기획은 검정색이다.

R 데이터 분석은 통계 분석, 데이터 시각화, 머신러닝 등의 작업을 수행할 수 있는 강력한 오픈소스 프로그래밍 언어와 환경입니다. R은 데이터 과학 및 통계 분석 커뮤니티에서 널리 사용되며, 다양한 패키지를 통해 확장성이 뛰어납니다. 1. R의 주요 특징강력한 통계 분석 기능: 회귀분석, 분산분석, 시계열 분석 등 다양한 통계 기법 제공.시각화: ggplot2와 같은 패키지를 사용하여 고품질의 데이터 시각화를 지원.오픈소스: 무료로 사용 가능하며 활발한 커뮤니티 지원.패키지 확장성: CRAN(Comprehensive R Archive Network)에 10,000개 이상의 패키지 제공.2. R 데이터 분석 기본 흐름(1) 데이터 로드데이터를 불러오기 위해 read.csv(), read.table(), r..

R을 이용한 데이터 분석을 처음 시작하는 초보자들이 자주 범하는 실수와 그 해결 방법을 정리했습니다.1. 데이터를 제대로 불러오지 못함문제: 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("d..