데이터 분석, R로 시작하자! RStudio로 실습하면서 배우는 R 기초와 활용, 데이터 분석 기법! R은 통계 분야에서 가장 많이 사용되는 언어로, 데이터를 다룰 때 유연하게 사용할 수 있으며 오프 소스, 패키지 등을 확장하여 풍부한 기능을 제공한다. 이 책은 데이터 읽기, 쓰기와 같은 기본적인 데이터 다루기부터 데이터 조작, 웹 스크레이핑을 이용한 데이터 수집까지 데이터 분석에 필요한 것을 배운다. 데이터 분석 외에도 평가 함수, 동적 스코핑을 구현하는 메타프로그래밍, 마크다운과 결합하여 동적 문서도 작성할 수 있다. 또한, 코드 성능을 측정하고 프로파일링, 병렬 컴퓨팅을 사용한 고성능 컴퓨팅까지 다룬다. 데이터 분석뿐만 아니라 기본부터 고급 프로그래밍 기법까지 폭넓게 다루고 있어서 실무에서 더 다양하고 유연하게 활용할 수 있다.

1장 빠르게 시작하기 1.1 R 소개하기 __1.1.1 프로그래밍 언어로서 R __1.1.2 컴퓨팅 환경으로서 R __1.1.3 커뮤니티로서 R __1.1.4 생태계로서 R 1.2 R의 필요성 1.3 R 설치하기 1.4 RStudio __1.4.1 RStudio의 사용자 인터페이스 __1.4.2 RStudio 서버 1.5 간단한 예 1.6 마치며 2장 기본 객체 알아보기 2.1 벡터 __2.1.1 수치형 벡터 __2.1.2 논리형 벡터 __2.1.3 문자형 벡터 __2.1.4 벡터의 서브세팅 __2.1.5 이름이 정해진 벡터 __2.1.6 원소 추출하기 __2.1.7 벡터의 클래스 알아보기 __2.1.8 벡터 변환하기 __2.1.9 수치형 벡터의 산술 연산 2.2 행렬 __2.2.1 행렬 만들기 __2.2.2 행과 열 이름 정하기 __2.2.3 행렬의 서브세팅 __2.2.4 행렬 연산자 활용하기 2.3 배열 __2.3.1 배열 만들기 __2.3.2 배열의 서브세팅 2.4 리스트 __2.4.1 리스트 만들기 __2.4.2 리스트에서 원소 추출하기 __2.4.3 리스트의 서브세팅 __2.4.4 이름이 정해진 리스트 __2.4.5 값 할당하기 __2.4.6 기타 함수 2.5 데이터 프레임 __2.5.1 데이터 프레임 만들기 __2.5.2 행과 열 이름 정하기 __2.5.3 데이터 프레임의 서브세팅 __2.5.4 값 설정하기 __2.5.5 요인 __2.5.6 데이터 프레임에 유용한 함수 __2.5.7 데이터 읽고 쓰기 2.6 함수 __2.6.1 함수 만들기 __2.6.2 함수 호출하기 __2.6.3 동적 타이핑 __2.6.4 함수 일반화 __2.6.5 함수 인수의 기본값 2.7 마치며 3장 작업 환경 활용하기 3.1 R의 작업 디렉터리 __3.1.1 RStudio에서 R 프로젝트 생성하기 __3.1.2 절대 경로와 상대 경로 __3.1.3 프로젝트 파일 관리하기 3.2 작업 환경 둘러보기 __3.2.1 이미 있는 기호 살펴보기 __3.2.2 객체 구조 보기 __3.2.3 기호 제거하기 3.3 전역 설정 수정하기 __3.3.1 표기되는 숫자 개수 조정하기 __3.3.2 경고 메시지 레벨 조정하기 3.4 패키지 라이브러리 관리하기 __3.4.1 패키지 이해하기 __3.4.2 CRAN에서 패키지 설치하기 __3.4.3 CRAN에서 패키지 업데이트하기 __3.4.4 온라인 저장소에서 패키지 설치하기 __3.4.5 패키지 함수 사용하기 __3.4.6 마스킹과 이름 충돌 __3.4.7 패키지 설치 여부 확인하기 3.5 마치며 4장 기본 표현식 4.1 할당 표현식 __4.1.1 대체 할당 연산자 __4.1.2 비표준 이름과 역따옴표 사용하기 4.2 조건 표현식 __4.2.1 if 문 사용하기 __4.2.2 if 조건식 사용하기 __4.2.3 벡터에 if 문 사용하기 __4.2.4 벡터화된 if: ifelse __4.2.5 switch 문 사용하기 4.3 반복 표현식 __4.3.1 for 루프 사용하기 __4.3.2 while 루프 사용하기 4.4 마치며 5장 기본 객체 활용하기 5.1 객체 함수 사용하기 __5.1.1 객체 타입 알아보기 __5.1.2 데이터 차원 조사하기 5.2 논리 함수 사용하기 __5.2.1 논리 연산자 __5.2.2 논리 함수 __5.2.3 결측 값 다루기 __5.2.4 논리적 강제 변환 5.3 수학 함수 사용하기 __5.3.1 기본 함수 __5.3.2 숫자 반올림 함수 __5.3.3 삼각 함수 __5.3.4 쌍곡선 함수 __5.3.5 극한 함수 5.4 수치 해석 활용하기 __5.4.1 근 구하기 __5.4.2 미적분 5.5 통계 함수 사용하기 __5.5.1 벡터에서 샘플링하기 __5.5.2 랜덤 분포 이용하기 __5.5.3 요약 통계 계산 5.6 apply 계열 함수 활용하기 __5.6.1 lapply __5.6.2 sapply __5.6.3 vapply __5.6.4 mapply __5.6.5 apply 5.7 마치며 6장 문자열 다루기 6.1 문자열 시작하기 __6.1.1 텍스트 출력하기 __6.1.2 문자열 연결하기 __6.1.3 텍스트 변환하기 __6.1.4 텍스트 서식 지정하기 6.2 날짜/시간 서식 __6.2.1 텍스트에서 날짜/시간 분석하기 __6.2.2 날짜/시간을 문자열로 서식 변환하기 6.3 정규 표현식 사용하기 __6.3.1 문자열 패턴 찾기 __6.3.2 그룹을 사용하여 데이터 추출하기 __6.3.3 사용자 정의 방식으로 데이터 읽기 6.4 마치며 7장 데이터 다루기 7.1 데이터 읽고 쓰기 __7.1.1 파일에서 텍스트 데이터 읽고 쓰기 __7.1.2 엑셀 워크시트 읽기와 쓰기 __7.1.3 네이티브 데이터 파일 읽기와 쓰기 __7.1.4 내장 데이터셋 가져오기 7.2 데이터 시각화하기 __7.2.1 산점도 만들기 __7.2.2 선 그래프 만들기 __7.2.3 막대 그래프 그리기 __7.2.4 원 그래프 만들기 __7.2.5 히스토그램과 밀도 그래프 그리기 __7.2.6 상자 그림 그리기 7.3 데이터 분석하기 __7.3.1 선형 모델 피팅하기 __7.3.2 회귀 트리 피팅하기 7.4 마치며 8장 R 속으로 8.1 지연 평가 이해하기 8.2 수정 시 복사 메커니즘 이해하기 __8.2.1 함수 외부 객체 수정하기 8.3 렉시컬 스코핑 이해하기 8.4 환경의 동작 방식 이해하기 __8.4.1 환경 객체 파악하기 __8.4.2 환경을 만들고 연결하기 __8.4.3 환경 연결하기 __8.4.4 함수와 관련한 환경 이해하기 8.5 마치며 9장 메타프로그래밍 9.1 함수형 프로그래밍 이해하기 __9.1.1 클로저의 생성과 사용 __9.1.2 고차 함수 사용하기 9.2 언어 컴퓨팅 __9.2.1 표현식 캡처하고 수정하기 __9.2.2 표현식 평가하기 __9.2.3 비표준 평가 이해하기 9.3 마치며 10장 객체 지향 프로그래밍 10.1 객체 지향 프로그래밍 소개하기 __10.1.1 클래스와 메서드 이해하기 __10.1.2 상속 이해하기 10.2 S3 객체 시스템으로 작업하기 __10.2.1 제네릭 함수와 메서드 디스패치 이해하기 __10.2.2 내장 클래스와 메서드 활용하기 __10.2.3 기존 클래스에 대한 제네릭 함수 정의하기 __10.2.4 새로운 클래스의 객체 생성하기 10.3 S4로 작업하기 __10.3.1 S4 클래스 정의하기 __10.3.2 S4 상속 이해하기 __10.3.3 S4 제네릭 함수 정의하기 __10.3.4 다중 디스패치 이해하기 10.4 참조 클래스로 작업하기 10.5 R6로 작업하기 10.6 마치며 11장 데이터베이스 다루기 11.1 관계형 데이터베이스로 작업하기 __11.1.1 SQLite 데이터베이스 만들기 __11.1.2 테이블과 테이블 필드에 접근하기 __11.1.3 관계형 데이터베이스 쿼리를 위한 SQL 배우기 __11.1.4 쿼리 결과를 나누어서 가져오기 __11.1.5 일관성을 위해 트랜잭션 사용하기 __11.1.6 파일 데이터를 데이터베이스로 저장하기 11.2 NoSQL 데이터베이스로 작업하기 __11.2.1 MongoDB 작업하기 __11.2.2 Redis 사용하기 11.3 마치며 12장 데이터 조작하기 12.1 내장 함수로 데이터 프레임 조작하기 12.2 reshape2 패키지로 데이터 프레임 재구성하기 12.3 sqldf 패키지로 데이터 프레임 쿼리하기 12.4 data.table로 데이터 조작하기 __12.4.1 키를 사용하여 행에 접근하기 __12.4.2 그룹별로 데이터 요약하기 __12.4.3 data.table 재구성하기 __12.4.4 내부 세트 함수 사용하기 __12.4.5 data.table의 동적 스코핑 이해하기 12.5 dplyr 파이프라인으로 데이터 프레임 조작하기 12.6 rlist로 중첩된 데이터 구조에서 작업하기 12.7 마치며 13장 고성능 컴퓨팅 13.1 코드 성능 문제 이해하기 __13.1.1 코드 성능 측정하기 13.2 코드 프로파일링하기 __13.2.1 Rprof를 사용한 코드 프로파일링하기 __13.2.2 Profvis를 사용한 코드 프로파일링하기 __13.2.3 코드를 느리게 하는 원인 알아보기 13.3 코드 성능 높이기 __13.3.1 내장 함수 사용하기 __13.3.2 벡터화 사용하기 __13.3.3 바이트 코드 컴파일러 사용하기 __13.3.4 Intel MKL에 기반한 R 배포 사용하기 __13.3.5 병렬 컴퓨팅 사용하기 __13.3.6 Rcpp 사용하기 13.4 마치며 14장 웹 스크레이핑 14.1 웹 페이지 내부 살펴보기 14.2 CSS 선택자로 웹 페이지에서 데이터 추출하기 14.3 XPath 선택자 학습하기 14.4 HTML 코드 분석 및 데이터 추출하기 14.5 마치며 15장 생산성 향상 15.1 R 마크다운 문서 작성하기 __15.1.1 마크다운 알아보기 __15.1.2 마크다운에 R 통합하기 __15.1.3 테이블 및 그래프 추가하기 15.2 대화형 앱 만들기 __15.2.1 샤이니 앱 만들기 __15.2.2 shinydashboard 사용하기 15.3 마치며