R 프로그램의 이해와 활용 v1.1

R 에 대한 이해와 활용
2016. 01.
By HappyChallenge
email : happychallenge@outlook.com

2
R 프로그램 설치 및 환경 설정
o R 프로그램 설치 - 핵심 엔진 :  가장 먼저 할일
- http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/ : 북경대 Mirror 사이트
- http://r-project.org/ : 미국 본사
o R STUDIO - 개발 환경 (IDE) 프로그램 설치 : 두번째 할일.
- https://www.rstudio.com/products/RStudio/#Desktop

필요한 패키지 설치
 console 창에서 아래와 같이 입력
 필요한 package 를 선택하여 설치
 install.packages(“dplyr”)
 install.packages(“shiny”)
 install.packages(“ggplot2”)
 install.packages(“plotly”)
 install.packages(“RODBC”)
 install.packages(“lubridate”)
 install.packages(“tidyr”)
 install.packages(“xlsx”)
console 창

Basic understanding about R
 Open Source based S programing for statistics
 Good for handling Big Data and easy to visualization
 Script language, easy to learn
 Compile language  exe, etc
 Lot of package including data handling and DB connection
 More than 4,500 package developed
 DB connection
 Excel Control
 SAS, SPSS Data Connection
 Result to PPT, PDF, Word etc
 동일한 기능을 하는 다양한 Package 가 있기 때문에 본인이 편리한 것
을 선택하여 사용할 수 있다.
 reshape2::melt() == tidyr::gether()
 reshape2::acast() == tidyr::spread()

Why R programing
데이터 분석에 대한 데모

Basic Commands
 getwd() # print the current working directory - cwd
 ls() # list the objects in the current workspace
 setwd(mydirectory) # change to mydirectory
setwd("c:/docs/mydir") # note / instead of in windows
setwd("/usr/rob/mydir") # on linux
 save(object list,file="myfile.RData") #데이터 파일에 저장
 load("myfile.RData") # 파일에서 데이터 읽어오기
Function Output to
pdf("mygraph.pdf") pdf file
win.metafile("mygraph.wmf") windows metafile
png("mygraph.png") png file
jpeg("mygraph.jpg") jpeg file
bmp("mygraph.bmp") bmp file
postscript("mygraph.ps") postscript file

Basic of R #1
 Variable
 숫자로 시작하면 안된다. 문자로 시작해야 한다.
 Good : var1, hflight, …
 Bad : 100var, 3hf …
 대소문자를 구분해야 함
 Microsoft 관련 언어와 다름
 Assign value to Variable
 <- , = 모두 가능, 하지만 <- 사용을 권장함.
 ex) var1 <- 100 #var1 에 100을 할당함, 나중에 활용하기 위함
 Variable 은 사용자가 어떤 특정 값을 큰 데이터에 적용할 때 사용함
 일반적으로 데이터는 수 만건에서 수 백만것에 해당

Basic of R #1
 Data Type
 vector
 Factor
 matrix
 Array
 Data Frames
 Lists
 Useful Functions
 length(object) # number of elements or components
 str(object) # structure of an object
 class(object) # class or type of an object
 names(object) # names
 c(object,object,...) # combine objects into a vector
 cbind(object, object, ...) # combine objects as columns
 rbind(object, object, ...) # combine objects as rows
 object # prints the object
 ls() # list current objects
 rm(object) # delete an object
 newobject <- edit(object) # edit copy and save as newobject
 fix(object) # edit in place

Basic of R #2
 Vector #1
 여러 개의 데이터가 들어가 있는 데이터의 나열
 기호는 c (알파벳) 를 사용함
 ex) c(1, 2, 3,…. 100)
 ex) c(3, 4, 5)
 1:10  c(c(1, 2, 3,…. 10)
 Vector 의 연산
 a <- c(1, 3, 5)
 b <- c(2, 4, 6)
 a + b  c(3, 7, 11)
 개수가 맞지 않을 때는 자동으로 늘어나서 해당 vector 와 연산이 됨
• a + 100  c(101, 103, 105) # c(1, 3, 5) + c(100, 100, 100) 과 동일한 결과
• b + 20  c(22, 24, 26) # c(1, 3, 5) + c(20, 20, 20) 과 동일한 결과
• a – 3  c(-2, 0, 2) # c(1, 3, 5) – c(3, 3, 3) 과 동일한 결과
 a * b  c(2, 12, 30)
 a / b  c(0.5000000, 0.7500000, 0.8333333)
기호에 대한 이해
 : 결과를 말함

Basic of R #3
 Vector #2
 Vector Indexing  필요한 순서의 숫자를 이용하여 접근 가능함.
 A <- c(1, 3, 5, 7, 9)
 a[3]  5, a[4]  7
 a[3:5]  c(5, 7, 0)
 a[-3]  c(1, 3, 7, 9)
 a[-3:-4]  c(1, 3, 9)
 Factor
 Vector 중 자연수 또는 Unique 한 그룹으로 묶은 것
 Vector 가 단순 나열이라면 Factor 는 서로 비교할 수 있음

Basic of R #4
 Matrix(행렬) #1
 행렬은 가로(행)와 세로(렬)의 데이터
 Excel 의 데이터가 대표적
 a <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow=2, ncol=3) # 2x3 행렬
 b <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow=3, ncol=2) # 3x2 행렬
 직원의 데이터를 Matrix 로 표현할 경우 행은 사람별 데이터,
 열은 나이, 성별, 몸무게, 키, 근무년수,
 Matrix(행렬) 의 연산
 a + a, a – a, a * a, a / a, a%*%a, a*3, solve(a), t(a)
기호에 대한 이해
# : 주석을 말함 실행 안됨

Basic of R #5
 Matrix Indexing
 a <- matrix(1:9, nrow=3, ncol=3) # 3x3 행렬
 a[1, 2]  4 # 개별 값을 읽어 옴
 a[2, 3]  8
 a[1, ]  c(1, 4, 7) # 행의 값을 모두 읽어 옴
 a[ , 2]  c(4, 5, 6) # 열의 값을 모두 읽어 옴
 a[-3, ]  # 해당 행을 제외하고 모두 읽어 옴
 a[ , -2]  # 해당 열을 제외하고 모두 읽어 옴

Basic of R #6
 Matrix and Function
 sum(), mean(), sd(), min(), max(), median()…..
 모든 함수는 행렬 전체 또는 행, 열별로 적용이 가능함
 a <- matrix(1:9), nrow=2, ncol=3) # 3x3 행렬
 sum(a)  45 # 전체 합계
 mean(a)  5 # 전체 평균
 median(a[ , 3]) # 3 열의 중간값
 mean(a[ , 2]) # 2 열의 평균

Basic of R #7
 Data Frame/Data Table #1
 Matrix 는 값을 저장하는 역할. Matrix 내 행들의 값을 가지고 계산은 안됨
 Data Frame 은 엑셀처럼 값을 조작하는 것이 가능함.
 * Data Frame 은 열에 이름이 있어서 조작을 용이하게 함.
 다양한 방법으로 Data 를 조작할 수 있음 (익숙한 패키지 선정)
Matrix a 를
Data Frame
으로 변경함
엑셀에서도 가능한데?
왜 이렇게 할까?

Basic of R #8 - 고난이도
 비교 연산
 >, <, ==, !=  TRUE, FALSE 값으로 저장됨
 조건 / 반복
 if / else if / else
 for break
 while
 함수 만들기
 함수명 <- function ( param1, param2, …. ) {
함수의 내용
}

Basic of R #9 - 그래프
 plot(), barplot(), boxplot(), hist()….
 필요로 하는 모든 그래프가 있음.
 간단한 명령어로 그래프를 그릴 수 있음
 그래프를 다양한 형태로 그릴 수 있음. 1x2, 2x2, 3x2 등등.
Data 이해 부분
- 데이터 구조 : data.frame
- 데이터 : 50 행, 2열
그림 명령어

Intermediate #1 – 데이터 분석 대상과 결과
 당신이 Excel 에 가지고 있는 데이터는 회사 전체 데이터의 5% 이하.
 95%를 버리고 5%에만 집착할 것인가?
Excel 파일 및 csv 파일
Database ( KingDee 등)
통계 패
키지
SAS,
SPSS,
MatLab
input
input
output
Excel 파일 및
csv 파일
PDF
PPT
HTML

Intermediate #1 – Excel 파일
 다양한 방법으로 엑셀 데이터를 읽어올 수 있음.
 읽어온 결과 값은 모두 Data Frame 이 됨.
 현재 Excel 파일을 읽을 수 있는 다양한 Package 가 제공되고 있음.
 data <- read.csv(“book.csv”) : 가장 기초적인 방법
 data <- fread(“book.csv”)
 data <- read_excel(“book.xlsx”)
 Excel 에서 Data 를 읽어올 뿐만 아니라 Excel에 데이터 저장도 가능
 XLConnect Package
 my_book <- loadWorkbook("latitude.xlsx") # Excel 파일을 읽어 Handler 사용
 latitude.df <- readWorksheet(my_book, sheet=1) #첫번째 Sheet 의 데이터 읽기
 다양한 조작을 해서 summary.df 을 만들어 냄.
 createSheet(my_book, “data_summary”) #sheet 이름이 “data_summary”
 writeWorksheet(my_book, summary.df, “data_summary”) #sheet 이름 “data_summ
ary” 에 summary.df 를 저장함.
 saveWorkbook(my_book, “latitude_with_summary.xlsx”) # 파일 저장

Intermediate #1 –DB 에서 데이터 읽어오기
 RODBC package 사용
 실제 많은 데이터는 DB 에 존재함
 # DB 연결
 kingDee <- odbcConnect(“****", uid=“user", pwd=“password")
 # SQL Query 문장 만들기
 query <- "select so.FInterID, o.FItemID, o.FName, so.FDate, e.FItemID, e.FName, p.Fname, soi.FQty,
soi.FPrice, soi.FAmount
from SEOrder so, t_Organization o, SEOrderEntry soi, t_ICItemCore p, t_Base_Emp e
where so.FCustID = o.FItemID and so.FInterID = soi.FInterId
and soi.FItemID = p.FItemID and so.FEmpID = e.FItemID"
 # SQL Query 실행
 sale_df <- sqlQuery(kingDee, query, stringsAsFactors = FALSE)

ODBC 설정에 대한 이해
 ODBC 는 일반 프로그램에서 DB 에 연결하기 위한 도구
네트웍
DATABASE
주소: 172.16.120.212
사용자 컴퓨터
DB이름 : kingdee
주소: 172.16.120.212

ODBC 설정
 검색창에서 ODBC 입력
 Microsoft ODBC Administer 선택
 추가 입력
 SQL Server 선택 (더블클릭)
 db 이름 입력 : kingdee (매우 중요 – 이후 이 이름을 사용해서 접근하게 됨)
 주소 입력 : IP Address
 사용자가 입력한 id/pwd 선택
 db ID : user
 PWD : password

Intermediate #2 –Data Frame 조작
 Package – dplyr
 Command – 명령어
 Data Frame 즉 Excel 데이터를 쉽게 조작하는 데 사용함
 앞서 Excel, DB 에서 불러들이 데이터는 모두 data.frame 으로 저장됨
구분 설명 예
select() 열(Column)을 선택하는 데 사용
filter() 행(Row)을 선택하는데 사용
mutate() 데이터를 조작하거나 새로 생성함
arrange() 데이터 정렬
summarize() 데이터 summary
group_by() 데이터 Grouping

Intermediate #2–Data Frame - 열선택
 dplyr – select()
 열이 많을 때, 필요한 열만 선택하는 방법
 명령어 : select(df, 선택하고 싶은 열을 벡터로 표현)
 열은 열의 이름을 사용해도 되고, 순서로 표현할 수 있음
 hflights 의 DF 를 예로 사용함 : Package hflights 사용
 select(hflights, ActualElapsedTime, AirTime, ArrDelay, DepDelay)
• select(hflights, c(10, 11, 12, 13)) == hflights[ , c(10, 11, 12, 13)]
 select(hflights, Origin:Cancelled)
• select(hflights, 14:19) == hflights[ , 14:19]
 select(hflights, -(DepTime:AirTime))
• select(hflights, -(5:11))
 select(hflights, UniqueCarrier, ends_with("Num"), starts_with("Cancel"))
 select(hflights, contains("Tim"), contains("Del"))
 select(hflights, Year:ArrTime, -DayofMonth)
• hflights[c("Year","Month","DayOfWeek","DepTime","ArrTime")]
 select(hflights,starts_with("T"))
• hflights[c("TailNum","TaxiIn","TaxiOut")]

Intermediate #2–Data Frame - 행선택
 dplyr – filter()
 행이 많을 때, 필요한 행만 선택하는 방법
 명령어 : filter(df, 선택하고 싶은 행을 수식으로 표현)
 filter(hflights, Distance >= 3000)
 filter(hflights, UniqueCarrier %in% c("JetBlue", "Southwest", "Delta"))
 filter(hflights, TaxiIn + TaxiOut > AirTime)
 filter(hflights, DepTime < 500 | ArrTime > 2200)
 filter(hflights, DepDelay > 0, ArrDelay < 0)
 filter(hflights, DayOfWeek %in% c(6,7), Cancelled == 1)
 내용은 같은데 다른 표현
 hflights[ hflights$Distance >= 3000, ]
 hflights[ hflights$UniqueCarrier %in% c(c("JetBlue", "Southwest", "Delta"), ]

subset() 함수 – select() + filter()
 Select() 와 filter 를 한꺼번에 처리하고자 할 때
 subset 함수 사용
 사용법 : subset( data_frame, 행을 선택할 수 있는 조건, select = c(열) )
 subset( hflights, DepTime < 500 | ArrTime > 2200, select = c(ActualElapsedTime
, AirTime, ArrDelay, DepDelay) )

Intermediate #2–Data Frame – 데이터조작
 dplyr – mutate()
 값들을 조작하여 새로운 데이터 또는 기존 데이터를 변경함
 새로운 데이터를 만들어 낼 수 있음
 mutate( hflights, ActualGroundTime = ActualElapsedTime - AirTime)
 mutate( hflights, GroundTime = TaxiIn + TaxiOut)
 mutate( hflights, AverageSpeed = Distance / AirTime * 60)
 mutate( hflights, loss = ArrDelay - DepDelay, loss_percent = (ArrDelay - DepDelay)
/ DepDelay * 100)
 transform() == mutate() 같음
 transform( hflights, ActualGroundTime = ActualElapsedTime - AirTime)
 transform( hflights, GroundTime = TaxiIn + TaxiOut)
 transform( hflights, AverageSpeed = Distance / AirTime * 60)
 같은 효과
 hflights$ActualGroundTime = hflights$ActualElapsedTime – hflights$AirTime

Intermediate #2–Data Frame – Sorting
 dplyr – arrange()
 행을 어떤 조건 값에 의해 오름차순, 또는 내림차순으로 정리
 arrange( hflights, DepDelay) – 오름차순
• arrange( hflights, desc(DepDelay) ) – 내림차순
 arrange( hflights, ActualGroundTime) – 오름차순
• arrange( hflights, desc(ActualGroundTime)) – 오름차순
 arrange( hflights, CancellationCode)
 arrange( hflights, UniqueCarrier, DepDelay) – 두개 항의 조합
 arrange( hflights, UniqueCarrier, desc(DepDelay))
 응용
 arrange(filter( hflights, Dest == "DFW", DepTime < 800),desc(AirTime)
 다른 표현 방법
 hflights[ order( hflights$DepDelay ), ] == arrange( hflights, DepDelay )
 hflights[ order( -hflights$DepDelay ), ] == arrange( hflights, desc(DepDelay) )

Intermediate #2–Data Frame –summarize
 dplyr – summarize()
 행을 어떤 조건 값에 의해 오름차순, 또는 내림차순으로 정리
 summarise(hflights, min_dist = min(Distance), max_dist = max(Distance))
 summarise(hflights,
earliest = min(ArrDelay),
average = mean(ArrDelay),
latest = max(ArrDelay),
sd = sd(ArrDelay))
 summarise(hflights, n_obs = n(),
n_carrier = n_distinct(UniqueCarrier),
n_dest = n_distinct(Dest),
dest100 = nth(Dest, 100))

Intermediate #2–Data Frame –Chaining
 dplyr – %>% (command chaining)
 명령어를 순서대로 나열하듯 실행하여 이해와 독해를 빠르게 함.
 Package hflights 사용
 hflights %>%
mutate(diff = TaxiOut - TaxiIn) %>%
filter(!is.na(diff)) %>%
summarise(avg = mean(diff))
 hflights %>%
select(Dest, Cancelled, Distance, ActualElapsedTime, Diverted) %>%
mutate(RealTime = ActualElapsedTime + 100, mph = Distance / RealTime * 60) %>%
filter(mph < 105 | Cancelled == 1 | Diverted == 1) %>%
summarise( n_non = n(),
p_non = n_non / nrow(hflights) * 100,
n_dest = n_distinct(Dest),
min_dist = min (Distance),
max_dist = max(Distance))

Intermediate #2–Data Frame –group_by
 dplyr – group_by()
 데이터를 Grouping 하는데 사용함
 hflights %>%
group_by(UniqueCarrier) %>%
summarise(n_flights = n(),
n_canc = sum(Cancelled == 1),
p_canc = mean(Cancelled == 1) * 100,
avg_delay = mean(ArrDelay, na.rm = TRUE)) %>%
arrange(avg_delay, p_canc)
 hflights %>%
group_by(DayOfWeek) %>%
summarise(avg_taxi = mean(TaxiIn + TaxiOut, na.rm=TRUE)) %>%
arrange(desc(avg_taxi))

Intermediate #3 – Data merge
 두개의 파일 또는 두개의 Data Frame 을 하나로 합칠 때
 Unique 하고 독립적인 Key 가 있어야 함
 df1 df2
 merge(df1, df2, by=c(“ID”, “Name”))

Intermediate #3 – Data merge
 두개의 파일 또는 두개의 Data Frame 을 하나로 합칠 때
 Unique 하고 독립적인 Key 가 있어야 함
 df1
 df2
 rbind(df1, df2)

Intermediate #3 – Data Reshape
 melt()– 여러 개의 행을 한 개 행으로 통합
 shape2 package 사용
 활용 : melt(data, key, value, …, na.rm = FALSE, convert = FALSE)
 예
 melt ( iris, id = c(“Species”) )
melt() 함수 적용 전 melt() 함수 적용 후

 Gather – melt 와 동일
 tidyr package 사용
 활용 : gather(data, key, value, …, na.rm = FALSE, convert = FALSE)
 예
 gather(iris, key, Value, -Species)
Data 열의 변수가 하나로 통합 해당 열의 변수 값들이 통합 기준. 통합에서 제외되는 행
gather() 함수 적용 전 gather() 함수 적용 후
왜 (why) 이런 조작이 필요할까?

 dcast() – 하나의 변수를 여러개로 분리 할 때, 즉 key-value pair 를 여
러 개의 열(Column)으로 구분할 때
 reshape2 package 사용
 활용 : spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE)
 예
 dcast(data, Species + group + Part ~ Measure, value.var="value")
Data 분리되는 변수(열) 분리되는 값
dcast() 함수 적용 전 dcast() 함수 적용 후

 spread() == dcast() 와 동일함
 활용 : spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE)
 예
 spread(data, Measure, value)
Data 분리되는 변수(열) 분리되는 값
spread() 함수 적용 전 spread() 함수 적용 후

 separate() – 하나의 변수를 두개로 분리
 활용 : separate(data, col, into, sep = "[^[:alnum:]]+", remove = TRUE, convert
= FALSE, extra = "warn", fill = "warn", ...)
 예
 separate(data, key, c("Part", "Measure"), ".")
Data 분리되는 변수(열) 분리되는 변수 명 분리 기준 (.)
separate() 함수 적용 전 separate() 함수 적용 후

Intermediate #3 – Data 분리 및 통합
 Command Chainning 과 Data 분리 및 통합의 이유
iris.tidy <- iris %>%
gather(key, Value, -Species) %>%
separate(key, c("Part", "Measure"), ".")
iris.wide <- iris %>%
gather(key, value, -Species) %>%
separate(key, c("Part", "Measure"), ".") %>%
spread(Measure, value)
ggplot(iris.tidy, aes(x = Species, y = Value, col = P
art)) + geom_jitter() + facet_grid(. ~Measure)
ggplot(iris.wide, aes(x = Length, y = Width, col = Part))
+ geom_jitter() + facet_grid(. ~Species)

Intermediate #4–ggplot
 ggplot 은 여러 가지(plot, plotly, ggivs 등)그래픽 package 중에 하나.
 자주 사용하는 이유는 확장성이 좋고, 데이터를 다루는 철학 때문
 계층적 구조의 철학
Theme
Coordinates
Statistics
Facets
Geometrics
Aesthetics
Data
Theme
Coordinates
통계적 방법
그룹핑등의 구분
표현의 방법
표현할 데이터 선정
Data Frame 를 의미함

 데이터의 표현 (계층적 구조의 철학)
 ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, col = Species)) +
geom_point( size = 3) +
facet_grid(. ~ Species) +
stat_smooth(method = "lm") +
theme(panel.grid.major = element_line(colour = "grey"))
Data Aesthetics
Geometric
Facet
Statistics
Theme

 Geometrics 의 표현 종류 및 방법
 geom_point()
 geom_bar()
 geom_boxplot()
 geom_histogram()
 geom_smooth()
 …. 기타 30 여가지 기능

 Parameter 에 대한 이해
 x : x 좌표, aesthetics 의 대상 이외에 다른 데이터를 표현할 때 사용
 y : y 좌표, aesthetics 의 대상 이외에 다른 데이터를 표현할 때 사용
 col : 점의 외곽을 표현하는 색을 표현함
 fill : 점을 채우는 색
 shape : point를 어떤 형태로 나타낼 지 결정, 25가지 방법
 size : 크기를 나타냄
 alpha : 투명도를 나타냄
 해당 Parameter 값을 두가지 방법을 통해서 가능함
 대상 : col, fill, size, alpha, shape(반드시 discrete/categorical 변수 (자연수)여야 함)
 첫째 방법 : 사용자가 강제로 정해 주는 방법
 col = “red”, col = “#ffeeaa”, fill = “red”, shape = 3, size = 5
 두번째 방법 : Data 값을 활용하는 방법
 col = cyl, size = cyl …..

 geom_point() – 특징, 반드시 x, y 가 모두 필요함
 Parameter : x, y, alpha, col, fill, shape, size
 graph <- ggplot(mtcars, aes( x=wt, y=mpg )) #Data, Aesthetic 은 Fixed 됨
 활용 사례
 graph + geom_point( aes(col = qsec))
 graph + geom_point( aes(alpha = qsec, col = factor(cyl), shape = factor(cyl), size =
cyl))

 geom_point() 와 geom_jitter() 의 차이
 x 변수가 Categorical / Discrete 한 경우 해당 Point의 집중도가 보이지 않는
문제를 해결하기 위해 geom_jitter()
 geom_point( position = “jitter” ) == geom_jitter()
 geom_point( position = position_jitter(0.4) )
ggplot(diamonds, aes(x= clarity, y= carat, col= price))+
geom_point( alpha = 0.5)
ggplot(diamonds, aes(x= clarity, y= carat, col= price))+
geom_jitter( alpha = 0.5)

 geom_bar() – x 변수만 있으면 됨
 Parameter : x, y, alpha, col, fill, linetype, weight
 활용 사례
 아래 두 결과는 동일함
• ggplot(diamonds, aes(clarity, fill=cut)) + geom_bar( alpha = 0.5)
• ggplot(diamonds, aes(clarity)) + geom_bar(aes(fill = cut), alpha = 0.5)
• ggplot(diamonds, aes(clarity)) + geom_bar(aes(fill = cut), alpha = 0.5 ) +
facet_grid(. ~cut)
coord_flip() +
만으로 축이 변함.

 geom_bar() – 2번째
geom_bar( position = “stack”) geom_bar( position = “fill”) geom_bar( position = “dodge”)
geom_bar( position = position_dodge( width = 0.5 ) )

 geom_boxplot()
 Parameter : lower, middle, upper, x, ymax, ymin, alpha, colour, fill, linetype, s
hape, size, weight
 활용 사례
 ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) +
geom_boxplot(aes(fill = factor(cyl))) +
geom_jitter() +
coord_flip()
jitter() 는 point() 의 변형으
로 한곳에 점이 몰리지 않게
분산 시켜 줌

 geom_histogram()
 Parameter : x, alpha, col, fill, linetype, weight
 histogram 과 bar는 유사함.
 활용 사례
 ggplot(mtcars, aes(x =mpg)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), fill = "blue", binwidth = 1, alpha = 0.4) +
geom_density( col = "red" )
geom_histogram() ==
stat_histogram()
ggplot(mtcars, aes(mpg, fill = cyl)) +
geom_histogram(binwidth = 1,
position = "identity", alpha = 0.4 )

 geom_smooth()
 Parameter : x, y, alpha, col, fill, size, linetype, weight
 Linear Models 을 그래프에 적용할 때 유리함
 활용 사례
 ggplot(mtcars, aes(y=wt, x=mpg)) +
facet_grid(. ~ cyl) +
geom_smooth(method=lm) +
geom_point( aes(col = factor(cyl), size = factor(cyl)))
geom_smooth() ==
stat_smooth()

 geom_line()
 라인을 그릴 때 사용
 ggplot(economics, aes(x = date, y = unemploy/pop)) +
geom_line() +
geom_rect(data = recess, aes(xmin = begin, xmax = end, ymin = -Inf, ymax = +Inf),
inherit.aes = FALSE, fill = "red", alpha = 0.2)
붉은색은 경제 침체기
두개의 Data 사용
o economics
o recess

다양한 형태의 OUTPUT 이 가능함.
 데이터 분석의 대상
Excel 파일 및 csv 파일
Database ( KingDee 등)
통계 패
키지
SAS,
SPSS,
MatLab
input
input
output
Excel 파일 및
csv 파일
PDF
PPT
HTML

참고사이트
 좋은 책: http://www.cookbook-r.com/
 데이터 읽어 오기 : http://www.cookbook-r.com/Data_input_and_output/
 원본 책 : http://www.cookbook-r.com/
 데이터 조작 : http://www.cookbook-r.com/Manipulating_data/index.html
 원본 책 : http://www.cookbook-r.com/
 Basic Guide : http://sharpstatistics.co.uk/r/ggplot2-guide/
 다양한 그래프 설명 : http://docs.ggplot2.org/current/index.html#
 Plotly : https://plot.ly/r/

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