1. r소개와설치 - gnu.ac.krsmjeong/pdf/db/r_01.pdf멀티플랫폼을지원: 맥, 리눅스,...
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1. R소개와 설치
S-언어를 기반으로 한 통계 프로그래밍 언어
통계 계산과 그래픽스를 위한 언어이자 환경
데이터를 처리하고 분석하는데 있어 대단히 강력한 언어
효율적인 데이터 관리와 저장
행렬연산을 위한 적당한 연산자
데이터 분석을 위한 다양한 함수와 시각화한 그래픽 제공
사용자 위주의 단순하고 효과적인 programming language
다양한 운영체제(OS)에서 구현(Unix, Linux, Windows)
1. R이란?
2. R 설치하기
https://www.r-project.org
2. R 설치하기
Windows용으로 다운로드 클릭
2. R 설치하기
Install R for the first 클릭
2. R 설치하기
Download R 3.3.3 for Windows 클릭
2. R 설치하기
R 설치 및 완료
2. R 설치하기
설치 완료 후 실행
2. R Studio 설치
2. R Studio설치하기
https://www.rstudio.com
2. R Studio설치하기
Rstudio Desktop Open Source License → DownLoad
2. R Studio설치하기
Windows Vista/7/8/10 클릭
2. R Studio설치하기
설치
3. R Studio 실행하기
멀티 플랫폼을 지원 : 맥, 리눅스, 윈도우에서 동일한 환경으로 작업이 가능
서버 버전 : R Studio Sever를 설치하면 웹 브라우저로 서버에 접속해 서버에서 작업하는 환경과 동일하게 R Studio를이용할 수 있음
Free Software License(오픈 소스)
코드 자동 완성
코드 소스, R 콘솔, 작업 공간, 그래프를 한 화면에 볼 수 있음
단축키 지원 및 과거 실행한 코드 탐색 가능
3. R Studio
3.1. R Studio 실행 첫 화면
3.4. R Studio 옵션
옵션 설정[Tools]-[Global Options]-Panel Layout 실행
각 섹션의 순서와 내용도 변경 가능
3.5. R Studio 프로젝트
새 프로젝트 생성 : [File]-[New Project]
[New Directory]-[Empty Project]
3.5. R Studio 프로젝트
Directory name
새 프로젝트 경로 지정
3.2. R Studio 새 파일 만들기
File → New File → R Script
3.3. R Studio 구성 화면
스크립트 창 (코딩하는 창)
콘솔창 (한줄씩 코드 실행 가능)
변수값 보는 창
파일, 그래프, 설치패키지보는 창
4. R Studio 시작하기
4.1. R Studio 입력
실행 : Ctrl+Enter or Ctrl+R or Run 클릭
4.2. R Studio 저장
Project 안에 여러 개의 창을 만들 수 있음
4.3. 연산자
+, -, *, / 더하기, 빼기, 곱하기, 나누기
%% 나머지
^, ** 거듭제곱
sqrt 루트
기본 연산자
이 이외에도 삼각함수, 로그 등 다양한 연산자와 함수가 있음.
4.4. 변수
R은 대소문자를 구분
변수 이름 규칙- 문자, 숫자, “ . ”, “ _ ” 사용 가능- 내장함수명과 동일하게 지정하는 것은 피할 것- 알파벳과 숫자의 조합은 알파벳이 먼저나와야 함- “ - ” 사용 불가
...
4.4. 변수
# 주석처리
“ ; ” 한 line에 여러 명령어 입력시 명령어구분
4.5. 객체(Objects)
Types of objects- Data/variable : 자료의 값들을 저장- Function : R 명령문들을 저장
R object에 내용(값) 할당<- 또는 = (<- 사용 권장)왼쪽에는 이름, 오른쪽에는 값 할당xx<-10 : xx에 10이라는 값 할당yy<-c(1,2,3,4,5) : yy에 vector를 할당
4.6. 데이터 유형
객체 입력 : <-c(vector)
숫자형(numeric)
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
문자형(charater)
x <- (“kim”, “Lee”, “Choi”, “Jeong”, “Park”)
논리형(logical)
z<-c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)
4.6. 데이터 유형
데이터 구조- 7개로 구분 됨- 스칼라, 벡터, 요인, 행렬, 배열, 데이터프레임, 리스트
4.6. 데이터 유형
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스칼라(Scala)- 구성인자가 하나인 벡터
벡터(Vector)- 동일한 유형의 데이터의 구성인자가 1개이상이면서 1차원으로 구성
S1 <- c(1)S2 <- c(“kim”)
v1 <- c(1, 2, 3)v2 <- c(“kim”, “Lee”, “Jeong”)
4.6. 데이터 유형
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요인(Factor)
- 범주형의 데이터 구조- ~별 분석을 할 때, 많이 사용- 수준(Level) : Factor가 가질 수 있는 값들- 명목형(알파벳 순서), 순서형(order)
행렬(Matrix)
- 동일한 유형의 2차원 데이터 구조(m x n)
- matrix() 함수 사용
4.6. 데이터 유형
...
배열(Array)
- 동일한 유형의 데이터가 2차원 이상으로구성된 데이터 구조- 행렬과 배열 비교
데이터 프레임(Data.Frame)
- 데이터 유형에 상관없이 2차원 형태의 데이터 구조- 통계, 마이닝 분석
4.6. 데이터 유형
...
리스트(List)
- 벡터, 행렬, 배열, 데이터프레임 등과 같은서로 다른 구조의 데이터를 모두 묶은 객체- R에서 통계분석의 결과는 리스트 구조로제시됨