Scientific Computing & Data Science

Lahman 데이터를 이용한 야구 데이터 분석 Part 3.QUESTIONSQ1. American League의 지명타자 제도 도입으로 양 리그(National League와 American League) 간 득점의 차이가 생겼을까?Q2. MLB 전체 히스토리에서 투수의 완투비율은 어떻게 변화되어 왔는가? 지난 포스팅에 이어 질문을 하고 이에 대해 답하는 형식으로 야구 데이터 분석을 진행해 보기로 한다. Q1. American League의 지명타자 제도 도입으로 양 리그(National League와 American League) 간 득점의 차이가 생겼을까?이 질문에 대답을 하기 위해 American League에 지명타자 제도가 처음으로 도입된 해인 1973년도 이전과 이후의 양 리그 간 득점의 추이..

기사원문: http://magazine.hankyung.com/business/apps/news?popup=0&nid=01&c1=1003&nkey=2015073101026000231&mode=sub_view미국의 버락 오바마 대통령은 작년 사생활 보호권 전문가·과학기술자·사업가 등과 빅 데이터가 가져오는 민간 및 공공 영역에서의 사생활 침해 위협을 파악하고 이를 최소화하면서 정보를 자유롭게 공유할 수 있는 방안을 검토하라고 지시했다. 미 대통령 과학기술자문위원회(PCAST)는 기술적인 관점을 중심으로 이를 검토, ‘빅 데이터와 사생활 보호권 : 기술적인 관점(BigData and Privacy : A Technological Perspective)’이라는 보고서를 제출했다. 이 보고서에 담긴 주요 내용을..

이번 글에서는 한 대학의 동문들이 기부한 기부금에 대한 데이터 마이닝 연습을 해보도록 한다. [데이터 준비하기]우선 다음 CSV 파일을 다운받고 R의 working directory에 저장한다: 그래픽 처리를 위한 lattice 라이브러리를 임포트하고 위에 첨부한 CSV 파일의 데이터를 불러내어 don이라는 변수에 저장한다. > library("lattice") > don = read.csv("contribution.csv") 우선 don의 항목을 살펴보자:> names(don) [1] "Gender" "Class.Year" "Marital.Status" "Major" "Next.Degree" [6] "FY04Giving" "FY03Giving" "FY02Giving" "FY01Giving" "FY00G..

이번 글에서는 "Data for R in a nutshell"이 제공하는 2006년도 출산 데이터와 다양한 시각화 도구를 이용하여 데이터 분석 및 마이닝을 연습해 보도록 한다."R in a nutshell"의 데이터를 불러오는 방법에 대한 자세한 내용은 패키지와 데이터 기본을 참고하도록 한다. [준비할 사항]데이터의 시각화를 위해 lattice 라이브러리와 nuteshell 라이브러리를 불러온다. lattice 라이브러리는 barchart, histogram, density plot 등 다양한 데이터 시각화 도구를 제공하며, nuteshell 라이브러리는 데이터 분석 연습을 위한 샘플을 제공한다.> library(lattice) > library(nutshell)데이터는 2006년도 출산 샘플 데이터인 ..

'데이터 마이닝'이란 금을 채광(Gold Mining)하는 것처럼, 획득된 데이터로부터 의미있거나 가치있는 정보를 발견하는 일을 의미한다. 이러한 활동을 통해 기업들은 소비자들이 원하는 것이 무엇인지 발견하여 마켓팅으로 활용하거나 새로운 비즈니스의 기회를 모색할 수도 있다. 또한 각종 정부기관들은 재난사고를 미리 예측하여 사고를 예방하거나 여론을 파악하는데 활용할 수도 있다.데이터 마이닝은 데이터로부터 가치를 발견한다는 점에서 단순 데이터 분석과는 차별된다. 단, 데이터 마이닝을 위해서는 획득할 수 있는 데이터의 범주가 다양할 수록 좋다. 왜냐하면 데이터의 범주가 다양할 수록 다양한 의미를 발견할 가능성이 높아지기 때문이다.데이터에 대해 많은 의존을 하는 스포츠 중의 하나인 야구를 예로 들어보자. 우리나..