목차 일부
PART Ⅰ 데이터탐색
CHAPTER 01 서론
1.1 데이터사이언스 = 12
1.2 데이터분석 목적 및 기법 = 15
1.3 래피드마이너 = 17
1.4 래피드마이너 스튜디오 = 18
1.5 래피드마이너 스튜디오 설치 = 38
연습문제 = 43
CHAPTER 02 데이터
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목차 전체
PART Ⅰ 데이터탐색
CHAPTER 01 서론
1.1 데이터사이언스 = 12
1.2 데이터분석 목적 및 기법 = 15
1.3 래피드마이너 = 17
1.4 래피드마이너 스튜디오 = 18
1.5 래피드마이너 스튜디오 설치 = 38
연습문제 = 43
CHAPTER 02 데이터
2.1 변수 = 46
2.2 통계량 = 48
2.3 래피드마이너 실습 = 50
연습문제 = 64
CHAPTER 03 데이터정제
3.1 오류정보 = 69
3.2 결측치 및 이상치 = 71
3.3 변수생성 = 77
3.4 자료저장 = 82
3.5 Data Editor 창 = 87
연습문제 = 97
CHAPTER 04 데이터시각화 Ⅰ
4.1 도수분포표 = 100
4.2 상자그림 = 103
4.3 막대그래프 = 107
4.4 히스토그램 = 109
4.5 원그래프 = 112
연습문제 = 114
CHAPTER 05 데이터시각화 Ⅱ
5.1 도수분포표 = 118
5.2 요약통계량 = 125
5.3 히스토그램과 산점도 = 128
5.4 상관분석 = 133
연습문제 = 136
PART Ⅱ 분석기법
CHAPTER 06 선형회귀분석
6.1 선형회귀모형 = 140
6.2 선형회귀모형의 종류 = 141
6.3 회귀계수 추정 = 142
6.4 모형평가 = 144
6.5 변수선택 = 146
6.6 래피드마이너 실습 = 147
연습문제 = 162
CHAPTER 07 의사결정나무
7.1 의사결정나무의 개념 = 166
7.2 의사결정나무의 구성 = 169
7.3 의사결정나무의 형성 = 170
7.4 의사결정나무의 예측 = 173
7.5 래피드마이너 실습 = 175
연습문제 = 184
CHAPTER 08 신경망분석
8.1 신경망 = 186
8.2 신경망 활용사례 = 187
8.3 신경망 작동원리 = 187
8.4 래피드마이너 실습 = 192
연습문제 = 199
CHAPTER 09 군집분석
9.1 군집분석 = 204
9.2 군집분석 활용사례 = 204
9.3 군집분석 방법 = 205
9.4 k-means 방법 = 206
9.5 래피드마이너 실습 = 208
연습문제 = 223
오퍼레이터 정리 = 227
찾아보기 = 233
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