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2018/11 자연과학/공학 61위 | 현재 자연과학/공학 69위 |

출판사 리뷰

보다 ‘체계적이고 효율적인 데이터 분석’의 길을 제시하는
새로운 환경통계 및 데이터 분석서!
수많은 데이터가 존재하는 빅데이터 시대에 ‘체계적·효율적인 데이터 분석’의 중요성은 날로 커가고 있다. 환경 데이터 분석 분야에서도 그러한 흐름은 마찬가지다. 이 책은 2016년 출간되어 국내 최초의 환경 데이터 분석서로서 많은 연구자들에게 관심과 사랑을 받아온 《SPSS와 MATLAB을 활용한 환경통계 및 데이터 분석》의 내용을 수정.보완하여 새로이 펴낸 것이다. 환경 통계(데이터) 분석 분야에서 다양한 연구를 진행하고 있는 이 책의 저자들은, 오픈 소스 프로그램인 R이 보다 많은 이들에게 체계적·효율적인 데이터 분석의 길을 제시할 수 있는 프로그램이라 판단하고 이 책을 집필하게 되었다. 소스 코드를 공개해 누구나 제약 없이 이용 가능한 R 프로그램은 더 많은 양의 데이터, 더 다양한 형태의 데이터를 보다 쉽게 다루고 분석할 수 있도록 변해가고 있어 연구자 스스로가 체계적·효율적으로 데이터 분석을 수행하고 실제적 결과(성과)를 거두는 데 적합하다.
요컨대 이 책의 목적은 환경공학, 지구과학, 환경학, 대기학, 해양학 등 지구 환경의 현장에서 모니터링 데이터를 수집·분석·해석하는 학생과 연구원들로 하여금 스스로(자기 주도적으로) 통계의 기초적인 배경지식을 익히고 효율적으로 활용하도록 안내하는 데 있다. 아울러 더 나아가 R과 SPSS 프로그램을 활용하여 데이터를 분석하고 그 결과를 해석하는 일련의 과정을 습득함으로써 자신의 연구 목적에 맞는 실제적 성과를 거둘 수 있도록 이끄는 데 있다. 이를 위해 각 장마다 다양한 사례와 실습 과정, 코드를 포함하여 구성하였고, 환경 관련 데이터뿐만 아니라 데이터를 많이 생성하는 어떠한 실험이나 현장 데이터 연구 분야에도 적용할 수 있도록 통계의 기초, 평균 비교분석, 상관성 활용 분석, 시공간 분석, 다차원 해석, 불확정성 정량화, 기계학습 등의 내용을 상세히 설명하였다.

Part 1 통계의 기초
Ch. 1 환경 데이터 속성 및 통계 기초
Ch. 2 환경 데이터 분석 소프트웨어

Part 2 평균 비교분석
Ch. 3 가설검정
Ch. 4 t-검정
Ch. 5 분산분석
Ch. 6 다변량 분산분석
Ch. 7 비모수 검정

Part 3 상관성 활용 분석
Ch. 8 상관분석
Ch. 9 회귀분석
Ch. 10 곡선일치분석

Part 4 시공간 분석
Ch. 11 시계열 자료 분석
Ch. 12 시공간 분석

Part 5 다차원 해석
Ch. 13 주성분분석
Ch. 14 군집분석

Part 6 불확정성 정량화
Ch. 15 몬테카를로 시뮬레이션
Ch. 16 민감도 분석
Ch. 17 불확실성 분석

Part 7 기계학습
Ch. 18 기타 분석
A. 인공신경망
B. Support Vector Machine(SVM)
C. 자기조직화 지도(SOM) 분석