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r데이터분석9

데이터 결합(join) by dplyr 패키지 관련글 R 전처리 최강자 dplyr 패키지 1. 들어가며 본격적인 데이터 분석에 들어가기 전에 분석가의 요구와 필요에 맞게 데이터를 조작할 필요가 있다. 이런 과정을 데이터 전처리(data pre processing)이라고 하는데, R은 풍부한 기본 기능 diseny.tistory.com 변수별 부분 집계 by dplyr 이전글 R 전처리 최강자 dplyr 패키지 1. 들어가며 이전 글에서 R 데이터 전처리에 많이 활용되는 dplyr 패키지의 기본적인 용법 5가지를 살펴보았다. 이번에는 dplyr 패키지에서 특정한 변수를 기준 diseny.tistory.com 1. 들어가며 두 개의 데이터프레임을 결합해야하는 일은 데이터 분석 과정에서 매우 흔하게 발생하는 일이다. 이 작업 역시 R의 기본 함수로 가능하.. 2022. 4. 1.
변수별 부분 집계 by dplyr 이전글 R 전처리 최강자 dplyr 패키지 1. 들어가며 본격적인 데이터 분석에 들어가기 전에 분석가의 요구와 필요에 맞게 데이터를 조작할 필요가 있다. 이런 과정을 데이터 전처리(data pre processing)이라고 하는데, R은 풍부한 기본 기능 diseny.tistory.com 1. 들어가며 이전 글에서 R 데이터 전처리에 많이 활용되는 dplyr 패키지의 기본적인 용법 5가지를 살펴보았다. 이번에는 dplyr 패키지에서 특정한 변수를 기준으로 부분 집계(aggregation)를 하는 방법에 대해 알아보자. 부분 집계는 의외로 데이터 분석에서 많이 사용되는 작업이다. 2. 데이터 프레임에서 랜덤하게 행 데이터 추출 dplyr 패키지는 데이터 프레임에서 랜덤하게 행(row)을 추출하는 아주 간편.. 2022. 3. 31.
R_요인분석(psych 패키지) 관련글 탐색적 요인분석(EFA : Exploratory Factor Analysis) 1. 기본개념 사회과학이나 심리학에서는 직접적으로 측정할 수 없는 변수를 잠재 변수(latent variable), 요인(factor), 구인(construct), 구성 개념 등으로 부른다. 데이터 분석 측면에서 보자면 보통 어떤 diseny.tistory.com 1. 데이터 생성 아래의 코드로 샘플 데이터 프레임을 생성한다. A = c(87, 55, 81, 42, 45, 54) B = c(92, 72, 95, 55, 87, 66) C = c(67, 82, 38, 55, 50, 82) D = c(40, 88, 35, 39, 57, 80) E = c(50, 88, 45, 50, 62, 90) color = data.fra.. 2022. 3. 3.

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