, 수석 디렉터, 프로젝트 리더다. 35년 이상 다양한 플랫폼과 기술 전반에 걸쳐 애플리케이션과 시스템 설계, 개발 경험을 갖춰 왔다. 윈도우와 SQL 솔루션 개발, 디자인 책임자다. 분석, GUI 디자인, 데이터 모델링, 테이블, 화면/양식과 스크립트 개발, SQL 개발/테스트, 테스트 준비, 개발자 관리와 교육 등을 담당했다.
『IBM Cognos TM1 Developer's Certification Guide』(Packt, 2012), 『Splunk 6 핵심 기술』(에이콘, 2015), 『IBM 왓슨 애널리틱스와 인지 컴퓨팅』(에이콘, 2016) 등의 저자이며, 개인 경험을 토대로 블로그에 다양한 주제의 글을 남기고 있다. 아래의 전문 자격증을 보유하고 있는 평생 학습자다.
역자 : 최준규
13년 차 소프트웨어 엔지니어로, 피처폰과 안드로이드폰 등 다양한 휴대폰 소프트웨어 개발 프로젝트에 참여했다. 현재 차량 소프트웨어 개발 프로젝트를 진행 중이며 빅데이터, AI, 네트워크 프로그래밍 분야에 관심이 있다. 번역과 저술, 강연 공동체인 GoDev의 일원으로 활동 중이다.
역자 : 강현건
현장에서 의료 데이터 분석 및 DW 설계 업무 등을 수행했다. 최근 데이터 분석과 시각화 교육 자료 개발에 중점을 두고 교육 혁신 스타트업을 준비 중이다. 기술 전문가 그룹 GoDev 멤버로도 활동 중이며 에이콘출판사에서 출간한 『CoffeeScript Application Development Cookbook』(2016)을 번역했다.
역자 소개
최준규
13년 차 소프트웨어 엔지니어로, 피처폰과 안드로이드폰 등 다양한 휴대폰 소프트웨어 개발 프로젝트에 참여했다. 현재 차량 소프트웨어 개발 프로젝트에 참여하고 있으며 빅데이터, AI, 네트워크 프로그래밍 분야에 관심이 있다. 번역과 저술, 강연 공동체인 GoDev의 일원으로 활동 중이다.
강형건
현장에서 의료 데이터 분석 및 DW 설계 업무 등을 수행했다. 최근 데이터 분석과 시각화 교육 자료 개발에 중점을 두고 교육 혁신 스타트업을 준비 중이다. 기술 전문가 그룹 GoDev 멤버로도 활동 중이며 에이콘출판사에서 출간한 『CoffeeScript Application Development Cookbook』(2016)을 번역했다.
목차
1장. 빅데이터 시각화 소개
__데이터 시각화의 개념
____데이터 시각화의 전통적 개념
____교육 기회
__빅데이터 시각화의 도전 과제
____빅데이터
____엑셀을 이용한 데이터 측정
____빅데이터를 더 높은 수준으로 확대하기
____3V
____분류
____시각화 철학
__빅데이터 시각화 접근법
____접근, 속도, 저장
____하둡 첫발 딛기
____문맥
____품질
__요약
2장. 하둡을 사용한 접근, 속도, 저장
__하둡에 관하여
____하둡의 대안
____IBM 오픈 플랫폼
__로그 파일과 엑셀
____R 스크립팅 예제
____고려 사항
__하둡과 빅데이터
____하둡 첫발 딛기
____하둡 프로젝트를 위한 AWS
__실행 예제 1
____환경 정의
____시작하기
____데이터 업로드하기
____데이터 조작하기
____결론
__예제 2
____정렬하기
____IP 구문 분석하기
__요약
3장 R을 사용한 데이터의 이해
__정의 및 설명
____비교
____대조
____경향
____산포
__문맥 추가하기
__R에 관하여
____R과 빅데이터
__실행 예제 1
__R로 파고들기
__실행 예제 2
____정의 및 설명
____루핑 사용하지 않기
____비교
____대조
____경향
____산포
__요약
4장. 빅데이터 품질 다루기
__데이터 품질 범주
__데이터 매니저
__데이터 매니저와 빅데이터
__실행 예제 1
____데이터 재구성
__실행 예제 2
____일관성
____신뢰성
____적합성
____접근성
__요약
5장. D3를 사용해 결과 표시하기
__D3란?
__D3와 빅데이터
__몇 가지 기본 예제
____D3 시작하기
____중단 시간
____시각화 전환
____다중 도넛
__더 많은 예제
____막대그래프 시각화의 또 다른 트위스트
____예제 하나 더 보기
__샘플 선택하기
__요약
6장. 빅데이터를 위한 대시보드 - 태블로
__태블로란?
__태블로와 빅데이터
__예제 1 - 판매 트랜잭션
____컨텍스트 추가
____데이터 랭글링
____태블로 대시보드
____통합 문서 저장
____결과물 프리젠테이션하기
____기타 도구들
__예제 2
____목표는 무엇인가? - 비즈니스 목적과 대상
____판매와 지출
____Sales v Spend, Spend as % of Sales Trend
____테이블 및 표시기
____모두 합치기
__요약
7장. 파이썬을 사용해 이상점 다루기
__파이썬이란?
__파이썬과 빅데이터
__이상점
____이상점 옵션들
____이상점 식별하기
__몇 가지 기본 예제
____수익성을 위한 슬롯머신 테스트
__더 많은 예제
____주제별 모집단
____집중의 철학
__요약
8장. 빅데이터 운영 인텔리전스 구축하기 - 스플렁크
__스플렁크란
____스플렁크 및 빅데이터
__스플렁크 시각화 - 실시간 로그 분석
__스플렁크로 모니터링하기
____스플렁크 지정하기
____행과 열 설정하기
____스플렁크 및 오류 처리
__스플렁크 시각화 - 로그를 더 깊이 살펴보기
____새 필드
____대시보드 편집
____대시보드에 대해 더 알아보기
__요약
__데이터 시각화의 개념
____데이터 시각화의 전통적 개념
____교육 기회
__빅데이터 시각화의 도전 과제
____빅데이터
____엑셀을 이용한 데이터 측정
____빅데이터를 더 높은 수준으로 확대하기
____3V
____분류
____시각화 철학
__빅데이터 시각화 접근법
____접근, 속도, 저장
____하둡 첫발 딛기
____문맥
____품질
__요약
2장. 하둡을 사용한 접근, 속도, 저장
__하둡에 관하여
____하둡의 대안
____IBM 오픈 플랫폼
__로그 파일과 엑셀
____R 스크립팅 예제
____고려 사항
__하둡과 빅데이터
____하둡 첫발 딛기
____하둡 프로젝트를 위한 AWS
__실행 예제 1
____환경 정의
____시작하기
____데이터 업로드하기
____데이터 조작하기
____결론
__예제 2
____정렬하기
____IP 구문 분석하기
__요약
3장 R을 사용한 데이터의 이해
__정의 및 설명
____비교
____대조
____경향
____산포
__문맥 추가하기
__R에 관하여
____R과 빅데이터
__실행 예제 1
__R로 파고들기
__실행 예제 2
____정의 및 설명
____루핑 사용하지 않기
____비교
____대조
____경향
____산포
__요약
4장. 빅데이터 품질 다루기
__데이터 품질 범주
__데이터 매니저
__데이터 매니저와 빅데이터
__실행 예제 1
____데이터 재구성
__실행 예제 2
____일관성
____신뢰성
____적합성
____접근성
__요약
5장. D3를 사용해 결과 표시하기
__D3란?
__D3와 빅데이터
__몇 가지 기본 예제
____D3 시작하기
____중단 시간
____시각화 전환
____다중 도넛
__더 많은 예제
____막대그래프 시각화의 또 다른 트위스트
____예제 하나 더 보기
__샘플 선택하기
__요약
6장. 빅데이터를 위한 대시보드 - 태블로
__태블로란?
__태블로와 빅데이터
__예제 1 - 판매 트랜잭션
____컨텍스트 추가
____데이터 랭글링
____태블로 대시보드
____통합 문서 저장
____결과물 프리젠테이션하기
____기타 도구들
__예제 2
____목표는 무엇인가? - 비즈니스 목적과 대상
____판매와 지출
____Sales v Spend, Spend as % of Sales Trend
____테이블 및 표시기
____모두 합치기
__요약
7장. 파이썬을 사용해 이상점 다루기
__파이썬이란?
__파이썬과 빅데이터
__이상점
____이상점 옵션들
____이상점 식별하기
__몇 가지 기본 예제
____수익성을 위한 슬롯머신 테스트
__더 많은 예제
____주제별 모집단
____집중의 철학
__요약
8장. 빅데이터 운영 인텔리전스 구축하기 - 스플렁크
__스플렁크란
____스플렁크 및 빅데이터
__스플렁크 시각화 - 실시간 로그 분석
__스플렁크로 모니터링하기
____스플렁크 지정하기
____행과 열 설정하기
____스플렁크 및 오류 처리
__스플렁크 시각화 - 로그를 더 깊이 살펴보기
____새 필드
____대시보드 편집
____대시보드에 대해 더 알아보기
__요약
머리말
★ 지은이의 말 ★
빅데이터를 효율적이고 효과적으로 시각화하는 데 필요한 개념을 이해하고 모델을 설정하는 것은 까다롭지만 얻지 못하는 것은 아니다. 안타깝게도 기본 기능을 갖춘 많은 데이터 시각화 도구는 빅데이터로 작업할 때 다소 비효율적이다.
기초 분석 개념을 익히고 가장 널리 알려진 오픈소스와 도구를 사용해 도전 과제를 해결하고 더 나은 의사 결정을 지원할 수 있는 빅데이터 시각화 방법을 배워보자.
★ 옮긴이의 말 ★
데이터 시각화(data visualization)는 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달하는 일련의 과정을 뜻합니다. 그 과정에는 여러 가지 시각화 도구와 언어를 활용하는데 이 책은 데이터 시각화의 기초 지식을 바탕으로 오픈소스인 R, 파이썬, 태블로, 스플렁크 등 다양한 언어와 도구를 다룹니다. 독자 여러분은 이 책에 소개된 내용을 이정표 삼아 각자에게 맞는 시각화 도구를 선택할 수 있을 것입니다.
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