[빅데이터] 데이터 R분석 쉽게 이해하기

R을 이용한 데이터 분석을 처음 시작하는 초보자들이 자주 범하는 실수와 그 해결 방법을 정리했습니다.

R 배우기

1. 데이터를 제대로 불러오지 못함

• 문제: 데이터를 불러올 때 파일 경로를 잘못 지정하거나, 데이터 파일의 형식을 제대로 지정하지 않아 오류가 발생합니다.
• 해결 방법:
  • 파일 경로를 확인할 때, R의 작업 디렉터리(getwd())를 확인하고, 파일 경로를 상대 경로 또는 절대 경로로 지정합니다.
  • 데이터를 불러올 때, 파일 형식에 맞는 함수를 사용합니다.
    # CSV 파일 불러오기 data <- read.csv("data.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) # Excel 파일 불러오기 (readxl 패키지 필요) library(readxl) data <- read_excel("data.xlsx")

2. 벡터/데이터프레임의 요소에 접근할 때 인덱스 실수

• 문제: R은 1부터 시작하는 인덱스 시스템을 사용합니다. 초보자들이 이를 간과하고 인덱스 번호를 잘못 지정할 수 있습니다.
• 해결 방법:
  • 인덱스는 1부터 시작한다는 점을 기억하고, 벡터나 데이터프레임의 요소에 접근할 때 올바른 인덱스를 사용합니다.
    vec <- c(10, 20, 30) print(vec[1]) # 10이 출력됨

3. 데이터 타입 변환 오류

• 문제: 데이터 타입(문자열, 숫자, 팩터 등)을 적절히 변환하지 않아 연산이나 분석이 제대로 되지 않는 경우가 있습니다.
• 해결 방법:
  • R에서 데이터 타입을 확인하고 필요할 때 변환합니다.
    # 타입 확인 str(data) # 문자열을 숫자로 변환 data$column <- as.numeric(data$column) # 팩터를 문자열로 변환 data$factor_column <- as.character(data$factor_column)

4. 패키지 로드 실수

• 문제: 필요한 패키지를 로드하지 않아 함수를 사용할 수 없는 경우가 발생합니다.
• 해결 방법:
  • 사용하려는 패키지를 로드합니다. 패키지가 설치되지 않았다면 설치 후 로드합니다.
    # 패키지 설치 install.packages("dplyr") # 패키지 로드 library(dplyr)

5. 작업 디렉터리 설정 오류

• 문제: 파일을 불러오거나 저장할 때, 현재 작업 디렉터리가 올바르지 않아 파일 경로 문제로 오류가 발생합니다.
• 해결 방법:
  • 작업 디렉터리를 설정하거나 확인합니다.
    # 현재 작업 디렉터리 확인 getwd() # 작업 디렉터리 설정 setwd("/path/to/your/directory")

6. NA(결측값) 처리 실수

• 문제: 결측값(NA)을 제대로 처리하지 않아 계산이나 분석이 잘못될 수 있습니다.
• 해결 방법:
  • 결측값을 확인하고 적절히 처리합니다. 예를 들어, NA를 무시하고 계산하거나, NA를 다른 값으로 대체합니다.
    # NA를 무시하고 평균 계산 mean(data$column, na.rm = TRUE) # NA를 특정 값으로 대체 data$column[is.na(data$column)] <- 0

7. 복사 및 붙여넣기 시의 문자열 인코딩 문제

• 문제: 데이터 복사 및 붙여넣기 과정에서 인코딩 문제가 발생하여, R이 데이터를 잘못 해석할 수 있습니다.
• 해결 방법:
  • 문자열 인코딩을 확인하고, 필요한 경우 적절한 인코딩으로 변환합니다.
    # 파일을 UTF-8로 읽어오기 data <- read.csv("data.csv", fileEncoding = "UTF-8")

8. R 문법과 벡터화 연산에 대한 이해 부족

• 문제: R의 기본적인 문법과 벡터화 연산의 개념을 잘못 이해하여 코드가 비효율적이거나 오류가 발생합니다.
• 해결 방법:
  • R의 벡터화 연산을 이해하고, 반복문 대신 벡터화 연산을 사용해 성능을 개선합니다.
     

    # 반복문 대신 벡터화 연산 사용 예시 vec <- c(1, 2, 3) vec <- vec * 2 # vec는 c(2, 4, 6)으로 변환됨

이러한 실수와 해결 방법을 숙지하면 R을 사용한 데이터 분석 과정에서 발생할 수 있는 많은 문제를 피할 수 있습니다.

R을 다루면서 발생하는 오류 메시지를 꼼꼼히 확인하고, 그에 따른 원인을 분석하는 습관을 들이는 것이 중요합니다.

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문제 상황해결 방법

패키지를 로드했는가?	필요한 패키지를 library() 함수로 로드했는지 확인하세요.
데이터를 불러왔는가?	read.csv(), read_excel() 등의 함수로 데이터를 제대로 불러왔는지 확인하세요.
변수명을 정확하게 입력했는가?	변수명을 정확하게 입력했는지, 대소문자 구분을 제대로 했는지 확인하세요.
콘솔 창에 이상한 문자가 입력된 경우	콘솔 창에 이상한 문자가 있으면 "ESC"를 눌러 입력 대기 상태(>)로 되돌리고, 소스 창에서 다시 코드를 실행하세요.
완결되지 않은 코드를 실행한 경우	콘솔 창에 + 기호가 표시되면 "ESC"를 눌러 입력 대기 상태로 되돌리고, 코드의 끝부분이 완결되었는지 확인하세요.
변수를 만들지 않았는데 변수를 활용한 경우	변수를 생성한 후에야 활용할 수 있으니, 변수를 제대로 생성했는지 확인하세요.
대소문자 구분	R은 대소문자를 구분하므로, 올바르게 입력했는지 확인하세요.
등호 개수	파라미터 지정 시에는 등호 1개(=), 조건 지정 시에는 등호 2개(==)를 사용했는지 확인하세요.
따옴표 사용 오류	여는 따옴표와 닫는 따옴표가 일치하는지, 필요에 따라 큰따옴표(")나 작은따옴표(')를 올바르게 사용했는지 확인하세요.
파일 확장자명	파일을 불러오거나 저장할 때 확장자명이 올바른지, 특히 엑셀 파일의 경우 *.xlsx와 *.xls를 확인하세요.
파일 경로 지정 기호	파일 경로를 지정할 때 슬래시(/)를 사용했는지 확인하세요. 역슬래시(\)를 사용하지 않도록 주의하세요.
잘못된 줄 바꾸기	%>%나 + 기호 뒤에서 Enter를 눌러 줄을 바꿨는지 확인하세요. 앞에서 Enter를 누르면 에러가 발생합니다.

이 표를 참조하여 R에서 발생하는 일반적인 오류를 해결할 수 있습니다.

에러 발생 시 위 항목들을 순차적으로 확인하면 문제를 보다 빠르게 진단하고 해결할 수 있을 것입니다.

 

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기획은 검정색입니다.

"졸업 가운의 색이 검정인 이유는 검정이 성취와 권력의 색이기 때문입니다."

 

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