R 설치 및 준비

R을 설치하고 RStudio를 설정하는 방법에 대한 단계별 가이드입니다. R과 RStudio 다운로드 링크를 제공하고, 설치 과정에서 발생할 수 있는 문제 해결 방법을 설명합니다. 필요한 패키지 설치 방법도 함께 다룹니다. 예시 코드를 통해 R 콘솔 사용법에 익숙해질 수 있도록 안내합니다.

# R 패키지 설치 예시
install.packages("tidyverse")

R 기본 문법 및 데이터 다루기

R의 기본적인 문법과 데이터 구조(벡터, 행렬, 데이터 프레임)에 대해 자세히 설명합니다. 데이터 불러오기(CSV, Excel 등), 데이터 정제 및 전처리 방법, 데이터 조작을 위한 dplyr 패키지 활용법 등을 예제와 함께 설명합니다. 데이터 탐색을 위한 기본적인 함수들과 활용법을 다룹니다.

# 데이터 불러오기 예시
data <- read.csv("data.csv")

데이터 시각화

ggplot2 패키지를 이용하여 다양한 유형의 데이터를 시각화하는 방법을 배웁니다. 히스토그램, 산점도, 박스플롯, 막대 그래프 등 다양한 그래프를 생성하는 방법과 각 그래프의 해석 방법을 설명합니다. 시각화를 통해 데이터의 패턴을 파악하고 분석 결과를 효과적으로 전달하는 방법을 익힐 수 있습니다.

# ggplot2를 이용한 산점도 그래프 예시
library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x = 변수1, y = 변수2)) + geom_point()

회귀 분석

단순 선형 회귀, 다중 선형 회귀, 비선형 회귀 분석 등 다양한 회귀 분석 기법을 소개합니다. 회귀 모델의 가정, 모형 적합 방법, 모형 평가 지표(R-squared, adjusted R-squared, p-value 등)에 대해 설명하고, 실제 데이터를 이용한 분석 예시를 제공합니다. 모델 해석 및 결과 보고서 작성 방법을 다룹니다.

분류 분석

로지스틱 회귀, SVM, 의사결정나무 등 다양한 분류 기법을 소개하고, 각 기법의 특징과 적용 사례를 설명합니다. 모델 평가 지표(정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 등)를 이해하고, 모델 성능을 비교하는 방법을 배웁니다. 실제 데이터를 이용한 분류 모델 구축 및 평가 과정을 실습합니다.

군집 분석

계층적 군집 분석과 k-means 군집 분석 기법을 소개하고, 각 기법의 원리와 적용 방법을 설명합니다. 군집 분석 결과 해석 및 시각화 방법을 다루고, 실제 데이터를 이용한 군집 분석 예시를 제공합니다. 최적의 군집 수를 결정하는 방법과 군집의 특징을 파악하는 방법을 배웁니다.

추가 학습 자료 및 도움말

R 관련 웹사이트, 서적, 온라인 강의 등 추가적인 학습 자료를 소개합니다. R 관련 질문과 답변을 찾을 수 있는 커뮤니티와 포럼 정보를 제공합니다. 더 나아가 심화된 통계 모델링 기법을 학습할 수 있는 경로를 안내합니다.