 목차
제 1 장 빅데이터 분석 특성
1.1 빅데이터의 출현
1.2 빅데이터의 특성
1.3 데이터의 구조
1.4 빅데이터 분석의 특성
1.5 BI와 빅데이터 분석의 차이
1.6 DW와 빅데이터 분석의 차이
1.7 빅데이터 분석 환경인 샌드박스 구축
1.8 빅데이터 분석의 범위 및 기술적 특성
1.9 빅데이터 분석 프로젝트 참여자
1.10 빅데이터의 활용 사례
제 2 장 빅데이터 분석을 위한 수행 방법론
2.1 과학적 데이터 분석 방법론 활용의 이점
2.2 과학적 데이터 분석 방법론 6단계
2.3 문제정의단계(1단계)
2.4 데이터준비단계(2단계)
2.5 모델설계단계(3단계)
2.6 모델구현단계(4단계)
2.7 결과도출단계(5단계)
2.8 서비스구현단계(6단계)
제 3 장 데이터 기초 분석
3.1 데이터 타입
3.2 데이터 구조
3.3 Data frames의 데이터 관리
3.4 문자열 데이터 관리
3.5 기술 분석
3.6 통계 분석
제 4 장 데이터 특성에 따른 분포 조사
4.1 단일 속성(수치형)의 분포 파악
4.2 단일 속성(코드형)의 분포 파악
4.3 두개 속성(수치형 2개)의 분포 파악
4.4 두개 속성(수치형, 코드형)의 분포 파악
4.5 두개 속성(코드형 2개)의 분포 파악
4.6 세개 속성(수치형 3개)의 분포 파악
4.7 세개 속성(수치형 2개, 명목형 1개)의 분포 파악
4.8 세개 속성(수치형 2개, 명목형 1개)의 분포 파악
4.9 다수의 속성 분포 파악
제 5 장 고급분석
5.1 회귀분석
5.2 K-means 클러스터링
5.3 의사결정트리 202
5.4 Naive Bayesian 분류
5.5 Support Vector Machine
5.6 텍스트마이닝
제 6 장 대용량 데이터 처리
6.1 Hadoop
6.2 MapReduce
6.3 Hive
제 7 장 별첨
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> 전체도서 > 데이터베이스/화일처리
데이터 분석을 중심으로 한 빅데이터 입문
● 발행날짜 : 2016년 2월 15일
● 페이지 : 316페이지
● 판매처 : 온라인 서점
● 강의자료 제공
책 소개
책 소개
이 책의 구성은 데이터에 대한 전반적 이해를 높이고 향후 데이터 분석 프로젝트를 원활히 수행하기 위한 기본 배경 지식을 앞부분에 배치하였다. 그 다음에는 데이터를 실제로 분석하기 위해 필요한 기술을 기초부터 설명하였다.
목차
제 1 장 빅데이터 분석 특성1.1 빅데이터의 출현
1.2 빅데이터의 특성
1.3 데이터의 구조
1.4 빅데이터 분석의 특성
1.5 BI와 빅데이터 분석의 차이
1.6 DW와 빅데이터 분석의 차이
1.7 빅데이터 분석 환경인 샌드박스 구축
1.8 빅데이터 분석의 범위 및 기술적 특성
1.9 빅데이터 분석 프로젝트 참여자
1.10 빅데이터의 활용 사례
제 2 장 빅데이터 분석을 위한 수행 방법론
2.1 과학적 데이터 분석 방법론 활용의 이점
2.2 과학적 데이터 분석 방법론 6단계
2.3 문제정의단계(1단계)
2.4 데이터준비단계(2단계)
2.5 모델설계단계(3단계)
2.6 모델구현단계(4단계)
2.7 결과도출단계(5단계)
2.8 서비스구현단계(6단계)
제 3 장 데이터 기초 분석
3.1 데이터 타입
3.2 데이터 구조
3.3 Data frames의 데이터 관리
3.4 문자열 데이터 관리
3.5 기술 분석
3.6 통계 분석
제 4 장 데이터 특성에 따른 분포 조사
4.1 단일 속성(수치형)의 분포 파악
4.2 단일 속성(코드형)의 분포 파악
4.3 두개 속성(수치형 2개)의 분포 파악
4.4 두개 속성(수치형, 코드형)의 분포 파악
4.5 두개 속성(코드형 2개)의 분포 파악
4.6 세개 속성(수치형 3개)의 분포 파악
4.7 세개 속성(수치형 2개, 명목형 1개)의 분포 파악
4.8 세개 속성(수치형 2개, 명목형 1개)의 분포 파악
4.9 다수의 속성 분포 파악
제 5 장 고급분석
5.1 회귀분석
5.2 K-means 클러스터링
5.3 의사결정트리 202
5.4 Naive Bayesian 분류
5.5 Support Vector Machine
5.6 텍스트마이닝
제 6 장 대용량 데이터 처리
6.1 Hadoop
6.2 MapReduce
6.3 Hive
제 7 장 별첨