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[데이터 고급 분석과 통계 프로그래밍을 위한]
빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍

  • 원서명The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design (ISBN 9781593273842)
  • 지은이노만 매트로프
  • 옮긴이권정민
  • ISBN : 9788960773332
  • 35,000원
  • 2012년 08월 23일 펴냄
  • 페이퍼백 | 504쪽 | 188*250mm
  • 시리즈 : 데이터 과학, 클라우드 컴퓨팅

판매처

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책 소개

통계 프로그래밍 언어인 R의 활용과 R을 사용한 소프트웨어 개발, R의 언어적 측면까지 쉽게 배울 수 있는 R에 관한 최고의 책. 통계학을 잘 몰라도 프로그래밍에 관한 초보적인 지식만 있다면 쉽게 익힐 수 있다. 이 책에서는 R에서 사용하는 기본적인 데이터 구조부터 함수형 프로그래밍과 객체지향 프로그래밍 개념, 수학적 시뮬레이션, 그리고 복잡한 데이터를 단순하고 유용한 형태로 재배치하는 R의 활용법 등에 대한 내용까지 다양하게 다룬다.


[ 소개 ]

데이터를 길들여라!

R은 통계 소프트웨어 개발용으로 쓰이는 세계에서 가장 유명한 언어다. 고대 문명의 확산 경향을 추적하는 고고학자, 어떤 약이 안전하고 효과적인지 찾아내는 제약사 등 모두 R을 사용한다. 자산 리스크를 평가하고 시장에서의 변동률을 안정성 있게 유지하려는 보험 설계사 또한 R을 사용한다.

『빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍』에서는 R을 사용한 소프트웨어 개발에 대해 기본적인 유형 및 데이터 구조부터 클로저, 재귀, 무기명 함수 같은 어려운 주제까지 모두 다룬다. 통계적 지식은 전혀 필요하지 않으며, 프로그래밍에 대해서도 초보자든 프로든 상관없다.

이 책에서 설명하는 내용을 그대로 따라가다 보면, 함수형 프로그래밍과 객체지향 프로그래밍, 수학적 시뮬레이션, 복잡한 데이터를 보다 단순하고 유용한 형태로 재배치하는 법까지 모두 배울 수 있을 것이다.

비행기를 설계하거나 날씨를 예측하거나, 혹은 간단히 데이터를 길들이는 등 수많은 분야에서 『빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍』은 통계 컴퓨팅의 능력을 활용할 수 있는 진정한 가이드가 되어줄 것이다.


[ 이 책에서 다루는 내용 ]

■ 복잡한 데이터 세트와 함수를 시각화하는 예술적인 그래프 만들기
■ 병렬 R과 벡터화를 통한 좀더 효율적인 코드 작성
■ 코드 속도 및 기능 향상을 위한 R과 C/C++, 파이썬과의 인터페이스
■ 텍스트 분석, 이미지 수정 등을 위한 패키지 찾기
■ 개선된 디버깅 기술을 활용해 귀찮은 버그 찾아 고치기


[ 이 책의 대상 독자 ]

많은 사람이 R을 주로 임시변통으로 사용한다. 히스토그램을 그리거나 회귀분석을 한다든가, 통계 기능 등 다양한 용도로 사용하는 식이다. 그러나 이 책은 R로 소프트웨어를 개발하는 사람들을 위해 기획됐다. 이 책은 전문적인 소프트웨어 개발자부터 대학에서 프로그래밍 수업을 한 번쯤 들어 본 사람까지 모두를 대상으로 한다. 그 중에서도 ‘특정한 목적을 갖고 R 코드를 작성하려는 사람’이라면 꼭 읽어야 할 책이다. 하지만 어려운 통계학 지식은 그다지 필요하지 않다.

이 책은 다음과 같은 사람들에게 도움이 될 것이다.

■ 병원이나 정부 기관에서 일하면서 정기적으로 통계 보고서를 작성해야 하고 이를 자동화한 프로그램을 개발하려는 분석가
■ 새로이 혹은 기존 방식의 절차를 통합해 통계 방법론을 개발, 이를 코드화해 일반 연구 커뮤니티에서 쓰려는 학계 연구원
■ 마케팅, 소송 지원, 언론, 출판, 그 외 복잡한 데이터를 표현하는 그래픽 코드를 개발해야 하는 관련 전문가
■ 통계 분석이 포함된 프로젝트를 진행하는 소프트웨어 개발 경험이 있는 전문 프로그래머
■ 통계 컴퓨팅 수업을 듣는 학생


[ 이 책의 구성 ]

이 책은 훌륭한 R 패키지들로 가능한 수많은 유형의 통계 방법으로 가득 채운 개론서가 아니다. 프로그래밍에 대한 책으로서 기존의 R 책에서 놓친 프로그래밍 관련 주제를 담았다. 또한 기본적 R 사용에 대한 주제에 대해서도 프로그래밍적 관점으로 접근했다.

이 책에서 다루는 내용은 크게 다음과 같다.

■ 이 책 전반에 ‘확장 예제’ 부분이 등장할 것이다. 이 부분에서는 보통 특정 데이터 기반의 단일 코드 조각이 아닌 완결된, 일반 목적의 함수들을 다룬다. 실제 이런 함수들 중 일부는 매일 하는 R 업무에서 매우 유용하게 사용할 수 있다. 이런 예제들을 익히면서 R이 어떻게 구성돼 동작하는지, 이를 프로그램에 어떻게 추가해 유용하게 사용할 수 있는지도 알아본다. 많은 경우에 ‘왜 이런 방식으로 사용했을까?’ 하는 질문에 대답함으로써 여러 대안도 함께 알아본다.
■ 사용된 예제들은 프로그래머들의 감성에 와 닿는다. 예를 들어 데이터 프레임에 대한 토론에서는 R의 리스트 형식의 데이터 프레임뿐 아니라 이에 대한 프로그래밍 구현 방식에 대해서도 다룬다. R을 다른 언어와 비교하는 부분은 이미 다른 언어를 알고 있는 사람에게는 매우 유용하다.
■ 디버깅은 어떤 언어로 프로그래밍하는 경우라도 매우 중요하다. 대다수 R 책에서는 이를 강조하지 않는다. 이 책에서는 ‘확장 예제’를 통해 실제 프로그램이 어떻게 디버깅되는지 전반적인 수행 과정을 모두 보여주는 형태로 모두 디버깅 기술에 1개 장을 할애했다.
■ 오늘날은 가정에서도 멀티코어 컴퓨터를 보편적으로 사용하며, GUI 프로그래밍이 과학 응용 컴퓨팅 분야에서 조용한 혁명을 일으키고 있다. R 애플리케이션이 증가함에 따라 계산량도 매우 많아졌고, 병렬 프로세싱은 R 프로그래머 사이에서 화두로 떠올랐다. 이에 따라 기술만이 아닌 확장을 주제로 장 하나를 할애했다.
■ R의 내부 구조에 대한 지식이 어떤 도움이 되는지와 R 코드의 수행 속도 향상 기능에 대해서도 각각 한 단원씩을 할애했다.
■ R에서 C나 파이썬 등의 언어로 인터페이스하는 방법에 대해서도 다룬다. 이 장 역시 디버깅 팁을 제공하는 확장 예제를 함께 수록했다.

저자/역자 소개

[ 저자 서문 ]

나는 조금은 평범하지 않은 과정을 통해 R 사용자가 됐다.

추상 확률 이론에 대한 논문을 썼고, 사회생활 초반에는 통계 교수로 몇 년을 지냈다. 가르치고, 연구하고, 통계 방법론에 대해 컨설팅하는 일이었다. UCD에서 통계학과를 만든 12명 정도 되는 교수 가운데 한 명이었다.

몇 년 후 나는 같은 학교의 전산학과로 옮겼고, 이후 많은 시간을 이 곳에서 병렬 프로그래밍, 웹 트래픽, 데이터 마이닝, 디스크 시스템 성능 등 다양한 분야를 연구하며 보냈다. 나의 전산 교육과 연구는 대부분 통계를 포함한다.

이런 많은 경험을 거쳐 나는 ‘하드코어’한 전산학자이며 통계학자이자 통계 연구원으로서 다양한 관점을 모두 지니게 됐다. 나의 많은 경험이 이 책의 부족함을 보충하고 독자들에게 더 큰 가치를 줄 수 있기를 바란다.


[ 저자 소개 ]

노만 매트로프(Norman Matloff)
UC Davis의 전산학과(전 통계학과) 교수다. 병렬 처리 및 통계적 회귀 기법에 대해 연구 중이며, 소프트웨어 개발에서 널리 사용되는 수많은 웹 튜토리얼의 저자다. 뉴욕타임스, 워싱턴포스트, 포브스, LA타임스 등에 여러 칼럼을 기고했으며, 『The Art of Debugging』의 공저자이기도 하다.


[ 옮긴이의 말 ]

‘빅데이터’가 시대의 화두가 되면서, 이전에는 ‘그들만의 리그’라고 여겨졌던 ‘데이터 분석’에 대한 관심 역시 크게 늘어났습니다. 그러면서 자연스럽게 데이터 분석이 특정 사업 분야가 아닌 ‘데이터 처리-활용 주기’의 일부로 여겨지게 됐고, 이에 따라 전반적으로 데이터 처리에서 활용으로 이어지는 데에 사용되는 데이터 플랫폼 또한 자연스럽게 연결되는 데까지 초점이 맞춰지기 시작했습니다. 따라서 빅데이터 플랫폼으로 각광받는 오픈소스 플랫폼인 하둡(Hadoop)과 기존 분석 도구와의 결합에 대한 관심이 높아졌고, 이에 따라 오픈 소스 통계 언어인 R이 새롭게 각광을 받게 됐습니다.

기존 DB 및 관련 프로그램들만을 다루던 전산 분야의 사람들도 데이터 분석에 대해 관심을 보이고, 분석 분야에도 발을 들이고자 하는 시도가 활발히 이뤄지면서, 자연스럽게 R을 배우고자 하는 사람도 늘었습니다. 또한 기존부터 꾸준히 데이터 분석 업무를 하던 사람들도 그 동안 사용하던 상용 분석 도구인 SAS나 SPSS보다 패키지 업데이트가 빠르고, 다양한 데이터 소스와의 연결이 쉬운 R에 좀더 많은 관심을 갖게 되었습니다. 바야흐로 R이 ‘데이터 분석’계의 화두로 떠오르게 된 것입니다.

이와 같은 상황에서 데이터 분석을 하고 R을 사용하다 보니, 주변에서 ‘R을 공부하고 싶다, 방법을 알려달라’라든가 ‘초보자가 보기 쉬운 R 책을 추천해 달라’라는 이야기를 종종 듣게 됩니다. 하지만 추천도 참 쉽지 않은 것이, R이 ‘통계 분석’을 주 목적으로 만들어진 ‘프로그래밍’ 언어다 보니 전반적으로 ‘통계적 지식’과 ‘전산학적 지식’을 어느 정도 갖춘 상태라고 전제하고 만들어진 책들이 대부분입니다. 심지어 기본 매뉴얼조차 어느 정도 이런 경향이 있습니다. 그러다 보니 보통 R에 관심을 갖게 되는 개발자 혹은 기존 데이터 분석가의 경우 한쪽의 지식만 많이 아는 상태이므로, 어떤 교재, 어떤 방법을 추천해 줘야 할지 어려웠습니다. 게다가 이 양쪽의 지식을 어느 정도 갖춰야 하는지 가늠하는 것 또한 쉽지 않아서 섣불리 어떤 조언을 해 주기가 어려웠습니다.

그런 의미에서 이 책을 접했을 때에 굉장히 반가웠습니다. R이 통계 분석을 위한 응용 언어다 보니까, 일반적으로 통계, 수학 등 어떤 목적에 대해 R을 어떻게 활용할 수 있는지 보여주는 형식의 책이나 매뉴얼이 많았습니다. 하지만 이 책에서는 R을 ‘프로그래밍 언어’로 보고 이를 어떻게 배울 수 있는지 기초적인 부분부터 고난도의 내용까지 꼼꼼하게 설명합니다. 그렇기 때문에 특히 ‘전산학적 지식’을 기본적으로 갖춘 사람에게 적합한 책이라고 생각합니다. 저자 역시 전산학을 먼저 시작한 후 통계학으로 넘어가면서 R을 접하게 된 분이어서 그런지 몰라도, R을 프로그래밍 언어 구조를 바탕으로 굉장히 차근차근 설명해줍니다. 통계학적 지식은 예제를 살펴볼 때 외에는 크게 필요하지 않고, 그나마도 쉬운 예제들로 접근하고 있기 때문에 심한 불편함은 겪지 않을 것이라고 생각합니다.

반면, ‘통계 지식’을 먼저 쌓은 사람에게는 추천하지 않느냐고 하면, 그렇지 않습니다. 기본적으로 책이 쉽게 쓰여 있고, R 프로그래밍에 대해 쉽고 친절하게 설명하기 때문에 타 분석 도구의 GUI에 익숙해져 있던 사람들이 R 프로그래밍을 익히는 데에 큰 도움이 될 수 있다고 봅니다. 이미 R 프로그래밍에 어느 정도 익숙한 사람이라고 하면, R의 구조나 프로그래밍에 대한 참고 자료로 옆에 두고 사용할 수도 있을 것이라고 생각합니다.

R을 실제로 공부하고 사용하는 사람으로서 이 책을 원서로 처음 접했을 때부터 참 좋은 책이라고 생각했고 참고 자료로 충분히 잘 사용할 수 있겠다고 생각했습니다. 때마침 이 책을 번역할 수 있는 기회가 주어져, 번역작업이 쉽지는 않았지만 굉장히 즐거운 시간을 보낼 수 있었습니다. 그만큼 이 책을 본 사람들이 R을 좀더 잘 이해하고 즐겁게 사용할 수 있기를 바랍니다.


[ 옮긴이 소개 ]
권정민
세상은 데이터로 이루어져 있다고 생각하며, 이를 잘 활용해 좀 더 많은 사람을 널리 즐겁게 하자는 목표를 가지고 다양한 데이터 분석 및 활용 방안을 고민하고 연구하는 것을 업으로 하고 있다. 카이스트와 포스텍에서 산업공학과 전산학을 전공했으며 다양한 산업군에서 데이터 분석을 해왔다. 데이터가 화두로 떠오르기 조금 전에 세상이 데이터로 이뤄졌음을 깨달았다는 것에 조그마한 자부심을 느끼며, 데이터에서 가치를 찾아내는 일을 좀 더 즐겁고 지속적으로 할 수 있는 방안을 찾고자 매일 고민하며 연구한다. 『빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍』(에이콘출판, 2012),『The R Book』(에이콘출판, 2014),『파이썬을 활용한 베이지안 통계』 등을 번역했다.

목차

목차
  • 1장 시작하기
    • 1.1 R 실행하기
      • 1.1.1 인터랙티브 모드
      • 1.1.2 배치 모드
    • 1.2 첫 번째 R 세션
    • 1.3 함수 소개
      • 1.3.1 변수의 범위
      • 1.3.2 기본 인수
    • 1.4 중요한 R 데이터 구조 예습하기
      • 1.4.1 R의 일꾼, 벡터
      • 1.4.2 문자열
      • 1.4.3 행렬
      • 1.4.4 리스트
      • 1.4.5 데이터 프레임
      • 1.4.6 클래스
    • 1.5 확장 예제: 시험 성적을 회귀 분석하기(1)
    • 1.6 시작과 종료
    • 1.7 도움말 사용하기
      • 1.7.1 help() 함수
      • 1.7.2 example() 함수
      • 1.7.3 무엇을 찾는지 정확하게 모르는 경우
      • 1.7.4 다른 주제들에 대한 도움말
      • 1.7.5 배치 모드에서의 도움말
      • 1.7.6 인터넷 도움말
  • 2장 벡터
    • 2.1 스칼라, 벡터, 배열, 행렬
      • 2.1.1 벡터에 원소 추가 또는 삭제하기
      • 2.1.2 벡터의 길이 파악하기
      • 2.1.3 행렬과 배열을 벡터처럼 사용하기
    • 2.2 선언
    • 2.3 재사용
    • 2.4 일반 벡터 연산
      • 2.4.1 벡터의 산술 및 논리 연산
      • 2.4.2 벡터 인덱싱
      • 2.4.3 연산자로 유용한 벡터 생성하기
      • 2.4.4 seq()를 이용해 벡터 순서 생성하기
      • 2.4.5 rep()을 이용해 숫자 반복 벡터 만들기
    • 2.5 all()과 any() 사용하기
      • 2.5.1 확장 예제: 1이 연달아 나오는 부분 찾기
      • 2.5.2 확장 예제: 이산적 시계열값 예측하기
    • 2.6 벡터화 연산
      • 2.6.1 벡터 입력과 출력
      • 2.6.2 벡터 입력, 행렬 출력
    • 2.7 NA와 NULL값
      • 2.7.1 NA 사용하기
      • 2.7.2 NULL 사용하기
    • 2.8 필터링
      • 2.8.1 필터링된 인덱스 생성하기
      • 2.8.2 subset() 함수로 필터링하기
      • 2.8.3 선택 함수 which()
    • 2.9 벡터화 된 조건문: ifelse() 함수
      • 2.9.1 확장 예제: 연관성 측정
      • 2.9.2 확장 예제: Abalone 데이터 세트 기록하기
    • 2.10 벡터 동일성 테스트
    • 2.11 벡터 원소의 이름
    • 2.12 c() 이상의 것
  • 3장 행렬과 배열
    • 3.1 행렬 만들기
    • 3.2 일반 행렬 연산
      • 3.2.1 행렬에서 선형대수 연산 처리
      • 3.2.2 행렬 인덱싱
      • 3.2.3 확장 예제: 이미지 다루기
      • 3.2.4 행렬 필터링
      • 3.2.5 확장 예제: 공분산 행렬 생성하기
    • 3.3 행렬의 행과 열에 함수 적용하기
      • 3.3.1 apply() 함수 사용하기
      • 3.3.2 확장 예제: 아웃라이어 탐색
    • 3.4 행렬에 행과 열 추가 및 제거하기
      • 3.4.1 행렬 크기 바꾸기
      • 3.4.2 확장 예제: 그래프에서 서로 거리가 가장 가까운 두 점 찾기
    • 3.5 벡터/행렬을 더 정확히 구분하기
    • 3.6 의도하지 않은 차원 축소 피하기
    • 3.7 행렬의 행과 열에 이름 붙이기
    • 3.8 고차원 배열
  • 4장 리스트
    • 4.1 리스트 생성하기
    • 4.2 일반 리스트 연산
      • 4.2.1 리스트 인덱싱
      • 4.2.2 리스트에 원소를 추가하고 삭제하기
      • 4.2.3 리스트의 크기 확인하기
      • 4.2.4 확장 예제: 텍스트 일치 확인하기(1)
    • 4.3 리스트 구성요소와 값에 접근하기
    • 4.4 리스트에 함수 적용하기
      • 4.4.1 lapply()와 sapply() 함수 사용하기
      • 4.4.2 확장 예제: 텍스트 일치 확인하기(2)
      • 4.4.3 확장 예제: 다시 Abalone 데이터 사용하기
    • 4.5 재귀 리스트
  • 5장 데이터 프레임
    • 5.1 데이터 프레임 생성하기
      • 5.1.1 데이터 프레임에 접근하기
      • 5.1.2 확장 예제: 시험 성적을 회귀 분석하기(2)
    • 5.2 기타 행렬 방식 연산
      • 5.2.1 부분 데이터 프레임 추출하기
      • 5.2.2 NA 값을 다루는 추가적 방법들
      • 5.2.3 rbind()와 cbind() 및 관련 함수 사용하기
      • 5.2.4 apply() 적용하기
      • 5.2.5 확장 예제: 월급 연구
    • 5.3 데이터 프레임 결합하기
      • 5.3.1 확장 예제: 직원 데이터베이스
    • 5.4 데이터 프레임에 함수 적용하기
      • 5.4.1 데이터 프레임에 lapply()와 sapply() 사용하기
      • 5.4.2 확장 예제: 로지스틱 회귀 모델 적용하기
      • 5.4.3 확장 예제: 중국어 사투리 공부 도와주기
  • 6장 팩터와 테이블
    • 6.1 팩터와 레벨
    • 6.2 팩터에 사용되는 일반적인 함수
      • 6.2.1 tapply() 함수
      • 6.2.2 split() 함수
      • 6.2.3 by() 함수
    • 6.3 테이블 사용하기
      • 6.3.1 테이블로 행렬/배열 연산하기
      • 6.3.2 확장 예제: 부분 테이블 추출하기
      • 6.3.3 확장 예제: 테이블에서 가장 큰 셀 찾기
    • 6.4 그 밖의 팩터 및 테이블 관련 함수
      • 6.4.1 aggregate() 함수
      • 6.4.2 cut() 함수
  • 7장 R 프로그래밍 구조
    • 7.1 조건문
      • 7.1.1 반복문
      • 7.1.2 벡터 이외의 유형을 사용하는 반복문
      • 7.1.3 if-else
    • 7.2 산술 및 불리언 연산 및 값
    • 7.3 인수의 기본값
    • 7.4 반환값
      • 7.4.1 명시적으로 return()을 호출할지 판단하기
      • 7.4.2 복잡한 객체 반환하기
    • 7.5 함수는 객체다
    • 7.6 환경 설정 및 범위 문제
      • 7.6.1 최상위 레벨 환경변수
      • 7.6.2 범위 계층 구조
      • 7.6.3 ls() 좀 더 살펴보기
      • 7.6.4 함수는 거의 부작용이 없다
      • 7.6.5 확장 예제: 호출 프레임의 내용을 보여주는 함수
    • 7.7 R에는 포인터가 없다
    • 7.8 위층에 쓰기
      • 7.8.1 고급 할당 연산자를 이용한 지역 외 변수 사용하기
      • 7.8.2 assign()을 이용해 지역 외 변수 사용하기
      • 7.8.3 확장 예제: R에서의 이산 사건 시뮬레이션
      • 7.8.4 광역 변수는 언제 사용해야 하나?
      • 7.8.5 클로저(Closure)
    • 7.9 재귀
      • 7.9.1 퀵소트 구현
      • 7.9.2 확장 예제: 바이너리 서치 트리
    • 7.10 교체 함수
      • 7.10.1 교체 함수를 사용할 때 고려해야 하는 사항
      • 7.10.2 확장 예제: 자동 부기 벡터 클래스
    • 7.11 함수 코드 작성용 도구
      • 7.11.1 텍스트 에디터와 통합 개발 툴
      • 7.11.2 edit() 함수
    • 7.12 자신만의 바이너리 연산자 사용하기
    • 7.13 무기명 함수
  • 8장 R에서 수학과 시뮬레이션 하기
    • 8.1 수학 함수
      • 8.1.1 확장 예제: 확률 계산
      • 8.1.2 누적 합과 곱
      • 8.1.3 최소값과 최대값(복수 가능)
      • 8.1.4 미적분
    • 8.2 통계 분포를 위한 함수
    • 8.3 정렬
    • 8.4 벡터와 행렬의 선형 대수 연산
      • 8.4.1 확장 예제: 벡터 외적
      • 8.4.2 확장 예제: 마코브 체인(Markov Chain)의 고정 분포 찾기
    • 8.5 집합 연산
    • 8.6 R에서 시뮬레이션 프로그래밍 하기
      • 8.6.1 내장 랜덤 변수 생성기
      • 8.6.2 반복 수행 시에 동일한 랜덤 연속값 얻기
      • 8.6.3 확장 예제: 조합 시뮬레이션
  • 9장 객체 지향 프로그래밍
    • 9.1 S3 클래스
      • 9.1.1 S3 제네릭 함수
      • 9.1.2 예제: 선형 모델 함수 lm()에서 OOP
      • 9.1.3 제네릭 메소드 실행 내역 찾기
      • 9.1.4 S3 클래스 작성하기
      • 9.1.5 상속 사용하기
      • 9.1.6 확장 예제: 위 삼각 행렬 저장 클래스
      • 9.1.7 확장 예제: 다항 회귀 분석 과정
    • 9.2 S4 클래스
      • 9.2.1 S4 클래스 작성하기
      • 9.2.2 S4 클래스에서 제네릭 함수 구현하기
    • 9.3 S3 대 S4
    • 9.4 객체 관리하기
      • 9.4.1 ls() 함수를 사용해 객체 나열하기
      • 9.4.2 rm() 함수를 사용해 특정 객체 제거하기
      • 9.4.3 save() 함수를 사용해 객체들을 저장하기
      • 9.4.4 “이건 뭐지?”
      • 9.4.5 exists() 함수
  • 10장 입력과 출력
    • 10.1 키보드와 모니터에 접근하기
      • 10.1.1 scan() 함수 사용하기
      • 10.1.2 readline() 함수 사용하기
      • 10.1.3 화면에 출력하기
    • 10.2 파일 읽고 쓰기
      • 10.2.1 파일에서 데이터 프레임이나 행렬 읽어오기
      • 10.2.2 텍스트 파일 읽기
      • 10.2.3 커넥션 입문
      • 10.2.4 확장 예제: PUMS 통계 파일
      • 10.2.5 URL을 통해 원격으로 파일에 접속하기
      • 10.2.6 파일에 쓰기
      • 10.2.7 파일과 디렉터리 정보 얻기
      • 10.2.8 확장 예제: 많은 파일의 내용의 합
    • 10.3 인터넷에 접근하기
      • 10.3.1 TCP/IP 개요
      • 10.3.2 R의 소켓
      • 10.3.3 확장 예제: 병렬처리 R 구현하기
  • 11장 문자열 처리
    • 11.1 문자열 처리 함수 개요
      • 11.1.1 grep()
      • 11.1.2 nchar()
      • 11.1.3 paste()
      • 11.1.4 sprint()
      • 11.1.5 substr()
      • 11.1.6 strsplit()
      • 11.1.7 regexpr()
      • 11.1.8 gregexpr()
    • 11.2 정규 표현식
      • 11.2.1 확장 예제: 주어진 확장자의 파일명 테스트
      • 11.2.2 확장 예제: 파일명 구성하기
    • 11.3 디버깅 도구 edtdbg에서 문자열 관련 기능 사용하기
  • 12장 그래픽
    • 12.1 그래프 만들기
      • 12.1.1 R 기본 그래픽의 주요 담당자: plot() 함수
      • 12.1.2 선 추가하기: abline() 함수
      • 12.1.3 기존 것을 유지한 상태로 새 그래프 그리기
      • 12.1.4 확장 예제: 한 화면에 두 개의 밀도 추정 그래프 나타내기
      • 12.1.5 확장 예제: 다항 회귀 예제
      • 12.1.6 점 추가: points() 함수
      • 12.1.7 범례 추가: legend() 함수
      • 12.1.8 텍스트 추가: text() 함수
      • 12.1.9 위치 찾기: locator() 함수
      • 12.1.10 그래프 복구
    • 12.2 그래프 꾸미기
      • 12.2.1 문자 크게 조절: cex 옵션
      • 12.2.2 축의 범위 바꾸기: xlim과 ylim 옵션
      • 12.2.3 다각형 추가. polygon() 함수
      • 12.2.4 선의 곡선화: lowess()와 loess() 함수
      • 12.2.5 명시적 함수 그래프화
      • 12.2.6 확장 예제: 곡선의 일부를 확대하기
    • 12.3 그래프를 파일에 저장하기
      • 12.3.1 R 그래픽 장치
      • 12.3.2 출력된 그래프 저장하기
      • 12.3.3 R 그래픽 장치 닫기
    • 12.4 3차원 그래프 생성하기
  • 13장 디버깅
    • 13.1 디버깅의 기본 원칙
      • 13.1.1 디버깅의 기본: 확인 원칙
      • 13.1.2 작은 것부터 시작하기
      • 13.1.3 모듈식, 하향식 디버깅
      • 13.1.4 버그 예방
    • 13.2 왜 디버깅 도구를 사용할까?
    • 13.3 R 디버깅 기능 사용하기
      • 13.3.1 debug()와 browser() 함수를 사용한 개별 단계 살펴보기
      • 13.3.2 브라우저 명령어 사용하기
      • 13.3.3 중단점 설정하기
      • 13.3.4 trace() 함수로 추적하기
      • 13.3.5 충돌 발생 후 traceback()과 debugger() 함수를 사용해 확인하기
      • 13.3.6 확장 예제: 두 가지의 전체 디버깅 과정
    • 13.4 국제적인 움직임: 보다 편리한 디버깅 도구
    • 13.5 시뮬레이션 코드 디버깅에서의 일관성 보장하기
    • 13.6 구문 및 런타임 오류
    • 13.7 R 자체에서 GDB 실행하기
  • 14장 성능 향상: 속도와 메모리
    • 14.1 빠른 R 코드 작성하기
    • 14.2 반복문에 대한 두려움
      • 14.2.1 속도 향상을 위한 벡터화
      • 14.2.2 확장 예제: 몬테카를로 시뮬레이션의 속도를 향상시키기
      • 14.2.3 확장 예제: 멱행렬 생성하기
    • 14.3 함수형 프로그래밍과 메모리 문제
      • 14.3.1 벡터 할당 문제
      • 14.3.2 복사 후 변경 문제
      • 14.3.3 확장 예제: 메모리 복사 피하기
    • 14.4 코드에서 느린 부분을 찾을 때 사용하는 Rprof()
      • 14.4.1 Rprof()를 사용한 모니터링
      • 14.4.2 Rprof()의 작동 원리
    • 14.5 바이트 코드 컴파일
    • 14.6 데이터가 메모리에 들어가지 않아요!
      • 14.6.1 청킹
      • 14.6.2 메모리 관리를 위한 R 패키지 사용하기
  • 15장 타 언어와 R을 인터페이스하기
    • 15.1 R에서 호출하는 C/C++ 함수 작성하기
      • 15.1.1 R을 C/C++과 연동할 때의 선행지식
      • 15.1.2 예제: 정사각 행렬에서 부분 대각행렬 추출
      • 15.1.3 컴파일하고 코드 실행하기
      • 15.1.4 R/C 코드 디버깅하기
      • 15.1.5 확장 예제: 이산 시계열값 예측
    • 15.2 파이썬에서 R 사용하기
      • 15.2.1 RPy 설치하기
      • 15.2.2 RPy 문법
  • 16장 병렬 R
    • 16.1 상호 아웃링크 문제
    • 16.2 snow 패키지 소개
      • 16.2.1 snow 코드 실행하기
      • 16.2.2 snow 코드 분석하기
      • 16.2.3 어느 정도의 속도 향상이 가능할까
      • 16.2.4 확장 예제: K-평균 클러스터링
    • 16.3 C 사용하기
      • 16.3.1 멀티코어 사용하기
      • 16.3.2 확장 예제: OpenMP에서의 상호 아웃링크 문제
      • 16.3.3 OpemMP 코드 실행하기
      • 16.3.4 OpenMP 코드 분석
      • 16.3.5 다른 OpenMP 프라그마
      • 16.3.6 GPU 프로그래밍
    • 16.4 성능에 대해 일반적으로 고려할 사항
      • 16.4.1 과부하의 원인
      • 16.4.2 당황스러운 병렬 어플리케이션과 그렇지 않은 어플리케이션의 차이
      • 16.4.3 정적 할당 대 동적 할당
      • 16.4.4 소프트웨어 연금술: 일반적인 문제를 당황스러운 병렬 문제로 바꾸기
    • 16.5 병렬 R 코드 디버깅하기
  • 부록 AR 설치하기
    • A.1 CRAN에서 R 내려 받기
    • A.2 리눅스 패키지 매니저를 사용해 설치하기
    • A.3 소스 파일로 설치하기
  • 부록 B 패키지 설치 및 사용
    • B.1 기본 패키지
    • B.2 하드 디스크에서 패키지 불러오기
    • B.3 웹에서 패키지 다운로드하기
      • B.3.1 자동으로 패키지 설치하기
      • B.3.2 수동으로 패키지 설치하기

도서 오류 신고

도서 오류 신고

에이콘출판사에 관심을 가져 주셔서 고맙습니다. 도서의 오탈자 정보를 알려주시면 다음 개정판 인쇄 시 반영하겠습니다.

오탈자 정보는 다음과 같이 입력해 주시면 됩니다.

(예시) p.100 아래에서 3행 : '몇일'동안 -> 며칠동안

정오표

정오표

1쇄

[ p39 4행 ]
개수를 새는 → 개수를 세는

[ p46 상단 코드 ]
1열 → 1행 2행 → 2열

[ p46 1.4.4절 2행, p255 그림 아래로 8행, p414 아래에서 6행 ]
C 구조 → C 구조체

[ p95 아래에서 8행 ]
1felse() → ifelse()

[ p113 첫 번째 코드 9-10행 ]
randomnoise <- - matrix(nrow="lrows," ncol="<span" style=""background-color:">ncols,runif(lrowslcols)) newimg@grey <- - matrix(nrow="lrows," ncol="<span" style=""background-color:">lcols, runif(lrowslcons)) newimg@grey[rows, cols]
 <- - style=""background-color:">[rows, cols]
+ q * randomnois

[ p134 첫 번째 예제 마지막 행 ]
[3,]
50 50 → [3,]
50 48

[ p134 두 번째 예제 마지막 행 ]
[3,]
50 50 → [3,]
50 49

[ p225 두 번째 코드 아래로 3행 ]
게다가 관련 없는 변수인 최상위 레벨의 d가 사용됐을 경우 → 관련없는 최상위 레벨의 변수 d가 사용됐을 경우

[ p273 상단 예제 시작 부분 1행 누락 ]
> nlm(function(x) return(x^2-sin(x)),8)

[ p274 표 8-1 '정규 분포' 행 ]
rnomr() → rnorm()

[ p351, p357, p497 ]
sprint() → sprintf()

[ p434 14.6절 2행 ]
231-1 → 231-1

2쇄

[ p125 첫 번째 코드 아래로 1행 ]
새 행렬은 x에 재할당된다. → 새 행렬은 z에 재할당된다.

[ p127 마지막 문단 1행 ]
있자. → 있다.

[ p135 첫 번째 코드 아래로 1행 ]
dim=c(3,2,2,) → dim=c(3,2,2)

[ p135 두 번째 코드 아래로 1행 ]
test → tests

[ p163 5.2.3절 4행 ]
rbind()를 사용해 열을 추가할 때, 추가되는 열을 → rbind()를 사용해 행을 추가할 때, 추가되는 행은

[ p125 3행 ]
새 행렬은 x에 → 새 행렬은 z에

[ p127 아래에서 6행 ]
20번째 줄에 주목할 필요가 있자. → 20번째 줄에 주목할 필요가 있다.

[ p135 5행 ]
인수 dim=c(3,2,2,)에서 → 인수 dim=c(3,2,2)에서

[ p135 10행 ]
test의 → tests의

[ p163 10행 ]
rbind()를 사용해 열을 추가할 때, 추가되는 열은 → rbind()를 사용해 행을 추가할 때, 추가되는 행은

[ p122 7~8행]
이 함수는 판매량 행렬의 각 열에 적용될 것이므로 주어질 열에서 가장 특이한 값의 → 이 함수는 판매량 행렬의 각 행에 적용될 것이므로 주어질 행에서 가장 특이한 값의

[ p122 17행]
x의 각 열에 적용하게 해, → x의 각 행에 적용하게 해,

[ p41 7행(두 번째 코드)]
K -> k

[ p153 두 번째 코드 4행, 5행]

3쇄

[p.79 : 첫 행]
이 코드의 핵심은 7번째 줄이다. 여기서 우리는 1, ..., i+k-1일의 k개의 데이터로 k+1일의 데이터를 예측한다. 이때 예측 결과는 pred[1]
에 저장된다.
->
이 코드의 핵심은 7번째 줄이다. 여기서 우리는 1, ..., i+k-1일의 k개의 데이터로 k+i일의 데이터를 예측한다. 이때 예측 결과는 pred[i]
에 저장된다.

[p.95 : 코드 마지막 행]
0.3 -> 0.4

[p.95 : 3행]
이를 통해 연관치가 3/10 = 0.3임을 알 수 있다.
->
이를 통해 연관치가 4/10 = 0.4임을 알 수 있다.

[p.232 : 가운데 oddsevens 함수 정의 코드]

[p.157 : 마지막 행]
기반을 닦고자 한자.
->
기반을 닦고자 한다.

5쇄

[p.349 : 마지막 행]
함수를 갖이고 있고
->
함수를 가지고 있고