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강의

Tidyverse로 배우는 범주형 데이터

기초기술 수준
업데이트됨 2026. 1.
분류를 시작하세요! 이 과정에서는 직함, 설문 응답 등 비수치형 데이터를 Tidyverse 환경에서 다루는 법을 학습합니다.
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RData Manipulation
4시간
13 동영상
44 연습 문제
3,600 XP
16,547
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강의 설명

데이터 과학자는 직업명, 설문 응답, 인구통계 정보처럼 숫자가 아닌 데이터를 자주 다루게 됩니다. R에는 이를 표현하는 특별한 방식인 factor가 있으며, 이 강의는 tidyverse의 forcats 패키지를 사용해 factor를 능숙하게 다루는 방법을 안내합니다. 또한 ggplot2, dplyr, stringr, tidyr 등 다른 tidyverse 패키지와 fivethirtyeight의 항공편 데이터셋, Kaggle의 State of Data Science and ML Survey 같은 실제 데이터도 활용합니다. 이 과정을 마치면 factor 변수를 식별하고 조작하며, 데이터를 빠르고 효율적으로 시각화하고, 결과를 효과적으로 전달할 수 있게 됩니다. 이제 분류를 시작해 볼까요?

선수 조건

Reshaping Data with tidyr
1

Factor 변수 소개

이 챕터에서는 factor에 대해 자세히 배웁니다. 범주형 변수와 서열형 변수의 차이, R이 이를 어떻게 표현하는지, 그리고 수준(level)의 수와 이름을 확인하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 tidyverse 패키지인 forcats가 변수의 빈도로 빠르게 재정렬할 수 있게 해주어 그래프를 어떻게 개선하는지 살펴봅니다.
챕터 시작
2

Factor 변수 조작하기

forcats 패키지를 더 깊게 파고들며 수준(level)의 순서와 이름을 바꾸는 법, 나아가 수준들을 서로 묶어 합치는 방법까지 배웁니다.
챕터 시작
3

Factor 변수 만들기

forcats에 익숙해졌다면 tidyverse의 다른 구성 요소로 확장해 dplyr, tidyr, stringr의 함수들을 학습하고 복습합니다. ggplot2로 축을 백분율 스케일로 바꾸고, 텍스트 레이아웃을 편집하는 등 그래프를 한층 더 다듬습니다.
챕터 시작
Tidyverse로 배우는 범주형 데이터
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