머신러닝기반 빅데이터 응용 전문가과정 - 3

(2020.07.05)

 

오늘은 dplyr의 나머지 함수들에 대해서 배웠다. 첫번째로 mutate는 새로운 속성을 추가하여 보여주는 함수이다.

따라서 원본을 살리고 원본에 새로운 속성을 추가하여 보여준다. 두번째는 group_by와 summarise인데 group_by는 매개변수로 들어온 값을 기준으로 그룹화해주고 summarise는 요약 통계표를 산출해 준다.

여기서 summarise와 mutate의 차이는 mutate는 원본을 살리지만 summarise는 새로운 표를 만들어 출력해준다.

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그 후 지금까지 배웠던 것을 다른 클래스에서 보았던 퀴즈로 정리해 보았다.

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1. 데이터에서 상위 6개를 행으로 추출하는 함수와 하위 6개를 추출하는 함수를 작성하시오.

→ 상위 행 6개 추출은 정렬시킨 후 head(6)으로 하위 6개는 tail(6)으로 가능하다.

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2. 현재 내 프로젝트 경로의 파일 목록을 볼 수 있는 명령어는?

→ list.files()

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3. TextMining과 WordCloud에 대해서 서술하시오.

→ 먼저 텍스트 마이닝은 정형 및 비정형, 반정형 데이터에 대해서 자연어 처리기술과

문서 처리기술을 적용하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 목적으로 사용하는 기술이다.

또한 WordCloud는 이러한 텍스트 마이닝의 결과를 시각화하여 구름 모양으로 보여주는 것이다.

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4. 데이터 전처리에 사용된는 패키지 이름은?

→ dplyr

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5. 정형데이터와 비정형데이터의 차이점에 대해 서술하시오.

→ 정형데이터와 비정형데이터의 차이는 형태가 정해지면 정형, 정해져 있지 않으면 비정형이다.

비정형데이터는 이미지, 텍스트, sound가 있다.

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6. Vector를 생성하는 함수는?

→ c()로 combine을 의미한다.

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7. dplyr패키지내에서 파생변수를 생성하는 함수는?

→ mutate()

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8. dplyr패키지내에서 조건에 따라 행을 추출하는 함수는?

→ filter()

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9. dplyr패키지내에서 속성을 추출하는 함수는?

→ select()

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10. dplyr패키지내에서 정렬하는 함수는?

→ arrange()로 데이터 프레임을 정렬하고 벡터를 정렬시키는 것은 sort()함수이다.