모두를 위한 R 데이터 분석 입문 연습문제: 시작해보세요!

모두를 위한 r 데이터 분석 입문 연습문제

데이터 분석을 입문하는 사람들에게 컴퓨터 언어인 R은 매우 인기 있는 선택이다. 이 언어를 사용할 수 있는 이유는 이전부터 다양한 사용자들이 R의 다양한 패키지를 만들어왔기 때문이다. 이러한 패키지들은 데이터를 시각화하는 데 필요한 작업부터 복잡한 통계 분석까지 모두 다룰 수 있다. 이번에는 ‘모두를 위한 R 데이터 분석 입문’에서 제공하는 문제로 R 언어를 다루어보며, 데이터 분석에 대한 입문을 해보도록 하자.

## 문제 1. 서울시 자치구별 CCTV 현황 데이터를 이용하여 각 자치구별 CCTV 설치대수 총합을 구하시오.

R 언어의 기본적인 문법을 배운 후에는 다양한 데이터들을 활용해보자. 이번 문제에서는 서울시 자치구별 CCTV 데이터를 사용한다. 해당 데이터는 ‘seoulCCTV.csv’ 파일 이름으로 저장되어 있다.

우선, 데이터를 읽어들인 후 자치구별 CCTV 설치 대수를 구해야 하기 때문에 ‘자치구’ 정보가 담긴 컬럼을 기준으로 나누는 작업이 필요하다. ‘dplyr’ 패키지를 활용하여 해당 작업을 수행할 수 있다.

“`r
# 필요한 패키지 설치
install.packages(“dplyr”)

# 라이브러리 불러오기
library(dplyr)

# 데이터 파일 읽기
seoulCCTV <- read.csv("seoulCCTV.csv", header = T, encoding = "UTF-8") # 자치구별 CCTV 설치 대수 총합 구하기 sum_by_district <- seoulCCTV %>%
group_by(자치구) %>%
summarize(총대수 = sum(소계))

# 구별 CCTV 대수 총합 결과 확인하기
sum_by_district
“`

위의 코드를 실행하면, ‘sum_by_district’ 변수에 자치구별 CCTV 설치대수 총합 정보가 저장된다. 결과를 확인해보면, 서초구가 가장 많은 CCTV를 보유하고 있음을 알 수 있다.

## 문제 2. 서울시 학교, 유치원 현황 데이터와 Google Map API를 활용하여 서울시 학교와 유치원 위치 시각화하기

Google Map API를 활용하면 R 언어로 서울시 학교와 유치원의 위치를 지도상으로 시각화할 수 있다. 이번 문제에서는 ‘seoulSchool.geojson’ 파일과 ‘seoulKindergarden.geojson’ 파일을 이용하여 서울시 전체의 학교와 유치원의 위치를 지도 위에 표시해보자. 먼저, ‘seoulSchool.geojson’ 파일과 ‘seoulKindergarden.geojson’ 파일을 읽어들였다.

“`r
# 필요한 패키지 설치
install.packages(“leaflet”)

# 라이브러리 불러오기
library(leaflet)

# 서울시 학교와 유치원 데이터 파일 경로 지정
school_file <- "seoulSchool.geojson" kindergarden_file <- "seoulKindergarden.geojson" # 서울시 학교 데이터 읽어오기 school_loc <- readOGR(dsn = school_file, layer = "OGRGeoJSON") # 서울시 유치원 데이터 읽어오기 kindergarden_loc <- readOGR(dsn = kindergarden_file, layer = "OGRGeoJSON") ``` 그 다음으로는 Google Map API를 사용하여 서울시의 지도를 불러와야 한다. 이를 위해서는 Google Cloud Platform의 API를 사용해야 하는데, 이 부분은 본 문제에서 다루지 않는다. 그 대신, 다음 링크에서 Google Map API 키를 발급받을 수 있다. https://developers.google.com/maps/gmp-get-started 구글 API 키를 발급받은 후, 다음 코드를 이용하여 상기 서울시 학교와 유치원 위치 시각화 작업을 수행한다. ```r # map 생성 및 위치 지정 seoul_map <- leaflet() %>%
addTiles() %>%
setView(lat = 37.564, lng = 126.986, zoom = 10)

# 서울시 학교 위치 마커 추가
seoul_map %>%
addProviderTiles(‘CartoDB.Positron’) %>%
addMarkers(data=school_loc@data, lng=school_loc@data$lon, lat=school_loc@data$lat,
popup = paste(school_loc@data$school_name, “
“,
“Address : “, school_loc@data$address, sep=””))

# 서울시 유치원 위치 마커 추가
seoul_map %>%
addProviderTiles(‘CartoDB.Positron’) %>%
addMarkers(data=kindergarden_loc@data, lng=kindergarden_loc@data$lon, lat=kindergarden_loc@data$lat,
popup = paste(kindergarden_loc@data$name, “
“,
“Address : “, kindergarden_loc@data$address, sep=””))

# 지도 출력
seoul_map
“`

위의 코드를 실행하면, 화면에 서울시 지도가 나타나며, 학교와 유치원 위치에 대한 마커가 추가된 것을 확인할 수 있다.

## 문제 3. 영화 매출 데이터를 이용한 매출 순위 시각화

영화 매출 데이터를 이용하면 각 영화들의 매출 순위를 시각화할 수 있다. 이번 문제에서는 ‘movieBoxOffice.csv’ 파일을 이용하여 영화 매출 순위를 막대 그래프로 시각화해보자.

“`r
# 필요한 패키지 설치
install.packages(“ggplot2”)

# 라이브러리 불러오기
library(ggplot2)

# 데이터 읽어오기
movieData <- read.csv("movieBoxOffice.csv", header = T, encoding = "UTF-8") # 막대 그래프 생성 graph_movie <- ggplot(movieData, aes(Revenue, reorder(Movie, Revenue))) + geom_col(fill = "royalblue4") + xlab("Revenue") + ylab("Movie") + ggtitle("Top 10 Box Office Movies (2019)") + theme_bw() # 그래프 표현하기 graph_movie ``` 위의 코드를 실행하면, 매출 상위 10위 안에 드는 영화들의 매출 순위가 막대 그래프로 시각화 된 결과를 확인할 수 있다. ## FAQ ### Q1. R 언어를 사용한 데이터 분석에서 자주 사용하는 패키지는 무엇인가요? A1. R 언어의 업데이트는 지속되어 정기적으로 패키지가 출시되고 있습니다. 주기적인 업데이트를 통해 유저들은 분석과 시각화에 필요한 더 많은 패키지들을 활용할 수 있게 되었습니다. R의 표준 패키지를 사용하는 것도 좋지만, ‘ggplot2’, ‘dplyr’, ‘RShiny’ 등 여러 커뮤니티에서 개발한 패키지들을 사용하면 더 다양한 분석과 시각화를 수행할 수 있습니다. ### Q2. 서울시 CCTV 데이터를 활용할 때 주의할 사항은 무엇인가요? A2. 서울시 CCTV 데이터를 활용하기 전에 휴지통 CCTV와 같이 제외해야 하는 데이터가 있다는 것입니다. 휴지통 CCTV는 범죄예방과 같이 CCTV 설치 목적과는 상관이 없는 데이터이므로 분석에서 제외되어야 합니다. ### Q3. 서울시 학교와 유치원의 위치를 시각화할 때 Google API 키 발급받는 방법에 대해 알고싶어요. A3. 구글 API 키를 발급받으려면 구글 클라우드 플랫폼에 가입하고, 비용 관련 정보를 등록해야 합니다. 이후 Google Map API 서비스를 사용하여 프로젝트를 만들어야 하며, 발급받은 API 키를 프로그램에서 사용할 수 있습니다. 이 과정에 대한 상세한 내용은 구글 클라우드 플랫폼 문서를 참조하세요.

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모두를 위한 r 데이터 분석 입문 연습문제 5장

“모두를 위한 R 데이터 분석 입문”은 R 언어를 이용한 데이터 분석을 배우는 입문서이다. 이 책의 5장에서는 R에서의 데이터 조작 방법과 팁, 일반적인 데이터 처리 방법과 데이터 정제, 결측값 처리 등에 대해 배우게 된다.

이 장의 시작은 R에서의 데이터 타입에 대한 설명으로 이뤄진다. R에서는 다양한 데이터 타입이 존재한다. 이를 이용하여 다양한 형태의 데이터를 분석할 수 있다. 또한 벡터와 매트릭스, 데이터프레임, 리스트와 같은 데이터 구조도 학습한다. 이에 따라 벡터와 매트릭스를 이용한 데이터 핸들링 방법과 함수, 또한 데이터프레임을 이용한 데이터 처리 방법과 함수를 익힐 수 있다.

데이터 정제에 대해서는 중요한 부분이다. 데이터 분석을 위해서는 먼저 데이터를 정제해야 한다. 이를 위해 단순한 결측값 처리나 중복되는 레코드 제거 등에 대한 방법들에 대해서도 학습한다.

이 장에서는 또한 apply 계열의 함수 적용 방법, dplyr 패키지를 이용한 데이터 처리, tidyr 패키지를 이용한 데이터 한줄로 바꾸는 방법, reshape2 패키지를 이용한 데이터 세로 방향으로 만드는 방법에 대해서도 학습한다.

총 11개의 연습문제가 나온다. 이를 풀면서 데이터 조작, 데이터 처리 방법을 익힐 수 있다. 또한, 이를 통해 R의 데이터 처리 함수들을 익히고 R 언어를 이용한 데이터 분석에 대한 토대를 다져볼 수 있다.

FAQ 섹션

1. 이 책은 누구를 위한 것인가?
이 책은 “데이터 분석을 처음 접하는 사람”을 위한 것이다. 따라서 이 책은 “R을 처음 접하는 사람”도 포함한다.

2. 이 책에서는 데이터를 분석하려면 어떤 준비물이 필요한가?
데이터 분석을 하기 위해서는 RStudio와 R이 설치되어 있어야 한다.

3. 이 책에서 다루는 내용은 어떤 분야에서 유용한가?
이 책에서 다루는 R 언어는 데이터 처리 및 분석 분야에서 유용하다. 따라서 데이터 분석이 필요한 여러 선발적인 분야에서 사용된다.

4. 이 책에서 다루는 내용 중 자신에게 가장 배우기 어려운 내용은 무엇인가?
각자 상황에 따라 다를 수 있겠지만, 이 책에서는 R 언어를 처음 배울 때 고려해야 할 요소들과 함수들에 대한 설명이 많이 담겨 있다. 따라서 이 책을 처음 접하는 사람에게는 전체적으로 이해하기 어려울 수 있다.

5. 이 책을 읽고 나면 무엇을 할 수 있는가?
이 책을 마쳤을 때는 R 언어를 이용하여 데이터 분석을 할 수 있는 기초적인 지식과 방법을 배울 수 있다. 그리고 이를 통해 데이터라는 것이 무엇인지 이해할 수 있고, 데이터 분석의 필요성과 그 방법에 대해서도 이해할 수 있다.

모두를 위한 r 데이터 분석 입문 연습문제 4장

R은 데이터 분석을 위한 강력한 도구입니다. R의 장점 중 하나는 분석 과정이 동적이며 코드를 수정하거나 추가하는 것이 쉽다는 것입니다. 이 장에서는 R을 사용하여 데이터를 입력하고 분석하는 방법에 대해 배우게 됩니다.

데이터를 입력하기 위해 가장 일반적인 방법은 CSV 파일을 읽는 것입니다. R에서 CSV 파일을 읽는 함수는 read.csv입니다. 예를 들어, cars.csv라는 파일에서 데이터를 읽으려면 다음과 같은 코드를 입력합니다.

“`
df <- read.csv("cars.csv") ``` 데이터 분석에 많이 사용되는 함수 중 하나는 summary입니다. 이 함수는 데이터의 요약 정보를 제공합니다. 예를 들어, 데이터 프레임 df의 각 변수의 요약 정보를 보려면 다음과 같은 코드를 입력합니다. ``` summary(df) ``` 데이터의 축소판을 확인할 수 있습니다. df 데이터 세트의 처음 다섯 가지 자세한 관찰은 다음과 같이 볼 수 있습니다. ``` head(df) ``` R에서 데이터를 시각화하는 데 사용되는 다양한 패키지가 있습니다. 그중 가장 유명한 것 중 하나는 ggplot2입니다. ggplot2를 사용하려면 패키지를 먼저 설치한 다음 불러와야합니다. ``` install.packages("ggplot2") library(ggplot2) ``` ggplot2를 사용하여 산점도를 생성하는 방법을 살펴보겠습니다. 예를 들어, df 데이터 프레임에서 speed와 dist 변수를 사용하여 산점도를 생성하려면 다음과 같은 코드를 입력합니다. ``` ggplot(df, aes(x = speed, y = dist)) + geom_point() ``` 많은 경우 R을 사용하여 복잡한 데이터를 처리해야합니다. R에서이를 수행하는 가장 흔한 방법 중 하나는 데이터 세트를 편집하는 것입니다. 예를 들어, 데이터 프레임에서 특정 열을 제거하려면 다음과 같은 코드를 입력합니다. ``` df <- df[, -c(1, 3)] ``` 마지막으로, R에서 데이터 분석을 수행하는 데 시간이 걸리는 경우가 있습니다. 이 경우 R 스크립트의 실행 시간을 측정하려면 다음과 같은 코드를 입력합니다. ``` start.time <- Sys.time() # R 스크립트 내용 end.time <- Sys.time() time.taken <- end.time - start.time ``` FAQ: 1. R을 사용하여 모든 데이터 유형을 분석할 수 있습니까? - 대개 R은 다양한 데이터 유형을 분석 할 수 있습니다. 그러나 때로는 특수한 데이터 유형을 분석하기 위해 추가 패키지를 설치해야합니다. 2. R에서 데이터를 시각화하는 데 가장 좋은 패키지는 무엇인가요? - ggplot2는 R에서 가장 널리 사용되는 시각화 패키지 중 하나입니다. 3. R은 복잡한 데이터를 다루기에 적합한가요? - 예, R은 복잡한 데이터를 처리하는 데 적합한 도구 중 하나입니다. 4. R에서 데이터 프레임에서 특정 행을 선택하기 위해 사용되는 함수는 무엇인가요? - R에서 특정 행을 선택하기 위해 subset 함수를 사용할 수 있습니다. 5. R 스크립트가 실행되는 시간을 측정하는 방법은 무엇인가요? - R에서 시간 측정에는 Sys.time () 함수를 사용할 수 있습니다.

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