▶ 빅데이터 시대에 성과를 이끌어 내는 데이터 분석법을 배운다!
이 책은 데이터를 분석하는 전체 과정을 단계별로 학습함으로써 데이터를 읽고 이해하는 능력을 길러 줍니다. 현장에서 요구하는 수준으로 데이터 분석 능력을 기를 수 있도록 수집부터 전처리, 통계 분석, 시각화, 웹 애플리케이션 개발과 배포까지 전체 과정을 세밀하게 다룹니다.

▶ 공모전, 국책 지원 사업에 선정된 ‘수준 높은 과제’로 배운다!
이 책에서 실습하는 ‘아파트 실거래 분석’은 중소벤처기업부 예비창업패키지에 선정되었으며, ‘아파트 상관관계 분석’은 SH 신진 연구자 지원 사업에 선정되었습니다. 또한 ‘최적 버스노선 제시’ 프로젝트는 LH 데이터 분석 경진 대회 수상작입니다. 이처럼 업계에서 인정받은 품질의 프로젝트 경험으로 경쟁력을 높여 보세요.

▶ 주택 가격, 교통, 상권 분석 등 일상생활과 밀접한 분석 주제로 ‘재미있게’ 배운다!
아파트 실거래, 지진 발생 현황, 커피 전문점 위치, 대중교통 이용 현황 등 일상생활과 밀접한 주제를 다뤄 흥미를 돋우고 학습 동기를 부여합니다. “이 지역 아파트는 비싼 편일까?”, “아파트 단지별 특징은 무엇일까?”, “지하철역과 가까운 커피 전문점은?”, “지금 필요한 최적의 버스노선은?”과 같은 질문의 답을 찾는 과정에서 데이터 분석이 어떻게 활용되는지 확인할 수 있습니다.

▶ 다양한 ‘공공데이터 활용법’을 배운다!
공공데이터를 자동으로 수집하는 방법부터 카카오맵 API로 지도에 특정 위치를 표시하는 방법 등 누구나 사용할 수 있는 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지 알려 줍니다. 이로써 공공데이터를 활용한 공모전 준비나 업무에 적용, 또는 새로운 비지니스 모델을 만드는 데에도 확실한 경험을 제공합니다.

▶ 공간 데이터 분석에 필수! ‘지오 코딩’을 배운다!
주소나 지명 등 고유 명사로 위도와 경도의 좌푯값을 얻는 지오 코딩(geocoding) 기법을 상세하게 다룹니다. 좌표계의 개념부터 카카오맵 API를 사용해 좌표를 얻는 방법, 그리고 이렇게 얻은 좌표를 지도에 표시하는 방법까지 자세하게 다룹니다. 지도를 기반으로 하는 공간 데이터를 분석하고 싶은 사람에게 소중한 경험을 제공합니다.

▶ 내가 분석하고 시각화한 결과를 ‘상품화하는 방법’을 배운다!
앞으로는 분석 결과를 애플리케이션으로 구현하여 다른 사람과 공유할 수 있는 능력까지 갖춰야 데이터 분석가로서 경쟁력이 있습니다. R 패키지로 제공하는 샤이니(Shiny)를 이용하면 웹 개발 언어를 따로 공부하지 않아도 데이터 분석 결과를 웹 애플리케이션으로 만들 수 있습니다. 이 책에서는 그 방법과 과정을 상세하게 소개합니다. 내가 분석한 내용을 웹 브라우저가 동작하는 모든 기기에서 확인할 수 있도록 배포해 보세요.

▶ 보기 편한 책으로 ‘꼼꼼하게’ 배운다!
이 책에 담긴 실습에는 주요한 코드마다 주석이나 말풍선으로 안내말을 넣어 분석하는 데 도움을 줍니다. 또한 실행 결과를 친절하게 해설하고 애플리케이션 결과물은 온라인으로 직접 확인할 수 있도록 링크를 제공합니다. 〈알아 두면 좋아요!〉에서는 데이터 분석 현장에서 자주 부딪히는 문제와 해결법을 제시하고, 데이터 분석에서 자주 등장하는 코딩 패턴은 〈단골 코드 정리〉에서 확인할 수 있습니다.

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이 책의 대상 독자
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이 책은 모든 실습을 단계별로 친절하게 안내하므로 코딩 경험이 부족하더라도 쉽게 따라 하고 결과를 확인해 볼 수 있습니다. R이나 통계 입문서와 함께 보면 응용력을 더 높일 수 있습니다.
- 데이터 분석가를 희망하는 학생 또는 취업 준비생
- R 입문서를 읽고서 실제 데이터 분석 전체 과정을 경험해 보고 싶은 사람
- 공모전 준비나 실무에서 데이터 분석을 응용해 보고 싶은 사람
- 데이터 분석 결과를 제품화하거나 여러 사람과 공유하고 싶은 사람

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01 데이터 분석가로 성장하기
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01-1 경쟁력 있는 데이터 분석가 되기
01-2 데이터 분석 환경 만들기
01-3 R 스크립트 실행해 보기
01-4 프로젝트 수행 과정 훑어보기

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02 자료 수집 전에 알아야 할 내용
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02-1 자료는 어디서 구할까?
02-2 API 인증키 얻기
02-3 API에 자료 요청하기
02-4 API 응답 확인하기

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03 자료 수집: API 크롤러 만들기
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03-1 크롤링 준비: 무엇을 준비할까?
03-2 요청 목록 생성: 자료를 어떻게 요청할까?
03-3 크롤러 제작: 자동으로 자료 수집하기
03-4 자료 정리: 자료 통합하기

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04 전처리: 데이터를 알맞게
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04-1 불필요한 정보 지우기
04-2 항목별 데이터 다듬기
04-3 전처리 데이터 저장하기

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05 카카오맵 API로 지오 코딩하기
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05-1 지오 코딩 준비하기
05-2 주소를 좌표로 변환하는 지오 코딩

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06 지오 데이터 프레임 만들기
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06-1 좌표계와 지오 데이터 포맷
06-2 주소와 좌표 결합하기
06-3 지오 데이터프레임 만들기

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07 분석 주제를 지도로 시각화하기
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07-1 어느 지역이 제일 비쌀까?
07-2 요즘 뜨는 지역은 어디일까?
07-3 우리 동네가 옆 동네보다 비쌀까?

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08 통계 분석과 시각화
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08-1 관심 지역 데이터만 추출하기
08-2 확률 밀도 함수: 이 지역 아파트는 비싼 편일까?
08-3 회귀 분석: 이 지역은 일년에 얼마나 오를까?
08-4 주성분 분석: 이 동네 단지별 특징은 무엇일까?

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09 샤이니 입문하기
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09-1 처음 만나는 샤이니
09-2 입력과 출력하기
09-3 반응형 웹 애플리케이션 만들기
09-4 레이아웃 정의하기

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10 데이터 분석 애플리케이션 개발하기
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10-1 반응형 지도 만들기
10-2 지도 애플리케이션 만들기
10-3 반응형 지도 애플리케이션 완성하기
10-4 서울시 아파트 실거래 애플리케이션 만들기

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11 애플리케이션 배포하기
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11-1 배포 준비하기
11-2 샤이니 클라우드에 배포하기
11-3 애플리케이션 이용하기

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12 샤이니 애플리케이션 활용 사례
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12-1 아파트 가격 상관관계 분석하기
12-2 여러 지역 상관관계 비교하기
12-3 지진 발생 분석하기
12-4 커피 전문점 접근성 분석하기

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[경진 대회 수상작 소개]
교통 카드 데이터 분석 사례
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1. ‘최적 시내버스 노선제시’ 과제 소개
2. 데이터 전처리 1: 지역 정보
3. 데이터 전처리 2: 교통 카드 데이터
4. 기초 분석 1: 노선별·시간대별 이용량
5. 기초 분석 2: 집계구별 이동 특성
6. 교통 흐름 분석 1: 통근 시간대
7. 교통 흐름 분석 2: 비통근 시간대
8. 종합 분석하기
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