14시간 강의 구성

• R 기초 및 데이터 실습 (1-4시간)

  R과 R-studio 설치 및 기초 사용법
  R의 데이터 구조 이해
  R과 데이터 관리
  ·R 데이터 구조로 로드와 저장
  ·CVS 파닝의 데이터 임포트와 저장
  데이터 구조 탐색
  수치변수 분석
  ·중심경향 분석: 평균과 중앙값
  ·흩어짐(dispersion) 측정: 사분위수와 다섯수치 요약
  ·수치변수 시각화: boxplot과 히스토그램
  ·수치 데이터의 분포 이해: 정규분포와 비대칭성
  ·흩어짐 측정: 분산과 표준편차
  범주형 변수 탐색
  ·중심경향 측정: 최빈값

• R을 활용한 변수 간의 관계 분석 (5-6 시간)

  수치변수의 관계 시각화: 산포도
  수치변수의 관계: 공분산과 상관계수
  수치변수의 관계 검증: 상관계수 검정(cor.test)
  범주형 변수의 관계: 교차표
  범주형 변수의 관계 검증: 독립성(chisq.test) 검정

• R을 활용한 예측 분석I: 회귀분석 (7-10 시간)

  단순회귀분석의 회귀선 도출
  단순회귀분석 결과 해석
  다중회귀분석: 결정계수, 상호작용항, 다중공선성, 변수선택방법 등
  회귀분석을 이용한 예측(사례 데이터 R 실습)
  ·노인의 TV 시청시간, 홈 쇼핑 매출, 개인신용점수 계산,
  명품와인 가격 예측, 중고차 가격 예측(선형, 비선형)

• R을 활용한 예측 분석II: 로지스틱 회귀분석 (11-14 시간)

  로지스틱 회귀분석 이해
  회귀분석과 로지스틱 회귀분석의 차이
  로지스틱 회귀분석의 다양한 현실 사례 이해
  로지스틱 회귀분석 과정
  로지스틱 회귀분석 결과의 해석
  ·적중률(hit ratio), 재현율(recall) 평가
  로지스틱 회귀분석을 이용한 예측(사례 데이터 R 실습)
  ·교육비 과다지출 가계 예측,보험 고객 회원이탈 예측, 비행사고 예측