- 주문상품수량
- 개
- 예상적립금
P - 상품할인금
- 원
- 배송료
- 원
- 주문합계
- 원
네비게이션 실시간 인기 책
masteR : R을 이용한 빅데이터 분석
- 장희선 저
- 시대고시기획
- 2022년 10월 21일
-
정가45,000원
-
판매가40,500원 [10% 할인]
-
결제 혜택무이자
카드할인/포인트결제 안내
제휴카드
반디앤루니스 롯데카드 결제금액 최대 25% 청구할인 (1만원 이상 결제건에 한해 월 2회, 건당 최대 1만원 할인) 반디앤루니스 우리V카드 결제금액 10% 청구할인 포인트결제
OK캐쉬백 포인트 최소 10원부터 전액 사용 or 1% 적립 현대카드 M포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능 신한카드 포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능(일부카드) 하나(구.외환) 포인트 보유 한도 내에서 100% 사용 가능 씨티카드 포인트 결제금액의 최대 50% 사용 가능 할인카드
NH농협 TAKE5카드 20% 청구할인(Edu Pack) 채움 플래티늄 멀티카드 20% 청구할인 모바일 Tmoney 신한카드 10% 청구할인 신한카드 Shopping 10% 청구할인 NH농협 체크카드 10% 청구할인 NH20 해봄 신용카드 10% 청구할인 씨티 클리어 카드 7% 청구할인 NH20 해봄 체크카드 5% 청구할인 NH농협 LADY다솜카드 5% 청구할인 신한카드 큐브 5% 청구할인 신한카드 큐브 PLATINUM# 5% 청구할인 
무이자 안내
-
적립금2,250원 적립 [5%P]
추가 적립금 안내
[2천원 추가 적립]
총 주문금액 5만원 이상 구매 시 2,000원 추가 적립
도서(eBook포함)만 구매 시 적립 대상에서 제외업채배송상품 포함(기프트, 업체배송 등) 5만원[멤버십 추가 적립]
슈퍼루니 : 3% 추가 적립
골드루니 : 2% 추가 적립
실버루니 : 1% 추가 적립
단, 국내도서, eBook만 구매 시 적립 불가
-
배송료무료배송
-
출고예정일
출고예정일 안내
※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.
2026년 04월 09일(목)※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.
당일배송 가능지역 검색
“도로명주소”를 쉽게 찾아보세요
1. 도로명으로 검색하기 (예, “직지길” or “직지길+322”)
2. 건물명으로 검색하기 (예, “반디앤루니스빌딩”)
3. 동(읍/면/리) 으로 검색 (예, “인사동” or “인사동+43”)
4. 도로명주소를 모르실 경우 도로명주소 안내시스템(http://www.juso.go.kr)에서 확인해주세요.
시/도
시/군/구
회원리뷰
ISBN: 9791138331371
1108쪽
2,105g
190 x 260 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 0
이 분야의 베스트셀러
-
시나공 정보처리기사 필기(2021)
편집부
29,700원
-
시나공 총정리 컴퓨터활용능력 2급 필기(2021)
길벗알앤디
12,600원
-
시나공 워드프로세서 실기 (2021)
길벗 R&D, 강윤석, 김우경 외
15,300원
책 소개
출판사 리뷰
R을 처음 접하는 독자들의 이해를 돕기 위해 R 설치·기본문법 등의 내용을 수록하였으며, 장별 연습문제를 통해 수험생 스스로 내용을 이해하였는지 평가할 수 있도록 구성하였습니다. 또한 부족한 부분을 확인하고 실전 경험을 쌓을 수 있도록 종합문제를 수록하였습니다. ALL COLOR로 구성된 본서를 통해 코드와 그래프를 보다 쉽고 실감나게 식별하며 효과적으로 학습하시길 바랍니다.
SD에듀는 여러분의 합격과 성장을 진심으로 기원합니다.
저자 소개
저자 : 장희선
現 평택대학교 융합소프트웨어학과 교수
IAFOR Journal of Education 편집 위원
정보통신기획평가원 주간기술동향 편집 위원
한국융합보안학회 부회장, 이사
경기도, 서울시, 평택시, 한국산업기술진흥원 정보화 자문 위원
前 The State University of New Jersey(Rutgers) 교환 교수
한국과학기술원(KAIST) 산업 및 시스템공학과 공학 박사
한국전자통신연구원(ETRI) 선임연구원
관심분야 : 빅데이터, 인공지능, 스마트 모빌리티, 이동통신 서비스 및 정보시스템,
Mobility Management(위치등록, 핸드오버) 알고리즘 최적화
목차
■ 제1과목 R과 데이터 분석
<제1장 R 설치 및 실행>
제1절 R 설치 방법
제2절 R 실행 및 패키지
연습문제
<제2장 R 기본 문법>
제1절 R 기초
제2절 데이터 구조
연습문제
<제3장 R 그래프>
제1절 그래프 함수 및 활용
제2절 데이터 시각화
제3절 고급 그래프 시각화
연습문제
■ 제2과목 데이터 수집 및 분석
<제1장 데이터 수집과 전처리>
제1절 데이터 수집
제2절 데이터 전처리
연습문제
<제2장 기술통계 분석>
제1절 기술통계와 빈도 분석
제2절 기술통계 기법
연습문제
<제3장 추론통계 분석>
제1절 추론통계 분석 방법
제2절 가설 검정
연습문제
■ 제3과목 데이터 분석모형
<제1장 상관관계 분석>
제1절 상관관계 분석의 이해
제2절 산점도 및 상관계수
연습문제
<제2장 회귀 분석>
제1절 회귀 분석의 이해
제2절 단순 및 다중회귀 분석
제3절 변수 선택 방법
연습문제
<제3장 로지스틱 회귀 분석>
제1절 로지스틱 회귀 분석의 이해
제2절 로지스틱 회귀모형
연습문제
<제4장 의사결정나무>
제1절 의사결정나무의 이해
제2절 의사결정나무 모형
연습문제
<제5장 인공신경망>
제1절 인공신경망의 이해
제2절 인공신경망 모형
연습문제
<제6장 서포트벡터머신>
제1절 서포트벡터머신의 이해
제2절 서포트벡터머신 모형
연습문제
<제7장 연관성 분석>
제1절 연관성 분석의 이해
제2절 연관성 분석모형
연습문제
<제8장 군집 분석>
제1절 군집 분석의 이해
제2절 군집 분석모형
연습문제
<제9장 K-NN 분류 분석>
제1절 K-NN의 이해
제2절 K-NN 분석모형
연습문제
■ 제4과목 고급 데이터 분석모형
<제1장 범주형 자료 분석>
제1절 교차 분석
제2절 피셔의 정확도 검정
제3절 콜모고로프-스미르노프 검정
연습문제
<제2장 다변량 분석>
제1절 그룹 분석
제2절 주성분 분석
제3절 인자 분석
제4절 다차원 척도법
제5절 정준 상관 분석
제6절 판별 분석
연습문제
<제3장 시계열 분석>
제1절 시계열 분석의 이해
제2절 시계열 분석모형
연습문제
<제4장 베이지안 기법>
제1절 베이지안 기법의 이해
제2절 단순 베이즈 분류 분석
연습문제
<제5장 딥러닝 분석>
제1절 딥러닝의 이해
제2절 딥러닝 분석모형
연습문제
<제6장 텍스트 마이닝>
제1절 텍스트 마이닝의 이해
제2절 텍스트 분석
제3절 감성 분석
연습문제
<제7장 앙상블 분석>
제1절 앙상블 분석의 이해
제2절 배깅 및 부스팅
제3절 랜덤포레스트
연습문제
<제8장 비모수 통계>
제1절 비모수 통계 분석의 이해
제2절 가설 검정
연습문제
<제9장 소셜 네트워크 분석>
제1절 소셜 네트워크 분석의 이해
제2절 원-모드
제3절 투-모드
제4절 네트워크 분석
연습문제
■ 제5과목 데이터 모형 평가
<제1장 분류 분석 모형 평가>
제1절 평가 지표
제2절 로지스틱 회귀 분석
제3절 서포트벡터머신
제4절 베이지안 기법
제5절 앙상블 분석
연습문제
<제2장 예측분석 모형 평가>
제1절 평가 지표
제2절 회귀 분석
제3절 의사결정나무
제4절 인공신경망
제5절 시계열 분석
제6절 이항형 변수 예측
연습문제
■ 종합문제
데이터 전처리
데이터 분석 모형 구축
■ [부록] R 데이터세트
<제1장 R 설치 및 실행>
제1절 R 설치 방법
제2절 R 실행 및 패키지
연습문제
<제2장 R 기본 문법>
제1절 R 기초
제2절 데이터 구조
연습문제
<제3장 R 그래프>
제1절 그래프 함수 및 활용
제2절 데이터 시각화
제3절 고급 그래프 시각화
연습문제
■ 제2과목 데이터 수집 및 분석
<제1장 데이터 수집과 전처리>
제1절 데이터 수집
제2절 데이터 전처리
연습문제
<제2장 기술통계 분석>
제1절 기술통계와 빈도 분석
제2절 기술통계 기법
연습문제
<제3장 추론통계 분석>
제1절 추론통계 분석 방법
제2절 가설 검정
연습문제
■ 제3과목 데이터 분석모형
<제1장 상관관계 분석>
제1절 상관관계 분석의 이해
제2절 산점도 및 상관계수
연습문제
<제2장 회귀 분석>
제1절 회귀 분석의 이해
제2절 단순 및 다중회귀 분석
제3절 변수 선택 방법
연습문제
<제3장 로지스틱 회귀 분석>
제1절 로지스틱 회귀 분석의 이해
제2절 로지스틱 회귀모형
연습문제
<제4장 의사결정나무>
제1절 의사결정나무의 이해
제2절 의사결정나무 모형
연습문제
<제5장 인공신경망>
제1절 인공신경망의 이해
제2절 인공신경망 모형
연습문제
<제6장 서포트벡터머신>
제1절 서포트벡터머신의 이해
제2절 서포트벡터머신 모형
연습문제
<제7장 연관성 분석>
제1절 연관성 분석의 이해
제2절 연관성 분석모형
연습문제
<제8장 군집 분석>
제1절 군집 분석의 이해
제2절 군집 분석모형
연습문제
<제9장 K-NN 분류 분석>
제1절 K-NN의 이해
제2절 K-NN 분석모형
연습문제
■ 제4과목 고급 데이터 분석모형
<제1장 범주형 자료 분석>
제1절 교차 분석
제2절 피셔의 정확도 검정
제3절 콜모고로프-스미르노프 검정
연습문제
<제2장 다변량 분석>
제1절 그룹 분석
제2절 주성분 분석
제3절 인자 분석
제4절 다차원 척도법
제5절 정준 상관 분석
제6절 판별 분석
연습문제
<제3장 시계열 분석>
제1절 시계열 분석의 이해
제2절 시계열 분석모형
연습문제
<제4장 베이지안 기법>
제1절 베이지안 기법의 이해
제2절 단순 베이즈 분류 분석
연습문제
<제5장 딥러닝 분석>
제1절 딥러닝의 이해
제2절 딥러닝 분석모형
연습문제
<제6장 텍스트 마이닝>
제1절 텍스트 마이닝의 이해
제2절 텍스트 분석
제3절 감성 분석
연습문제
<제7장 앙상블 분석>
제1절 앙상블 분석의 이해
제2절 배깅 및 부스팅
제3절 랜덤포레스트
연습문제
<제8장 비모수 통계>
제1절 비모수 통계 분석의 이해
제2절 가설 검정
연습문제
<제9장 소셜 네트워크 분석>
제1절 소셜 네트워크 분석의 이해
제2절 원-모드
제3절 투-모드
제4절 네트워크 분석
연습문제
■ 제5과목 데이터 모형 평가
<제1장 분류 분석 모형 평가>
제1절 평가 지표
제2절 로지스틱 회귀 분석
제3절 서포트벡터머신
제4절 베이지안 기법
제5절 앙상블 분석
연습문제
<제2장 예측분석 모형 평가>
제1절 평가 지표
제2절 회귀 분석
제3절 의사결정나무
제4절 인공신경망
제5절 시계열 분석
제6절 이항형 변수 예측
연습문제
■ 종합문제
데이터 전처리
데이터 분석 모형 구축
■ [부록] R 데이터세트
배송 시 유의사항
- 반디앤루니스에서 구매하신 도서는 물류 대행 위탁업체 웅진 북센을 통해 배송됩니다.
(배송 포장에 "웅진 북센"으로 표기될 수 있습니다.)
- 구매한 상품의 품질과 배송 관련 문의는 반디앤루니스로 문의 바랍니다.
- 천재지변 및 택배사의 사정에 따라 배송이 지연될 수 있습니다.
- 결제(입금) 완료 후 출판사 및 유통사의 사정으로 품절 또는 절판 되어 상품 구입이 어려울 수 있습니다. (별도 안내 예정)
- 도서산간지역의 경우 추가 배송비가 발생될 수 있습니다.
반품/교환
상품 설명에 반품/ 교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)
반품/교환
-
반품/교환 반품/교환 방법 홈 > 고객센터 > 자주찾는질문 “반품/교환/환불” 안내 참고 또는 1:1상담게시판 반품/교환 가능 기간 반품,교환은 배송완료 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제발견 후 30일 이내에 신청가능 반품/교환 비용 변심 혹은 구매착오의 경우에만 반송료 고객 부담(별도 지정 택배사 없음) 반품/교환 불가 사유 - 소비자의 책임 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
- 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
- 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 : 예)만화책, 잡지, 화보집 등
- 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
- 전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
- 해외주문 상품(해외 원서)의 경우(파본/훼손/오발송 상품을 제외)
소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상- 상품의 불량에 의한 반품, 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
소비자 분쟁해결 기준(공정거래위원회고시)에 준하여 처리됨 - 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
반품/교환 주소 경기도 파주시 문발로 77, 웅진북센(반디앤루니스)
