GHTS

국가 평생 교육원에서 대학 기관에서 강의 동영상을 공급받아서 무료로 배포하는 K-MOOC라는 사이트에 R언어 강의가 무료로 공개되어 있다.

http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:DKUK+DKUK0003+2019_T1/video 

회원 가입 후 청강을 선택하면 강의 동영상을 무료로 시청할 수 있다.

https://www.amazon.com/dp/B0BPTK9Z37

파이썬, R과 더불어서 데이터 분석에 많이 사용되는 줄리아(Julia) 언어로 하는 데이터 분석 관련 서적이다.

책 저자가 Julia언어 DataFrame의 메인 개발자이라는 점이 타 서적과 차별점이다.

(찐 실력자가 각 잡고 쓴 책이다.)

1장은 소개이고,

2~7장으로 이루어진 '파트 1'은 데이터 분석을 위한 줄리아 언어 기초를 다루고,

8~14장으로 이루어진 '파트 2'는 DataFrame을 통한 실제 데이터 분석 사례를 다룬다.

파트 1은 잘 읽히고 유용하다.

파트 2의 경우 DataFrame의 내부와 세부사항에 대해서 자세하게 설명되어 있는 것을 넘어서 다른 기능과 연계하는 분석 프로세스를 보여준다.

장점은 전반적인 데이터 분석 과정을 보여준다는 점이고, 단점은 가장 관심이 가는 DataFrame에 대한 초점이 흐려진다는 점이다.

파트 1의 경우 입문하는 입장에서 비교적 잘 읽히지만,

파트 2의 경우 DataFrame에 대해서 잘 모르는 입장에서 (특히, 12/13장은) 상당히 난해하다.

Julia언어 홈페이지에서 DataFrame 관련 문서(https://dataframes.juliadata.org/ )을 읽으면 DataFrame에 대한 설명만을 평이한 언어로 읽을 수 있고, 이후에 12, 13장을 다시 읽으면 도움이 될 것 같다.

그럼에도 불구하고 DataFrame의 메인 개발자가 지은 책이라는 점에서 상당한 의미를 가진다.

데이터 분석 관련 책을 읽다가 윈저화 평균(winsorized mean)이라는 평활화 기법을 접했다.

극한값(가장 큰 값/가장 작은 값)을 인접한 값으로 대체해서 극소수의 '이상치'(outlier)로 인해서 평균값이 왜곡되는 것을 완화하는 평활화 기법이다.

예를 들면, [1,2,3,4,5,6,7,8]이 있고, 2차 윈저화 평균을 구한다면 가장 작은 값 2개 [1,2]를 인접값 3으로 대체하고, 가장 큰 [7,8]을 인접값 6으로 대체해서 [3,3,3,4,5,6,6,6]의 평균을 구하는 것이다.

이렇게 이상치로 인한 평균값의 왜곡이 많이 줄어들어서, 평균값과 중간값의 차이가 줄어든다는 것을 알 수 있다.