R

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. 이전 글 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 II. Layouts의 개요 이번 시간에는 Shiny Layouts 개요에 대한 간략적인 소개를 하려고 한다.

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. 이전 글 소개 처음 shiny를 접하거나 shiny의 전체 튜토리얼이 궁금한 사람들을 위해 이전 글을 소개한다. shiny tutorial 01 - get started shiny tutorial 02 - Shiny Structure II. HTML Content 개요 이번 시간에는 HTML Content 개요에 대한 간략적인 소개를 하려고 한다. 영어가 편하거나 중고급 개발자 분들은 Customize your UI with HTML를 참고하기를 바란다.

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 소개 지난시간에 Shiny에 관한 대략적인 소개를 했다. 처음 이 페이지를 방문한 사람들 위해 shiny tutorial 01 - get started 에서 짧게 확인하기를 바란다. II. Shiny App Structure 아래 샘플 코드를 확인하자. # load the shiny package library(shiny) # 화면 구성 (UI) - 프론트엔드 ui <- fluidPage( numericInput(inputId = "n", label = "Sample size", value = 25), plotOutput(outputId = "hist") ) # 서버 구성 - 벡엔드 server <- function(input, output) { output$hist <- renderPlot({ hist(rnorm(input$n)) # 결과물을 만들어내는 코드 작성 }) } # shiny app 호출 # 프로젝트 진행 시, 폴더 안에 # 파일명은 app.

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 소개 Shiny는 R에서 제공하는 일종의 Web Framework이다. 기존 웹사이트와 다르게, 주요 목적은 데이터를 활용해서 대시보드를 만드는 것에 초점이 맞춰져 있다. 가장 큰 장점은 무료로 빠른 프로토타입을 만들 수 있고, HTML, CSS, Javascript와 직접적으로 호환이 되기 때문에 무한한 확장성이 있다. 바로 중급 레벨에서 배우고 싶으시다면 Intermediate Level을 클릭한다.

R Markdown 소개 및 환경설정 데이터 분석가의 주요 업무 중의 하나는 향후에 참고자료로 활용하기 위해 작업결과를 문서화 해야 하는데, 상당량의 보고서를 작성해서 분석과정과 출력결과를 기술해야만 합니다. 보통의 과정은 아래과 같을 것입니다. 1단계: 본인의 작업을 위해서 R 스크립트 작성 2단계: 다양한 그래프가 첨부된 분석결과를 Word, PPT 분석결과를 기술해서 동료 또는 메신저로 분석결과 전송 3단계: 분석결과 토의 4단계: 각각의 그래프 결과 코드를 매칭하기 위한 작업이 토의 중 발생 5단계: 혼란 및 불필요한 시간 소요 발생 그런데, 해당 작업물을 그 때 마다 웹페이지(HTML)을 생성하여 자체 서버내 구축할 수 있다면, 그러면 위 5단계의 과정을 3단계(소스코드 작성 -> 웹 게시 -> 분석결과 토의)로 축소할 수가 있을 것이며 특히, 연구자가 분석 당시의 고민과 문제점들을 스크롤링과 함께 같이 고민할 수 있는 시간으로 빠져들 수 있도록 유도할 수 있습니다.

1. Introduction Leaflet 패키지는 동적 지도 시각화를 위한 자바스크립트-오픈소스 기반 라이브러리입니다. 일반적인 기업 회사 뿐만 아니라 GIS 전문 회사인 OpenStreetMap, Mapbox, 그리고 CartoDB에서도 이 패키지를 사용하고 있습니다. R의 leaflet 패키지는 일종의 자바스크립트의 Leaflet을 쉽게 연동(Integrate) 할 수 있도록 도와 주는 패키지입니다. 2. Features 패키지의 주요 특징은 아래와 같습니다. 오역 방지를 위해 원문에 있는 내용을 그대로 사용했습니다. Interactive panning/zooming Compose maps using arbitrary combinations of: Map tiles Markers Polygons Lines Popups GeoJSON Create maps right from the R console or RStudio

1. 개요 (Overview) tensorflow(텐서플로) R 패키지를 사용하기 전에 시스템에 TensorFlow 버전을 설치해야 한다. 아래에서는 TensorFlow 설치 방법과 설치 사용자 정의에 사용할 수 있는 다양한 옵션에 대해 설명 한다. 이번 포스트에서는 주로 R install_tensorflow() 함수의 사용을 다루며, 이는 TensorFlow를 설치하는 데 필요한 다양한 단계에서 wrapper 쉽게 사용할 수 있도록 도와 준다. Tensorflow(텐서플로)는 아래와 같은 OS 환경에서 구동이 된다. Ubuntu 16.04 or later Windows 7 or later macOS 10.12.6 (Sierra) or later (no GPU support) 2.

개요 PLS-SEM에서의 가설 설정은 선행연구의 검토과정을 통해서 이루어지며 귀무가설은 기술하지 않고 대립가설을 중심으로 설정한다. 연구가설은 방향적 검증(Directional Test)와 비방향적 검증(Non-Directional Test)으로 구분한다. R 강의 소개 필자의 강의: 왕초보 데이터 분석 with R 쿠폰 유효일은 2021년 10월 30일까지입니다. 링크: https://www.udemy.com/course/beginner_with_r/?couponCode=5BF397C9A1E46079627D 현재 강의를 계속 찍고 있고, 가격은 한 Section이 끝날 때마다 조금씩 올릴 예정입니다. Python 강의 소개 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다.