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-R의 장단점-세미콜론-NA (결측치) / -Inf (무한대) / NaN (값이 정의 XX)-na.rm=TRUE (결측치를 제외하고 계산하는 옵션 1. R 은 오픈소스 (널리 쓰인다, 응용이 쉽다, 누구나 쓸 수 있다) 2.단점오픈소스이기 때문에 단점이 발생하기도 함 > 개별 패키지마다 사용법을 익히기도 해야함 3. 콜론하고 세미콜론 헷갈리지 말고 세미콜론 꼭 확인 ! 4. 여러개의 원소를 가지고 있는 데이터 구조 관련된 문제가 거의 10-15문제그래픽 보다는 앞쪽이 더 많아 3-4문제 *이 그래프를 만들 때 쓰이는 코드는? 그래픽두 변수의 관계를 살펴볼 수 있는 그래프는?>산점도 그래프다 확률 밀도를 나타내는 그래프는? 삼차원을 구연하는 그래프는? 단계구분도의 기능은 무엇인가?다음 그림이..

1. 배열-행렬을 2차원 이상으로 확장시킨 객체-2차원 구조로 이뤄진 행렬도 일종의 배열이라고 할 수 있고일반적으로는 3차원 이상의 데이터 객체를 배열이라고 함 length : 자료의 개수mode : 자료의 형태dim : 각 차원의 크기dimnames : 각 차원 리스트의 이름  예를 들어서 행렬은 matrix(1:12,c(4,3))  1~ 12 까지의 숫차를 4개의 행 , 3개의 열로 만드는건데  [,1] [,2] [,3][1,] 1 5 9[2,] 2 6 10[3,] 3 7 11[4,] 4 8 12 배열은 행, 열 , 행렬의 갯수로 표현즉 여기는 3*3 을 2개 만드는건데숫자는 1~24 사이니까 18까지만 나와array(1:24,c(3,..

1. 벡터-벡터는 한 개 이상의 원소를 구성한 자료 구조-R 의 자료 객체 중 가장 기본이 되는 자료 개체-하나의 벡터 원소는 한 가지 형태(mode) 만 가능- c() scan() seq() rep() 함수로 생성 가능  1.1c()c(1,2,3,4,5)c(1:5)  *세미콜론 ; 은 여러 명령을 한번에 실행할 때 쓰이고, 그냥 콜론은 일종의 수열 연산x > 30이 출력 *c() 함수 안에는 문자형 벡터도 만들 수 있어! 다만 이때는 각 원소에 "" 를 넣어줘야해a *벡터의 길이, 즉 원소의 갯수를 세는 함수는 length()    *c() 함수를 이용하여 논리형 벡터도 생성 가능c(F,F,T)    *위에서 하나의 벡터에 하나의 데이터 형식만 사용되는 것처럼 데이터 형식이 혼용되어 쓰이진 않음  2...

1.cbind ()내가 만든 c 값들을 합칠 수 있어xycbind(x,y)x y1 102 203 304 405 50     2,scan() 관측값을 바로 넣을 수 있음w1      3.edit()titi titi=edit(titi) titi 가 데이터 프레임이란 구조라는 걸 인식해준 후,titi 에 들어갈 값은 내가 엑셀 형식으로 넣어줄거야 ! 라고 해석 할 수 있어  위처럼 실핼시키면 이런 엑셀창이 뜸 이렇게 저장된 titi 는 따로 확인도 가능~    1.sink(): 화면에 출력된 모든 결과를 파일로 저장하는 것(시작 할 떄 저장할 파일 이름을 정해주고, 원하는 함수를 실행시킨 후 종료 시 sink() 로 끝 )   예를 들어서sink('printa.txt')summary(iris)sink()   ..

1. R 을 활용할 떄 작업 디렉토리를 설정하고 변경해야함 콘솔에 있는 경로가 내가 지금 있는 경로이고상대 경로를 쓴다면 . -> 현재폴더 .. -> 이전폴더 ~ -> 디폴트값 (home)인데, 절대 경로로 쓴다면 이렇게 속성에서 확인 가능다만 \ 를 정규식처럼 문자로 인식해야하니까 \\ 로 쓰게 되는 경우가 더 많을거임 예를 들어서 '방통대' 라는 문서가C:\Users\bohee\Documents\방통대 C:\Users\bohee\Documents\Downloads  라는 경로가 있을 때Downloads 경로에서 방통대로 가고 싶으면?setwd('..\Documents\방통대')  이렇게 앞/뒤 위치 관계를 써줘야하는데절대 경로로 쓰면 그냥  setwd(' C:\\Users\\bohee\\Documen..

1.통계학의 기본 개념-데이터는 어떤 현상을 이해하기 위해 그 현상을 관찰하여 데이터를 수집한 것 ( 설문조사, 실험 등)-통계학은 불확실한 현상 이해를 위해 데이터 수집, 요약, 추론 (결론) 을 찾는 학문 모집단 (전체 집단) -- 모수 (모집단의 특성을 나타내는 대푯값)표본(모집단을 알기 위해 실제로 관측한 모집단의 일부)  --통계량 (표본의 특성을 나타내는 대푯값)  2. R 스튜디오 기초(1) 객체 'aba+b = 7  (2)벡터 - 어떤 값들이 일렬로 있는 것2.1 c(1,2,3,4) , c(1:4) 1,2,3,42.2 seq(1,8,2) 1,3,5,7 2.3 hh = 1,2,3,4,1,3,5,7   (3) 데이터의 형식3.1 숫자형3.2 범위형as.factor (1:4)  >> 숫자 1~4..

'그로스해킹' 저자 양승화님 북토크쇼에 가다!3주간의 독서 챌린지 후, 감사하게 당첨된 토크쇼11월 첫 주 ~ 셋째주 까지 매주 주말 막바지에 열심히그로스해킹 책을 읽고 블로그 글을 써서 올려온 가장 큰 이유....바로 '그로스해킹' 책 저자님과의 북 토크쇼에 참가를 '신청' 할 수 있는 자격을 얻을 수 있기 때문이었다....!(어찌보면 이번 챌린지의 가장 큰 동기부여가 이 북토크쇼 였던 것 같기도 하다)이렇게 마지막 글을 업로드 하고, 별도로 신청을 했더니 자동으로 봇이 인증 완료 + 신청 완료 알람을 보내줬다 ㅎㅎ그리고 다행히....당첨~~!회사에서 같이 이번 챌린지랑 북토크쇼를 신청했던 개발자 분은 데이터리안 수업을 수강한 적이 없어서 걱정하셨는데(나같은 경우 예전에 SQL 수업을 들은 적이 있어서..

데이터 넥스트 레벨 4기 - 그로스 해킹 3주차양승화 저자님이 쓰신 '그로스 해킹' 책 읽기 미션 3주차!데이터 넥스트 레벨이 벌써 마지막 주라니~~ 시간이 참 빠르다 ㅜㅜ3주차에서는 앞의 AARRR 뒷 부분부터 아래의 목차들이 있었다.5장 그로스 해킹 시작부터 성장 실험까지6장 그로스 조직과 업무 프로세스에필로그 - 그로스 해킹을 공부하려는 사람을 위해5장 그로스 해킹 시작부터 성장 실험까지5.1 그로스 해킹 시작하기개인적으로 구글 애널리틱스를 활용하는 내 업무와 밀접해서 그런지 재밌게 읽었던 파트였다.데이터 분석의 기초 재료라 하면 빠질 수 없는 것이 데이터 수집인데,로그 분석을 할 때, 단순 '이벤트 수' 에서는 인사이트가 나오지 않으니,부수적으로 어떤 정보를 함께 수집해야 추후에 도움이 될 지에 ..

데이터 넥스트 레벨 4기 2주차지난주 AARRR 의 Acquisition 에 이어서, 이번주는 AARRR 의 그 이후 단계들,3.3 Activation , 3.4 Retentin 3.5 Revenue , 3.6 Referral 을 읽어 AARRR 의 전체 적인 개념들과 실제 사례그리고 제 4장 지표에서 지표의 활용과 OMTM 파트를 읽었다.3.3 ActivationAARRR 의 두 번째 A 인 Activation 에 해당하는 장에서 평소의 나를 많이 반성하게 되었다.나의 반성 1 - 퍼널을 개선할 때는 고객의 '아하 포인트' 를 경험했을지 고민해보자서비스에 고객이 유입하게 만들었다면, 그 이후의 관건은 고객이 '우리 사이트에서 경험했으면 하는 포인트' 를실제로 경험할 수 있도록, 활성화 ( Activat..

데이터 넥스트 레벨 챌린지 4기 1주차데이터 넥스트 레벨 챌린지에 참여하다종종 웹 서치를 하다가 데이터 리안이보이면홀린듯이 클릭을 하던 습관 덕분에 이 데이터 넥스트 레벨 챌린지 라는 블로그 챌린지를 알게 되었다.이번 챌린지 도서가 양승화 저자님이 쓰신' 그로스 해킹 -데이터 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법'이라 바로 챌린지에 신청했는데 벌써 1주차라니...!대학교 3-4학년 때 진로 고민을 많이 하면서인턴, 대외 활동, 알바 등으로 내가 좋아하는 분야들에 대한 경험을 다양하게 해보려 했고,감사하게도 그 과정에서 '데이터를 기반으로 근거를 내는 업무를 하자' 라는 결론에 닿을 수 있었던 것 같다.하지만 당시에 '데이터' 라고 하면 뭔가 수학 잘 하는 사람이 해야할 것만 같고 어려운 것으로만 느..