1부 빅데이터 분석방법론
  1장 소셜 빅데이터 분석과 활용 방안
    1. 서론 = 13
    2. 소셜 빅데이터 분석방법 = 18
      2.1 사이버 학교폭력 소셜 빅데이터 주제분석(text mining) = 20
      2.2 사이버 학교폭력 소셜 빅데이터 감성분석(opinion mining) = 22
      2.3 사이버 학교폭력 미래신호 예측방법론 = 25
    3. 소셜 빅데이터 기반 사이버 학교폭력 미래신호 탐색 및 예측 = 26
      3.1 사이버 학교폭력 미래신호 탐색 = 27
      3.2 사이버 학교폭력 미래신호 예측 = 37
    4. 결론 및 고찰 = 42
  2장 소셜 빅데이터 분석방법론
    1. R의 설치와 활용 = 49
      1.1 R 설치 = 50
      1.2 R 활용 = 55
        1) 패키지 설치 및 로딩 = 55
        2) 값의 할당 및 연산 = 57
        3) R의 기본 데이터형 = 59
        4) R의 자료구조 = 60
        5) R의 함수 사용 = 63
        6) R 기본 프로그램(조건문과 반복문) = 65
        7) R 데이터 프레임의 변수 이용방법 = 67
        8) R 데이터 프레임 작성 = 68
        9) 변수 및 관찰치 선택 = 76
        10) R의 주요 GUI(Graphic User Interface) 메뉴 활용 = 78
    2. 과학적 연구설계 = 82
      2.1 연구의 개념 = 83
      2.2 변수 측정 = 83
        1) 척도 = 83
        2) 변수 = 84
      2.3 분석단위 = 85
      2.4 표본추출과 가설검정 = 86
        1) 표본추출 = 86
        2) 가설검정 = 88
      2.5 통계분석 = 90
        1) 기술통계분석 = 92
        2) 추리통계분석 = 103
  3장 머신러닝
    1. 서론 = 163
    2. 머신러닝 학습데이터 = 167
    3. 머신러닝 기반 사이버 학교폭력 예측모형 개발 = 169
      3.1 나이브 베이즈 분류모형 = 169
      3.2 로지스틱 회귀모형 = 176
      3.3 랜덤포레스트 모형 = 180
      3.4 의사결정나무 모형 = 186
      3.5 신경망 모형 = 195
      3.6 서포트벡터머신 모형 = 208
      3.7 연관규칙 = 218
      3.8 군집분석 = 226
    4. 머신러닝 모형 평가 = 232
      4.1 오분류표를 이용한 머신러닝 모형의 평가 = 235
        1) 나이브 베이즈 분류모형 평가 = 235
        2) 신경망 모형 평가 = 239
        3) 로지스틱 회귀모형 평가 = 242
        4) 서포트벡터머신 모형 평가 = 245
        5) 랜덤포레스트 모형 평가 = 248
        6) 의사결정나무 모형 평가 = 251
      4.2 ROC 곡선을 이용한 머신러닝 모형의 평가 = 254
    5. 시각화 = 260
      5.1 텍스트 데이터의 시각화 = 261
      5.2 시계열 데이터의 시각화 = 264
      5.3 지리적 데이터의 시각화 = 273
2부 빅데이터 분석사례
  4장 머신러닝을 활용한 한국의 섹스팅(sexting) 위험 예측
    1. 서론 = 281
    2. 이론적 배경 = 283
    3. 연구방법 = 287
      3.1 연구대상 = 287
      3.2 연구도구 = 288
      3.3 분석방법 = 290
    4. 연구결과 = 291
      4.1 섹스팅 관련 문서(버즈) 현황 = 291
      4.2 섹스팅 미래신호 탐색 = 294
      4.3 섹스팅 관련 소셜 네트워크 분석 = 305
      4.4 섹스팅의 위험에 미치는 요인 = 307
      4.5 섹스팅 관련 위험 예측모형 = 310
    5. 결론 및 고찰 = 320
  5장 머신러닝을 활용한 소년범의 범죄지속 위험 예측모형 개발
    1. 서론 = 327
    2. 이론적 논의 = 328
    3. 연구대상 및 분석방법 = 330
      3.1 연구대상 및 측정도구 = 330
      3.2 통계분석 = 331
    4. 연구결과 = 332
    5. 결론 및 함의 = 340
  6장 머신러닝 기반 의약품 부작용과 마약 위험 예측모형 개발
    1. 서론 = 347
    2. 이론적 배경(약물감시체계 시스템) = 353
      2.1 자발적 보고 시스템(Spontaneous Reporting System) = 353
      2.2 전자보건의료데이터(Electronic Healthcare Data, EHD)를 이용한 시스템 = 356
      2.3 소셜미디어를 활용한 약물감시 = 358
    3. 연구방법 = 361
      3.1 연구대상 = 361
      3.2 연구도구 = 364
      3.3 분석방법 = 367
    4. 연구결과 = 368
      4.1 의약품 부작용과 마약 온라인 문서 현황 = 368
      4.2 마약 관련 미래신호 탐색 = 370
      4.3 머신러닝 기반 의약품 부작용과 마약 위험 예측모형 개발 = 377
      4.4 머신러닝 기반 예측모형 평가 = 393
      4.5 연관분석 = 394
      4.6 군집분석 = 396
      4.7 시각화 = 400
    5. 결론 및 고찰 = 402
찾아보기 = 409