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Python을 이용한

데이터 분석과

시각화

김계수 지음

B5│368쪽│28,000원│2020년 10월 15일

한나래아카데미│ISBN 978–89–5566–240–5  93310

* 이 책이 속한 분야: 컴퓨터/IT>전산통계/해석>자료분석/빅데이터, 컴퓨터/IT>프로그래밍 언어>Python, 대학교재>컴퓨터, 컴퓨터/IT>대학교재

데이터 분석의 장벽은 낮추고 활용도는 높인 Python!

이 책은 분석 기반 데이터 과학을 통한 문제 해결, 가치 창출을 지향한다. 이를 위해 데이터 분석의 기본 지식부터 머신러닝과 인공지능에 이르는 고급 지식까지 쉽고 체계적으로 담아내려고 힘썼다. 이 책이 추구하는 목표는 세 가지다. 첫째는 독자들이 데이터 과학에 대한 자신감을 배양함으로써 각자의 연구 분야에서 가치창출에 기여하도록 이끄는 것이다. 둘째는 다양한 활용 예제를 통해 실제적 학습이 이루어지도록 하는 것이다. 셋째는 시각화를 통해 분석 결과를 효과적으로 나타내는 방법을 제시하는 것이다.

오랜 시간 다양한 프로그램(Excel, Amos, SPSS, R, PROCESS, CMA 등)을 이용한 데이터 분석 작업을 시도해온 저자가 이번에 새롭게 적용한 프로그램은 Python이다. 간결하고 생산성 높은 프로그래밍 언어로 꼽히는 Python은 통계나 컴퓨터 관련 전공자가 아니더라도 상대적으로 쉽게 데이터 분석의 세계에 입문할 수 있도록 해준다. 누구나 무료로 사용할 수 있고 어떤 플랫폼에서도 구현 가능하며, 여러 작업을 동시에 실시할 수 있는 병렬 처리가 가능하고, 데이터 접근성이 뛰어나며, 시각화를 위한 여러 라이브러리를 지원하기 때문에 데이터 분석을 요하는 다양한 분야에서 독자들이 유용하게 활용할 수 있다.

데이터 분석의 기초에서 머신러닝과 인공지능에 이르는 고급 분석까지!

데이터 분석의 기초에서 고급 분석까지 체계적인 학습을 위해 본문은 기초편, 중급편, 고급편으로 구성하였다. 기초편에서는 Python과 데이터 과학의 개념을 정리하고 데이터 관리와 시각화에 대한 내용을 상세히 설명하였다. 중급편에서는 평균비교, 상관분석, 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 차원축소, 군집분석 등 자주 사용하는 데이터 분석 방법에 대해 체계적으로 서술하였다. 그리고 고급편에서는 데이터 분석을 통한 ‘예측’ 작업에 큰 효용 가치를 지니는 머신러닝, 인공지능, 모델 최적화에 대한 내용을 소개하였다.

각 장에는 다양한 사례와 예제, 연습문제를 담아 수학적ㆍ통계적 기본 지식이 약한 분들도 되도록 쉽게 이해하고 직접 따라해볼 수 있도록 하였다. 아무쪼록 이 책을 통해 독자들이 자신의 연구 분야와 실무에서 데이터 과학을 기반으로 한 문제 해결에 주도적으로 임할 수 있기를 기대한다!

지은이: 김계수

경희대학교 경영학과를 졸업하고 고려대학교에서 경영학 석사, 경희대학교에서 경영학 박사 학위를 받았다. 연세대학교, 경희대학교, 한국외국어대학교 일반대학원과 인덕대학교, 백석문화대학교 등에서 강의하였다. 현재 세명대학교 기업경영학과 교수로 재직 중이며 융복합빅데이터센터장을 맡고 있다. 지은 책으로 《조건부 프로세스 분석》, 《가치창출을 위한 R 빅데이터 분석》, 《R-구조방정식모델링》, 《빅데이터 분석과 메타분석》, 《SPSS17.0 사회과학통계분석》, 《조사연구방법론》등이 있다.

차례

part 01 기초편

ch. 1 Python과 데이터 과학

1 데이터 과학

2 Python

3 Python 운용

4 유용한 에디터

ch. 2 데이터 관리

1 데이터 종류

2 집합 데이터 및 행렬 처리

3 데이터 관리

ch. 3 그래프 함수 활용하기

1 Python과 그래프

2 정규분포 그리기

3 상자그림

4 네트워크 그리기

5 지도 그리기

part 02 중급편

ch. 4 평균비교

1 기술통계분석

2 t검정

3 교차분석

4 분산분석

ch. 5 상관분석

1 공분산

2 상관계수

3 상관계수의 가설검정

4 Python 분석

5 정준상관분석

ch. 6 회귀분석

1 회귀분석 개념

2 단순회귀분석

3 중회귀분석

4 Python을 이용한 분석

ch. 7 로지스틱 회귀분석

1 로지스틱 회귀모형 기본 설명

2 Python을 이용한 분석

ch. 8 차원축소

1 선형변환

2 특이값 분해

3 요인분석

ch. 9 군집분석

1 군집분석

2 비계층적 군집분석

3 계층적 군집분석

part 03 고급편

ch. 10 머신러닝

1 머신러닝과 서포트 벡터 머신

2 분류

3 회귀분석 이용 주택 가격 추정

ch. 11 인공지능

1 신경망과 인공지능

2 인공지능 알고리즘

3 예제 실습

ch. 12 모델 최적화

1 모델 최적화 방법

2 모델 최적화 분석