3.Summary - 3.빅데이터 분석모듈 개발하기

 

R Code 예시 1

R을 통해 아래의 데이터를 그래프로 시각화하는 코드 예시입니다.

 

baseBall = c(260, 300, 250, 280, 310) soccerBall = c(180, 200, 210, 190, 170) beachBall = c(210, 250, 260, 210, 270)

 

 

 

 

 

#데이터 생성

> baseBall = c(260, 300, 250, 280, 310) > soccerBall = c(180, 200, 210, 190, 170) > beachBall = c(210, 250, 260, 210, 270)   # 그래프 생성 > plot(baseBall, type = "o", col = "red", ylim = c(0, 400), axes = F, ann = F)   # x와 y축 설정 > axis(1, at = 1:5, lab = c("A", "B", "C", "D", "E")) > axis(2, ylim = c(0, 400))   # 레이블 지정 > title(main = "Fruit", col.main = "red", font.main = 4) > title(xlab = "Day", col.lab = "black") > title(ylab = "Price", col.lab = "blue")   # 라인 지정 > lines(soccerBall, type = "o", pch = 21, col = "green", lty = 2) > lines(beachBall, type = "o", pch = 22, col = "blue", lty = 2)   # 범례 지정 > legend(4, 400, c("BaseBall", "SoccerBall", "BeachBall"), cex = 0.8, col = c("Red", "Green", "Blue"), pch = 21, lty = 1: 3)

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R Code 예시 2

 

R을 통해 주어진 데이터를 통해 데이터 분석을 수행합니다.

성적과 IQ간의 회귀식을 구해서 IQ가 125인 사람의 성적을 예측하시오

 

학생별로 성적 과 IQ, 학원수, 게임하는 시간, TV 시청시간을 정리한 데이터입니다.

이름	성적	IQ	다니는 학원수	게임하는 시간	TV 시청시간
A	90	140	2	1	0
B	75	125	1	3	3
C	77	120	1	0	4
D	83	135	2	3	2
E	65	105	0	4	4
F	80	123	3	1	1
G	83	132	3	4	1
H	70	115	1	1	3
I	87	128	4	0	0
J	79	131	2	2	3

 

 

 

> # 현재 언어 설정 확인 > Sys.getlocale() [1] "LC_COLLATE=English_United States.1252;LC_CTYPE=English_United States.1252;LC_MONETARY=English_United States.1252;LC_NUMERIC=C;LC_TIME=English_United States.1252" > # 강제 언어 삭제 > Sys.setlocale("LC_ALL","C") [1] "C" > # 한글로 언어 설정 > Sys.setlocale("LC_ALL","Korean") [1] "LC_COLLATE=Korean_Korea.949;LC_CTYPE=Korean_Korea.949;LC_MONETARY=Korean_Korea.949;LC_NUMERIC=C;LC_TIME=Korean_Korea.949"     # 데이터 불러오기 > s <- read.csv("IQ.csv", header=T, encoding="UTF-8") > s    이름 성적  IQ 다니는학원수 게임하는시간 TV시청시간 1     A   90 140            2            1          0 2     B   75 125            1            3          3 3     C   77 120            1            0          4 4     D   83 135            2            3          2 5     E   65 105            0            4          4 6     F   80 123            3            1          1 7     G   83 132            3            4          1 8     H   70 115            1            1          3 9     I   87 128            4            0          0 10    J   79 131            2            2          3   # 회귀분석 수행 > attach(s) > lm1 <- lm(성적~IQ) # 회귀식 산출 > lm1 Call: lm(formula = 성적 ~ IQ) Coefficients: (Intercept)           IQ      -5.2918       0.6714      # IQ가 125인 사람의 성적을 예측 > x <- 125 > x [1] 125     #성적과 IQ간의 구한 회귀식을 통해 IQ가 125인 사람의 성적을 예측 > y <- 0.6714*x+-5.2918 > y [1] 78.6332

>

 

 

 

 

성적과 IQ간의 구한 회귀식은 아래와 같이나왔습니다.

Call: lm(formula = 성적 ~ IQ) Coefficients: (Intercept)           IQ      -5.2918       0.6714

 

성적과 IQ간의 구한 회귀식을 통해 IQ가 125인 사람의 성적을 예측해 보면 78.63점이 나옵니다.

 

https://codedragon.tistory.com/9616

https://codedragon.tistory.com/9723