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 shiny tutorial 04 - Shiny Layouts shiny tutorial 05 - Sharing Apps shiny tutorial 06 - shinydashboard 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. 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 shiny tutorial 04 - Shiny Layouts shiny tutorial 05 - Sharing Apps II.
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.