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#연습4head(mtcars)lm=lapply(mtcars,sum)unlist(lm)sapply(mtcars,sum) #연습5a=tapply(mtcars$hp, mtcars$vs==0, mean)a[1]-a[2] unlist(split(mtcars,mtcars$gear==3))unlist(split(mtcars,mtcars$gear==4))unlist(split(mtcars,mtcars$gear==5)) tapply(mtcars$hp,mtcars$gear,mean) ###행과 열 병합 ##행병합 rbindx=c(1,2,3,4,5)y=c(10,20,30,40,50)a=data.frame(x,y);arbind(a,c(6,60))rbind(a,c(7,'setosa')) i=head(iris)rbind(i,c(..

#연습문제 ta=read.csv('train.csv')head(ta)m=subset(ta,Sex=='male')head(m)f=subset(ta,Sex=='female')mm=mean(m[,2],na.rm=T)mf=mean(f[,2],na.rm=T) m0=mean(m[m$Age=10&m$Age=20&m$Age

###전처리 1 - 형태조절과 문제변수 처리### ##scalings=read.csv('scale.csv',header=F)head(s)scale(s$pampas)p=as.numeric(s[1,2:8])m=as.numeric(s[2,2:8])t=as.numeric(s[3,2:8]) sp=scale(p)sm=scale(m)st=scale(t) plot(sp,type='o',col='blue') #기본차트lines(sm,type='o',col='orange') #추가항목 lines(st,tpye='o',col='green') head(iris)sc=scale(iris[1:4])head(sc)df=as.data.frame(sc)cb=cbind(df,iris$Species) #문자여서 매트릭스에 추가X / cb..

상관분석, 상관계수 복습 집단차이분석 - 일표본평균 / 독립이표본평균 / 일표본비율 / 이표본비율 #chisq.test(x,p=c(0.3,0.7)) 연구자가 생각하는 비율==귀무가설 #상관분석 : 양적변수에 한에서, 범주형에서는 Xiriscor(iris$Sepal.Width,iris$Sepal.Length) #상관계수x1=c(1,3,6,8,10)x2=c(-2,3,8,5,9)cor(x1,x2) x=iris[,1:4]cor(x)symnum(cor(x)) library(corrgram)corrgram(x)corrgram(x,upper.panel = panel.conf) #spearman 순위상관계수kor=c(85,90,87,92,95)eng=c(88,89,68,94,91)m=matrix(c(kor,eng),n..

통계학:어떤 척도로 측정하느냐-양적자료 : 가감승제 가능, 의미 유-연속형 변수 : 비율척도(세상에 존재하는 단위로 측정) / 추정에 쓰이는-이산형 변수 : 등간척도 / 분류에 쓰이는-질적자료 : 범주형 자료-명목척도 / 분류에 쓰이는-서열척도 / 분류에 쓰이는 ----도수분포표 - 계급, 급감상대도수분포표데이터요약 - 차트분포의 대칭성 - 왜도 첨도정규분포표본 추출가설검정 #숙제#1)이론적으로 평균(기대값)과 표준편차 x

데이터 유형 ~ 도수분포표#구구단 _ 사람마다 다양한 식이 나와서 신기gugu=function(x){ for (i in 1:9){ cat(x,'x',i,'=',x*i,'\n') }}gugu(3) gu=function(){return(seq(3,27,by=3))}gu() g=function(x,y){return(x*y)}g(3, 1:9) u=function(x){ return(3*x)}u(1:9) #데이터 유형_실수(numeric), 정수(integer), 인자(factor), 논리값(logical), 문자열(character)x=8class(x) y='dna'class(y) z=factor(c('t','f','tf'))class(z) w=as.logical(c('1','0','1','0'))class(w..

print('hello world')#주석처리#?도움말 표시 = help()?printhelp(print)#install.packages() / update.packages()#library 패키지 로드, 사용할 준비 install.packages('randomForest')library(randomForest) 2+3x=2y=3x+y2%%22%/%22^3 2**3 2**322**642^128 #변수 대소문자 구분, 변수명 시작은 알파벳으로. 3a=1a3=1x+yx=2y=3x+y # == 같다 !=같지않다 sum=function(x,y){return(x+y)}sum(2,5) x=8class(x) y='kim'class(y) z=factor('t','f','t')class(z) w=as.logical(c(..

2019년 빅데이터 청년인재 모집기간 2019.04.22 - 05.27 대학 졸업 예정자 및 만 34세 이하의 청년 1차 서면 평가(05.29-30) 후 2차 면접 평가(대학별 진행) 빅데이터 청년인재_경희대 R을 활용한 빅데이터 전문가 양성 과정 합격! 7월부터 8월까지, 두 달간 빅데이터 청년인재 양성 과정에 참여하게 됨. 6월 마지막 주에는 온라인 강의를 통한 온라인 교육을 했고. 7월 1일부터는 학교에 가서 수업을 듣는 중. 첫 주는 빅데이터 관련 이론 수업을 듣고 있으며, 2주차 부터는 R 활용하는 방법을 배울 예정. 서류 합격 후 면접때 받은 질문을 간단하게 정리하자면. 1. 자기 소개 및 지원 동기 2. R 활용이나 데이터 분석 프로젝트 경험 3. 앞으로 어떤 일을 하고 싶은지. (어떤 회사..