R

I. 개요 지난시간에 patients에 관한 데이터를 통해서 프로세스 분석에 대한 일반적인 개념을 접했다. 이번 포스트에서는 bupaR에 대한 이론적인 내용과 함께 간단하게 실습을 진행하도록 한다. 지난시간과 마찬가지로 먼저 데이터를 획득하는 것에서부터 출발한다. library(bupaR) library(eventdataR) patients <- patients dim(patients) ## [1] 5442 7 5442행과 7개의 열이 확인되었다. class(patients) ## [1] "eventlog" "tbl_df" "tbl" "data.frame" II. 용어 정리 우선 용어 정리가 필요하다. Events, Event log, Activity 등등. 하나씩 살펴보자. (1) Events 우선 Events에 관한 이해를 돕기 위해 아래 그림을 우선 살펴보자.

공지 본 Tutorial은 강사에게 강의를 듣는 과거-현재-미래 학생들을 위해 작성하였습니다. 이 글을 읽어주시는 분들에게 작은 도움이 되기를 바랍니다. I. 벡터 본 포스트는 프로그래밍과 R을 처음 배우는 사람을 위해 작성하였습니다. 짧게 읽어두시기를 바랍니다. 공부하실 때는 복잡하게 생각하지는 마시기를 바랍니다. 영어의 기본단어 및 문법을 배우듯이 그냥 받아들이시기를 바랍니다. 현재 진행중인 R 기초문법은 아래와 같습니다. 원하시는 것은 참조해서 가볍게 공부하시기를 바랍니다. Basic Objects - Vector 벡터(Vector). R에서 다루는 가장 작은 단위값의 데이터다. 1차원으로 구성이 되어 있다.

공지 본 Tutorial은 강사에게 강의를 듣는 과거-현재-미래 학생들을 위해 작성하였습니다. 이 글을 읽어주시는 분들에게 작은 도움이 되기를 바랍니다. I. 벡터 본 포스트는 프로그래밍과 R을 처음 배우는 사람을 위해 작성하였습니다. 짧게 읽어두시기를 바랍니다. 공부하실 때는 복잡하게 생각하지는 마시기를 바랍니다. 영어의 기본단어 및 문법을 배우듯이 그냥 받아들이시기를 바랍니다. 벡터(Vector). R에서 다루는 가장 작은 단위값의 데이터다. 1차원으로 구성이 되어 있다. (1) 4가지 벡터 크게 4가지의 벡터가 존재한다. 간단하게 코드를 작성해보자. xNum <- c(1, 3.

I. 개요 지난시간에 patients에 관한 데이터를 통해서 프로세스 분석에 대한 일반적인 개념을 접했다. 이번 포스트에서는 bupaR에 대한 이론적인 내용과 함께 간단하게 실습을 진행하도록 한다. 지난시간과 마찬가지로 먼저 데이터를 획득하는 것에서부터 출발한다. library(bupaR) library(eventdataR) patients <- patients dim(patients) ## [1] 5442 7 5442행과 7개의 열이 확인되었다. class(patients) ## [1] "eventlog" "tbl_df" "tbl" "data.frame" 그리고, 데이터는 eventlog, tbl_df, data.frame으로 구성된 것을 확인할 수 있다. 기존에 R을 학습한 사람들은 tbl & data.frame에 대해서 한두번쯤 들었을 거라 생각한다.

I. Process Mining Intro 모든 비즈니스는 프로세스와 연관이 깊다. 이러한 데이터를 통상적으로 event라고 부르며, 다루는 데이터는 log 데이터와 연관이 깊다. 프로세스 마이닝(Process Mining)은 데이터의 추출, 프로세싱, 그리고 분석의 순으로 진행한다. 데이터 추출 (Extraction): Raw Data를 Event Data로 변환시킨다. 프로세싱 (Processing): 데이터 가공과 비슷하며, 보통 Aggregation, Filtering, Enrichment의 용어가 등장한다. 분석 (Analysis): Performance, Control-Flow 등과 연관된 분석이 진행된다. 우선 빠르게 시각화부터 진행해보자. library(bupaR) library(httr) library(processmapR) library(edeaR) url <- 'https://github.com/chloevan/datasets/blob/master/log/log_eat_patterns.RDS?raw=true' patterns <- readRDS(url(url)) trace_explorer(patients, coverage=1) 위 그래프에 대한 해석은 나중에 하더라도, 위 데이터를 보면, Rgst아 TraA는 공통으로 존재하고, 경로에 따라서 X-Ray, Blood Test에 나뉘는 걸 봐서는 환자의 경로에 관한 데이터임을 알 수 있다.

Intro A picture is worth a thousand words — English Language Adage The simple graph has brought more information to the data analyst’s mind than any other device. — John Tukey 한장의 그림이 수천단어보다 가치가 있다는 영어속담과, 명료한 시각화가 데이터분석가에게 다른 어떤 도구보다 더 많은 정보를 제공한다는 유명한 데이터 과학자의 조언. 핵심은 시각화이다. 본 장에서는 ggplot2 패키지를 활용한 시각화를 먼저 보여줄 것이다. 먼저 간단하게 ggplot2 패키지에 소개하자면 Grammar of Graphics1의 철학을 담아서 R 생태계에서 유명한 학자 중, Hadley Wickham에 의해 주도적으로 개발되었다.

공지 이번에 준비한 튜토리얼은 제 강의를 듣는 과거-현재-미래 수강생분들을 위해 준비한 자료이다. 많은 도움이 되기를 바란다 이번에 준비한 Tutorial 코로나 세계현황을 Shiny Dashboard로 만들어 가는 과정을 담았다. I. Shiny Tutorial 소개 처음 shiny를 접하거나 shiny의 전체 튜토리얼이 궁금한 사람들을 위해 이전 글을 소개한다. shiny tutorial 01 - get started shiny tutorial 02 - Shiny Structure shiny tutorial 03 - HTML content shiny tutorial 04 - Shiny Layouts shiny tutorial 05 - Sharing Apps shiny tutorial 06 - shinydashboard shiny tutorial 07 - flexdashboard shiny tutorial 08 - HTML, CSS 적용 II.

공지 이번에 준비한 튜토리얼은 제 강의를 듣는 과거-현재-미래 수강생분들을 위해 준비한 자료이다. 많은 도움이 되기를 바란다 이번에 준비한 Tutorial 코로나 세계현황을 Shiny Dashboard로 만들어 가는 과정을 담았다. I. Shiny Tutorial 소개 처음 shiny를 접하거나 shiny의 전체 튜토리얼이 궁금한 사람들을 위해 이전 글을 소개한다. shiny tutorial 01 - get started shiny tutorial 02 - Shiny Structure shiny tutorial 03 - HTML content shiny tutorial 04 - Shiny Layouts shiny tutorial 05 - Sharing Apps shiny tutorial 06 - shinydashboard shiny tutorial 07 - flexdashboard shiny tutorial 08 - HTML, CSS 적용 II.

Round 함수 소개 round 함수는 대개 소수점 자리에서 반올림 할 때 자주 쓰는다. test <- c(1.24, 2.40, 3.56, 4.56) round(test, digits = 1) ## [1] 1.2 2.4 3.6 4.6 digits = 1의 의미는 소수점 첫번째 자리에서 반올림 하라는 뜻이다. 그런데 digits = -1을 하게 되면 어떻게 될까? 정수 반올림 빠르게 실습을 해보자. test2 <- c(-14, -26, 14, 26, 39, 124, 247) round(test2, digits = -1) ## [1] -10 -30 10 30 40 120 250 digits = -1을 하게되면 정수의 첫번째 자리에서 반올림한다.

공지 이번에 준비한 튜토리얼은 제 강의를 듣는 과거-현재-미래 수강생분들을 위해 준비한 자료이다. 많은 도움이 되기를 바란다 이번에 준비한 Tutorial 코로나 세계현황을 Shiny Dashboard로 만들어 가는 과정을 담았다. I. Shiny Tutorial 소개 처음 shiny를 접하거나 shiny의 전체 튜토리얼이 궁금한 사람들을 위해 이전 글을 소개한다. shiny tutorial 01 - get started shiny tutorial 02 - Shiny Structure shiny tutorial 03 - HTML content shiny tutorial 04 - Shiny Layouts shiny tutorial 05 - Sharing Apps shiny tutorial 06 - shinydashboard shiny tutorial 07 - flexdashboard shiny tutorial 08 - HTML, CSS 적용 II.