데이터 분석 결과를 제대로 보여주는 방법!
빅데이터 시대가 시작된 이후, 빅데이터를 어떻게 분석하고 분석 결과를 어떻게 보여 줄 건지가 하나의 이슈로 자리 잡았다. 이러한 상황에서 주목받고 있는 도구 중 하나가 오픈 소스 프로그램인 R이다. 빅데이터를 분석하고 시각화하는 데 많은 이점이 있는 무료 소프트웨어인 R은, 이제 엑셀 다음으로 인기 있는 분석도구가 되었다.

이 도서는 R 시각화를 어떻게 하는지 알려주는 도서로, 데이터 전처리를 위한 다양한 R 함수, 패키지, 사용방법 등을 소개하고 전처리 이후 효과적인 시각화를 위한 ggplot2 패키지의 기본 개념을 설명한다. 그리고 시각화 이후 고품질의 그래프를 만드는 방법을 설명하여 데이터를 시각화하는 데 필요한 방법을 모두 알려준다. 저자가 실무를 통해 얻은 R 노하우를 다양한 예제로 알려줘, R을 이용한 시각화 방법을 제대로 배울 수 있다.

대상 독자
o 데이터를 처리하고 분석하는 데이터 분석가
o 데이터 분석 결과를 보다 설득력 있게 보여주고 싶은 개발자
o 통계학자 및 DBA

고객을 설득하는 힘! 데이터 분석을 넘어 데이터 시각화에 도전하라!
데이터 분석 업무뿐만 아니라 다양한 프로젝트를 하다 보면, "그 데이터를 통해서 우리가 얻는 정보나 혜택이 뭐냐?", "그래서 결론이 뭐냐?"라는 질문을 받게 된다. 열심히 자료를 준비하여 답변해 보지만, 내가 한 말의 의미를 고객이 이해하지 못하거나 다르게 받아들이는 상황을 종종 겪게 된다. 이럴 때 필요한 것이 시각화다. 시각화는 고객의 질문에 대해 답변을 바로 해줄 수 있는 몇 안 되는 기술 중 하나로, 빅데이터 플랫폼 엔지니어뿐만 아니라 데이터를 다루는 사람이라면 배워 볼 가치가 있는 기술이다. 특히, 매력적이며 다양한 시각화 방법을 제공하는 R을 배운다면 시각화에 날개를 다는 격이다.

이 도서는 R을 활용할 목적으로 R을 배우는 분들에게 적합하다. 이외에 R 시각화를 어느 정도 활용할 수 있는지 그 가능성을 가늠해 보려는 분에게도 유용할 것이다. 이 도서는 R을 사용해 시각화하는 데 필요한 제반 사항을 소개한다. 시각화가 왜 필요한지에 대한 소개와 더불어 시각화를 위한 데이터 전처리를 설명하고, 시각화의 핵심 부분은 ggplot2로 접근한다. 이후 그래프 후처리에 대한 내용은 Inkscape로 설명하고, 마지막으로 아름답고 섬세한 그래프를 만들기 위한 몇 가지 팁을 소개한다.

① R 기본 문법 및 사용법
② R로 데이터 다루기
③ ggplot2를 이용한 R 시각화
④ 벡터 그래프를 이용한 그래프 후처리
⑤ shiny를 이용한 동적 웹 그래픽