R 프로그래밍 언어로 데이터 분석하기
최근 데이터 분석은 기업이나 학계에서 중요한 역할을 맡고 있습니다. 이에 따라 데이터 분석에 필요한 개발 도구들도 더욱 발전하고 있습니다. R 프로그래밍 언어는 처음 등장했을 땐 통계 학자들이 사용하는 툴로 주로 쓰였지만, 이제는 데이터 분석의 대표적인 도구로 자리 잡았습니다. 이번 포스팅에서는 R 프로그래밍 언어를 사용해 데이터 분석을 어떻게 수행하는 지에 대해 알아보도록 하겠습니다.
R 언어란?
R 프로그래밍 언어는 뉴질랜드 출신의 Ross Ihaka와 Robert Gentleman이 개발한 S 언어를 기반으로 하고 있습니다. S 언어는 통계 프로그래밍 언어 중 하나로써, 1976년 Bell Laboratories에서 개발된 프로그래밍 언어입니다.
그러나 R 언어는 S 언어에서부터 발전하면서 더 다양한 오픈소스 라이브러리를 지원하게 되면서, 통계 분야뿐만 아니라 빅데이터 분야에서도 활용될 수 있도록 기능을 확장했습니다.
R 프로그래밍 언어는 또한 커뮤니티에서 계속해서 업데이트되고 있으므로, 항상 최신 기술을 활용하여 데이터 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
R언어를 이용한 데이터 분석 단계
R언어를 이용해 데이터 분석을 하기 위해서는 크게 5단계로 나눌 수 있습니다.
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데이터 수집: 데이터 분석이 가능하려면 데이터가 필요합니다. 이에 따라 데이터 수집은 매우 중요한 단계입니다. 다양한 방법으로 데이터를 수집할 수 있는데, 예를 들면 스크래핑을 통해 웹사이트에서 데이터를 크롤링하거나, 데이터 API를 통해 데이터를 가져올 수 있습니다.
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데이터 전처리: 데이터 수집 후, 주변 정보와 함께 결함 데이터, 중복 데이터, 결측값 데이터 등 데이터 내의 문제점을 보완해주어야 합니다. 이 과정을 ‘데이터 전처리’라고 합니다.
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데이터 시각화: 데이터 분석의 결과를 적극적으로 공유하기 위해서는 데이터 시각화가 필요합니다. 데이터 시각화는 하나의 그래프만으로도 아이디어를 전달하기 쉽다는 장점이 있습니다.
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데이터 모델링: 데이터를 전처리하고 시각화까지 마쳤으면, 분석 알고리즘을 선택해 데이터 모델링을 수행합니다.
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데이터 분석 결과 설명: 결정적인 결과를 도출한 후에는 데이터 모델의 결과를 정확하게 설명하고, 질문에 대한 답변을 제공해야 합니다.
R 언어의 장단점
장점
- 무료: 상용 소프트웨어 대비 효율적인 데이터 분석 작업을 수행할 수 있음
- 다양한 데이터 입출력 형식 지원: CSV, Excel, SAS, JSON, SQL, XML 등 여러 형식을 지원함
- 다양한 플랫폼에서 깊이 지원: Windows, Mac, Linux 등 여러 플랫폼에서 깊이 지원됨
단점
- 학습 곡선이 높음: 다른 언어들에 비해 학습 곡선이 높아 비교적 어려움
- 데이터 처리 속도: Python과 같은 환경에 비해 데이터 처리 속도가 상대적으로 느릴 수 있음
결론
급변하는 데이터 분석 시장에서 R 언어는 대규모 빅데이터 분석 시장에서도 적극적으로 활용될 수 있습니다. R은 대부분의 사용자들이 무료로 접근하고 사용할 수 있어 데이터 분석 및 모델링을 위한 환경으로 접근성을 높인 단점이 없는 언어 중 하나입니다. 하지만 Python 기반 프로그램들보다 데이터 처리 속도가 떨어지는 문제는 해결해야 합니다. 데이터 분석 작업 시, 특히 깊은 통찰력을 얻기 위한 분석에 R언어 환경을 적극적으로 활용할 수 있습니다.