R 입문

이 글은 정리를 위해 개인적인 용도로 작성된 포스트입니다. 지적과 조언은 언제나 환영입니다 ㅎㅎ

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이번 학기에 듣게 된 <통계적 데이터 마이닝> 수업에서 R 언어에 대한 역량을 요구하여 한번 공부해보게 되었다. 😆 사실 파이썬의 pandas를 주로 쓰긴 하는데, R도 언젠가 도움이 되겠지…??

R-studio 설치

친구로부터 Docker의 미담을 듣고, Docker로 R을 써볼 수 있지 않을까 하는 호기심이 생겼다. 🤩 찾아보니 R의 구동 프로그램인 R-studio를 정말로 Docker에서 돌릴 수 있어서 R-studio를 도커로 설치해 사용하고 있다. 설치는 아래의 포스트를 참고했다.

👉 Docker로 RStudio Server 환경 설치

도커로 R-studio를 돌린 선택은 정말 대만족이다!! 도커, 앞으로도 자주 사용할 것 같다 ㅎㅎ 😘

(p.s. 위 포스트의 명령어에서 -d로 데몬 옵션을 줘야, 프롬프트가 종료되어도 나중에 재시작 할 수 있다!)

R을 배워보자!

경희대 이상준 교수님의 유튜브 강좌을 보고 R 언어를 익혔다.

👉 YouTube 강좌 링크

강좌를 통해 아래와 같은 R 패키지들을 사용해볼 수 있었다.

• dplyr: 데이터를 쉽게 전처리 하게 도와주는 패키지
• ggplot2: 데이터를 쉽게 시각화; 산점도, 그래프, 박스 플롯 등등을 쉽게 그릴 수 있게 도와주는 패키지
• KoNLP: 한국어 NLP 패키지

R로 추리 통계!!

<기술 통계>가 <평균>, <표준편차> 같은 기초적인 통계량에 대한 접근이라면, <추리 통계>는 추출한 표본에서 각 요소들 사이 관계; Correlation를 살펴보거나, 모집단의 특징을 추론하는 통계다. R 강좌에서는 자동차 연비를 중심으로 거리-연비 관계에 대한 <산점도 scatter plot>를 확인해보았다.

R로 텍스트 마이닝!

R의 KoNLP 라는 패키지를 사용해 간단한 텍스트 마이닝을 시도해보았다. 처음에 KoNLP 설치가 원활하지 않아 이곳의 포스트를 참고해 설치했다. 그러나 너무 기초적인 수준의 실습을 해서 그런지 R로 하는 텍스트 마이닝은 그렇게 유익하진 않았다 😥

트윗에서 최빈도 단어에 대한 그래프다. 아쉽게도 한국어 인코딩이 깨졌다 😥

R로 데이터 시각화!!

그 외에 ggplot2를 이용해 “년도별 실직자수”의 그래프를 그리거나, 미국 내 범죄율 빈도를 지도로 시각화하는 등의 작업을 R로 진행해보았다.

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R에 대한 인상

예전에 pandas를 사용해본 적이 있었는데, R에서나 pandas에서도 둘다 DataFrame이라는 개념은 동일하게 가지고 있었다! 그래서 그런지 R의 개념들이 그렇게 어렵지는 않았다.

지금 R을 배우고, HW 문제를 풀면서 자주 쓰고 있는데, 생각보다는 쓸만한 것 같다. 물론 python과 비교하면 확장성이 많이 떨어지지만, 그래도 데이터셋을 분석하고, 통계적으로 접근하기에는 여전히 R이 좋은 것 같다. 물론 대세는 python이 분명하지만, 아직 R도 함께 다룰 수 있어야 하는 것 같다.

때로는 R의 패키지가 좋을 때도 있고, python의 패키지가 좋을 때도 있었다. 결국은 둘 다 잘하는게 best 인 것 같다 😁