데이터 애널리틱스

예제로 배우는 모델링 기법, 데이터 분석, 모델 구축 과정

데이터 애널리틱스는 데이터로부터 유용한 정보와 지식을 도출하기 위한 모델링 기법들, 그 기법들로 데이터를 분석하는 과정, 그리고 신뢰할 수 있는 방법과 원칙에 입각하여 모델을 구축하는 과정 전반을 일컫는 용어다. 이 책은 데이터 애널리틱스에 대한 모든 주제를 상세한 예제 풀이를 통해서 설명한다. 모델링 기법에 대한 이론 및 모델의 구축 과정에 대한 설명을 간단한 예제의 데이터 분석으로부터 시작해서 복잡한 예제로 끝을 맺는다. 따라서 데이터 애널리틱스를 처음 접하는 독자는 이 책을 통해서 데이터 애널리틱스에 입문할 수 있고, 데이터 애널리틱스를 전공하는 독자는 자신의 지식을 심화시킬 수 있다. 각 모델링 기법에 대한 설명 후에는 R 및 R-텐서플로를 사용해서 데이터를 분석하고 모델을 구축하는 프로그램이 수록되어 있어서 직접 실습 경험을 쌓을 수 있다.

  

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

  • 데이터 마이닝
  • 머신러닝
  • 모델의 구축
  • 회귀 분석
  • 로지스틱 회귀 분석
  • 선형 판별 분석
  • 베이즈 분류기
  • 군집 분석
  • 연관 분석
  • 순차 패턴 분석
  • 의사결정 트리
  • 랜덤 포레스트
  • 라쏘 회귀 분석
  • 릿지 회귀 분석
  • 일래스틱 네트 회귀 분석
  • 서포트 벡터 머신
  • 인공 신경망
  • 심층 신경망
  • 합성곱 신경망
  • 순환 신경망

  

도서 상세 이미지

이재식

  • 서울대학교 경영대학 경영학과 경영학사
  • 한국과학기술원(KAIST) 산업공학과 공학석사
  • 미국 펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨(Wharton School) 경영정보시스템 전공 경영학박사

  • 아주대학교 경영대학 교수

  • 한국전문가시스템학회 학회지 편집위원장

  • 교육부 Brain Korea 21 사업 ‘데이터 마이닝 연구팀’ 책임교수
  • 한국지능정보시스템학회 회장
  • 정보통신부 ‘유비쿼터스 환경에서의 데이터 마이닝 기술 개발 연구팀’ 책임교수
  • 한국지능정보시스템학회지 1995~2014 피인용 논문 대상 수상
  • [01부] 기본 개념
    •  
  • ▣ 01장: 서론
    • 1 인공지능, 머신러닝, 딥러닝
    • 2 데이터 사이언스와 데이터 애널리틱스
    • 3 데이터 마이닝과 데이터 애널리틱스
    • 4 이 책의 구성
    • 5 참고문헌
    •  
  • ▣ 02장: 데이터 마이닝
    • 1 데이터, 정보, 지식
    • 2 데이터의 속성
      • 2.1 범주형 속성
      • 2.2 수치형 속성
      • 2.3 기타 속성
    • 3 데이터 마이닝의 탄생
    • 4 데이터 마이닝의 정의
      • 4.1 비즈니스 프로세스
      • 4.2 대량의 데이터
      • 4.3 의미 있는 패턴과 규칙
    • 5 데이터 마이닝의 유형
      • 5.1 가설 검정
      • 5.2 방향성 데이터 마이닝
      • 5.3 무방향성 데이터 마이닝
    • 6 데이터 마이닝의 단계
      • 6.1 KDD2.0
      • 6.2 CRISP-DM
      • 6.3 두 방법론의 비교
    • 7 참고문헌
    •  
  • ▣ 03장: 머신러닝
    • 1 문제를 푸는 방법
    • 2 머신러닝의 정의
    • 3 머신러닝의 유형
      • 3.1 지도 학습
      • 3.2 비지도 학습
      • 3.3 준지도 학습
      • 3.4 강화 학습
    • 4 머신러닝의 기법들
      • 4.1 지도 학습 기법
      • 4.2 비지도 학습 기법
      • 4.3 준지도 학습 기법
      • 4.4 강화 학습 기법
    • 5 참고문헌
    •  
  • ▣ 04장: 모델 구축
    • 1 모델의 정의
    • 2 모델의 구축 과정
      • 2.1 훈련 데이터 집합의 용도
      • 2.2 과대적합의 발생
      • 2.3 검증 데이터 집합의 용도
      • 2.4 테스트 데이터 집합의 용도
      • 2.5 스코어 데이터 집합의 용도
    • 3 편향되지 않은 모델의 구축
      • 3.1 반복적 무작위 서브샘플링 검증 방법
      • 3.2 K-폴드 교차 검증 방법
      • 3.3 단일 관측값 제거 교차 검증 방법
      • 3.4 부트스트랩 방법
    • 4 모델의 평가
      • 4.1 회귀 평가 척도
      • 4.2 분류 평가 척도
    • 5 편향과 편차 간의 상충 관계
      • 5.1 훈련 데이터 집합의 평균으로 만든 모델
      • 5.2 선형 회귀 모델
      • 5.3 2차 다항 회귀 모델
      • 5.4 6차 다항 회귀 모델
      • 5.5 네 개 모델의 비교
    • 6 과대적합의 방지 또는 제거
      • 6.1 속성 선정
      • 6.2 균등화
      • 6.3 조기 종료
      • 6.4 드롭아웃과 배치 정규화
      • 6.5 가지치기
      • 6.6 앙상블 방법
    • 7 모델 데이터 집합
      • 7.1 모델 데이터 집합의 크기와 밀도
      • 7.2 오버샘플링
      • 7.3 결측값
    • 8 모델의 비교 및 선정
      • 8.1 ROC 곡선의 비교
      • 8.2 통계적 검정에 의한 비교
    • 9 앙상블 방법에 의한 모델의 성능 향상
      • 9.1 앙상블 방법
      • 9.2 배깅 방법
      • 9.3 부스팅 방법
    • 10 참고문헌
    •  
  • [02부] 통계학 기반 기법
    •  
  • ▣ 05장: 회귀분석
    • 1 회귀 분석
    • 2 단순 회귀 분석
      • 2.1 베타햇 값 구하기: 최소자승법
      • 2.2 결정계수 R2
      • 2.3 단순 회귀 분석의 예제
    • 3 다중 회귀 분석
      • 3.1 다중 회귀 분석의 예제
      • 3.2 단계별 회귀 분석
      • 3.3 조정된 결정계수
    • 4 다중 회귀 분석을 이용한 자동차 연비 추정
      • 4.1 A_Model: 모든 변수를 사용한 모델
      • 4.2 F_Model: 전방향 선택으로 선택한 변수를 사용한 모델
      • 4.3 B_Model: 역방향 제거로 선택한 변수를 사용한 모델
      • 4.4 S_Model: 양방향 선택과 제거로 선택한 변수를 사용한 모델
      • 4.5 P_Model: Pr(>|t|)가 유의한 변수를 사용한 모델
      • 4.6 최종 모델의 선정
    • 5 참고문헌
    •  
  • ▣ 06장: 로지스틱 회귀 분석
    • 1 로지스틱 회귀 분석
    • 2 이진형 문제의 선형 회귀 모델
    • 3 이진형 문제의 로지스틱 회귀 모델
    • 4 로지스틱 회귀 분석을 이용한 잡지 구독 예측
      • 4.1 A_loModel: 모든 변수를 사용한 모델
      • 4.2 S_loModel: 양방향 선택과 제거로 선택한 변수를 사용한 모델
      • 4.3 P_loModel: Pr(>|z|)가 유의한 변수를 사용한 모델
      • 4.4 최종 모델의 선정
    • 5 참고문헌
    •  
  • ▣ 07장: 선형 판별 분석
    • 1 선형 판별 분석
    • 2 선형 판별 분석 방법
      • 2.1 중심과의 거리를 이용하는 방법
      • 2.2 회귀를 이용하는 방법
      • 2.3 피셔의 선형 판별 방법
    • 3 선형 판별 분석을 이용한 대출 결정
    • 4 참고문헌
    •  
  • ▣ 08장: 베이즈 분류기
    • 1 베이즈 분류기
    • 2 베이즈 정리
    • 3 베이즈 분류기의 이해
    • 4 베이즈 분류기의 예제
      • 4.1 수치형 변수가 없는 경우: 예제 8.1
      • 4.2 구매 여부 개수가 0일 경우
      • 4.3 수치형 변수가 있는 경우: 예제 8.2
    • 5 베이즈 분류기를 이용한 스팸 메일 판정
    • 6 참고문헌
    •  
  • [03부] 머신러닝 기반 기법
    •  
  • ▣ 09장: 군집 분석
    • 1 군집 분석
    • 2 군집의 의미
    • 3 근접성
      • 3.1 수치형 속성
      • 3.2 범주형 속성
      • 3.3 군집 간의 거리 측정
    • 4 클러스터링 결과의 평가 척도
    • 5 클러스터링을 위한 데이터 준비
      • 5.1 속성값 조정
      • 5.2 가중치 부여
    • 6 계층적 클러스터링: 예제 9.1
      • 6.1 병합적 클러스터링
      • 6.2 분할적 클러스터링
      • 6.3 클러스터링 결과의 평가
    • 7 K-평균 클러스터링
      • 7.1 K-평균 클러스터링의 단계
      • 7.2 K-평균 클러스터링: 예제 9.2
      • 7.3 초기 무작위 중심의 선택
      • 7.4 K값의 설정
    • 8 K-평균 클러스터링을 이용한 피교육자 군집 분석
    • 9 참고문헌
    •  
  • ▣ 10장: 연관 분석
    • 1 연관 분석
    • 2 연관 규칙
    • 3 연관 규칙의 도출 과정
      • 3.1 아이템의 상세화 수준 결정
      • 3.2 거래 데이터로부터 아이템집합 생성
      • 3.3 아이템집합이 판매된 거래 건수와 확률 산출
      • 3.4 아이템집합 가지치기
      • 3.5 연관 규칙 생성
      • 3.6 생성된 연관 규칙 평가
    • 4 연관 규칙 도출 연습
    • 5 연관 분석을 이용한 시장바구니 분석
    • 6 순차 패턴 분석
    • 7 유용한 순차 패턴의 발견
    • 8 순차 패턴 분석을 이용한 제품 구매 순서 분석
    • 9 참고문헌
    •  
  • ▣ 11장: 의사결정 트리
    • 1 의사결정 트리
    • 2 의사결정 트리의 용도
      • 2.1 분류
      • 2.2 점수 부여
      • 2.3 추산
    • 3 의사결정 트리의 형태
    • 4 의사결정 트리의 구축
      • 4.1 기본 과정
      • 4.2 분지
      • 4.3 의사결정 트리의 구축 단계
      • 4.4 의사결정 트리의 평가
      • 4.5 의사결정 트리에서 규칙의 추출
    • 5 최상 분지 속성의 선정
      • 5.1 분지 속성 선정의 중요성
      • 5.2 최상 분지 속성의 선정 기준
      • 5.3 최상 분지 속성의 선정 과정
    • 6 의사결정 트리 구축 과정의 예제
      • 6.1 엔트로피 분지 방법
      • 6.2 지니 분지 방법
    • 7 의사결정 트리의 가지치기
      • 7.1 가지치기의 필요성
      • 7.2 오류 감소 가지치기
    • 8 의사결정 트리를 이용한 개인 신용 평가
    • 9 참고문헌
    •  
  • ▣ 12장: 랜덤 포레스트
    • 1 랜덤 트리
    • 2 랜덤 포레스트
    • 3 랜덤 포레스트를 이용한 고객 이탈 예측
    • 4 참고문헌
    •  
  • ▣ 13장: 새로운 회귀 분석 기법들
    • 1 균등화된 회귀 분석
      • 1.1 균등화
      • 1.2 균등화된 회귀 분석의 유형
      • 1.3 엑셀을 사용한 균등화된 회귀 분석
    • 2 균등화된 회귀 분석을 이용한 자동차 연비 추정
    • 3 베타햇 값 구하기: 기울기 하강법
    • 4 기울기 하강법을 이용한 회귀 모델 구축
      • 4.1 R을 사용한 기울기 하강법
      • 4.2 텐서플로를 사용한 기울기 하강법
    • 5 참고문헌
    •  
  • ▣ 14장: 서포트 벡터 머신
    • 1 서포트 벡터 머신
    • 2 서포트 벡터 머신의 이해
    • 3 서포트 벡터 머신의 최적화 문제 수식화
    • 4 엑셀을 사용한 서포트 벡터 머신: 예제 14.1
    • 5 선형 분리 불가능 문제: 여유 변수의 도입
      • 5.1 여유 변수를 도입한 SVM의 최적화 문제 수식
      • 5.2 엑셀을 사용한 SVM: 예제 14.2
      • 5.3 균등화 파라미터
    • 6 선형 분리 불가능 문제: 커널 트릭의 사용
      • 6.1 엑셀을 사용한 SVM: 예제 14.3
      • 6.2 커널 함수
      • 6.3 엑셀을 사용한 SVM: 예제 14.4
    • 7 서포트 벡터 머신을 이용한 유방암 판정
    • 8 참고문헌
    •  
  • ▣ 15장: 인공 신경망
    • 1 인공 신경망
    • 2 인공 신경망의 구성
      • 2.1 처리 요소
      • 2.2 처리 요소의 입력과 출력
      • 2.3 처리 요소의 결합과 계층의 결합
      • 2.4 가중치와 활성 함수
      • 2.5 학습 기능
    • 3 역전파 알고리즘
      • 3.1 전방향 단계
      • 3.2 역방향 단계
      • 3.3 역전파 알고리즘의 과정: 예제 15.1
      • 3.4 가중치 수정의 빈도
    • 4 활성 함수
    • 5 비선형 분류
    • 6 XOR 문제를 푸는 인공 신경망: 예제 15.2
    • 7 범주형 속성의 인코딩
      • 7.1 N개-중-1개 인코딩
      • 7.2 N개-중-M개 인코딩
      • 7.3 온도계 인코딩
    • 8 인공 신경망을 이용한 심장질환 판정
    • 9 참고문헌
    •  
  • ▣ 16장: 딥러닝
    • 1 딥러닝의 개요
      • 1.1 기울기 소실 현상
      • 1.2 기울기 소실 현상의 극복
      • 1.3 과대적합의 방지
    • 2 심층 신경망
      • 2.1 심층 신경망을 이용한 동물 유형 판정
    • 3 합성곱 신경망
      • 3.1 합성곱 계층
      • 3.2 풀링 계층
      • 3.3 합성곱 신경망의 차원 계산
      • 3.4 합성곱 신경망을 이용한 필기체 숫자 판독
    • 4 순환 신경망
      • 4.1 순환 신경망 구조의 유형
      • 4.2 초기 순환 신경망 모델의 단점 극복
      • 4.3 순환 신경망을 이용한 문장 예측
      • 4.4 순환 신경망을 이용한 감성 분석
    • 5 참고문헌
  • ▣ 부록A: R 설치하기
  • ▣ 부록B: R Studio 설치하기
  • ▣ 부록C: Anaconda, R, R Studio, Tensorflow 설치하기
  • ▣ 부록D: R 환경의 Tensorflow 2.0 버전 코드
  • 예제 코드 실행에 필요한 데이터는 [관련 자료] 탭에서 내려받으실 수 있습니다.

  • 119쪽, 표 5.10의 제목

    표 5.10 '무의미' 변수가 추가된 메이저 리그 데이터

    ==>

    표 5.10 '무의미' 변수가 추가된 Baseball 데이터