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0.819SBD
Effective Power
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steemdelegated 1.035 SP to @geekstarter
2026/01/23 08:43:45
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steemdelegated 1.136 SP to @geekstarter
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steemdelegated 1.240 SP to @geekstarter
2023/11/13 19:45:24
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View Raw JSON Data
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steemdelegated 3.046 SP to @geekstarter
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| Transaction Info | Block #78348313/Trx 0e4f1bec3bdb0a741efb18a86c2b8aa4138b9bcf |
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2022/01/17 11:13:24
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steemdelegated 3.431 SP to @geekstarter
2021/06/14 01:07:57
| delegatee | geekstarter |
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| Transaction Info | Block #54608104/Trx 46cef3a1a9bb39e3cfa72425f5e3fdcd98b47e5e |
View Raw JSON Data
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2020/12/11 11:26:06
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2020/12/06 05:03:18
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2020/12/05 15:04:15
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steemdelegated 1.181 SP to @geekstarter
2020/11/02 16:17:51
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steemdelegated 3.675 SP to @geekstarter
2020/05/09 06:01:00
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}2020/02/10 21:53:54
2020/02/10 21:53:54
| author | steemitboard |
| body | Congratulations @geekstarter! You received a personal award! <table><tr><td>https://steemitimages.com/70x70/http://steemitboard.com/@geekstarter/birthday2.png</td><td>Happy Birthday! - You are on the Steem blockchain for 2 years!</td></tr></table> <sub>_You can view [your badges on your Steem Board](https://steemitboard.com/@geekstarter) and compare to others on the [Steem Ranking](https://steemitboard.com/ranking/index.php?name=geekstarter)_</sub> ###### [Vote for @Steemitboard as a witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1) to get one more award and increased upvotes! |
| json metadata | {"image":["https://steemitboard.com/img/notify.png"]} |
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| Transaction Info | Block #40708249/Trx 5179d9843ec22acfe6616d52150dad8dcc4f0060 |
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"body": "Congratulations @geekstarter! You received a personal award!\n\n<table><tr><td>https://steemitimages.com/70x70/http://steemitboard.com/@geekstarter/birthday2.png</td><td>Happy Birthday! - You are on the Steem blockchain for 2 years!</td></tr></table>\n\n<sub>_You can view [your badges on your Steem Board](https://steemitboard.com/@geekstarter) and compare to others on the [Steem Ranking](https://steemitboard.com/ranking/index.php?name=geekstarter)_</sub>\n\n\n###### [Vote for @Steemitboard as a witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1) to get one more award and increased upvotes!",
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steemdelegated 3.791 SP to @geekstarter
2019/06/15 03:37:03
| delegatee | geekstarter |
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| Transaction Info | Block #33810207/Trx 86238b2cfd20674c4845865c41fe48cca7a838af |
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}2019/02/10 22:06:00
2019/02/10 22:06:00
| author | steemitboard |
| body | Congratulations @geekstarter! You received a personal award! <table><tr><td>https://steemitimages.com/70x70/http://steemitboard.com/@geekstarter/birthday1.png</td><td>Happy Birthday! - You are on the Steem blockchain for 1 year!</td></tr></table> <sub>_[Click here to view your Board](https://steemitboard.com/@geekstarter)_</sub> > Support [SteemitBoard's project](https://steemit.com/@steemitboard)! **[Vote for its witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1)** and **get one more award**! |
| json metadata | {"image":["https://steemitboard.com/img/notify.png"]} |
| parent author | geekstarter |
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| Transaction Info | Block #30236571/Trx 208ea590463c3af3710d26c33ed4ba372f1bdc2a |
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"json_metadata": "{\"image\":[\"https://steemitboard.com/img/notify.png\"]}",
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geekstarterupdated their account properties
2019/01/29 01:08:00
| account | geekstarter |
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| Transaction Info | Block #29866121/Trx 51ccfcfaf858efdb8cf7a18e091b06dcad8ba370 |
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geekstarterupdated their account properties
2019/01/29 01:04:45
| account | geekstarter |
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| memo key | STM8ZELohgMS3qMN81tM3e4c7rZSxLNgm3nBoB8CqkNiN9fZV1Mvx |
| Transaction Info | Block #29866056/Trx 9a9697c4662c6d40e60e0478e95d52e1cce3e26d |
View Raw JSON Data
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geekstarterupdated their account properties
2019/01/29 01:01:12
| account | geekstarter |
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| Transaction Info | Block #29865985/Trx 66eb8671a5e83b36c6264b215a408268ac363549 |
View Raw JSON Data
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}steemdelegated 3.913 SP to @geekstarter2018/06/23 06:46:15
steemdelegated 3.913 SP to @geekstarter
2018/06/23 06:46:15
| delegatee | geekstarter |
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| Transaction Info | Block #23566820/Trx 931bc6d47bbd24046bcc05571bf6baf0047dbea5 |
View Raw JSON Data
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"block": 23566820,
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}talhadogansent 0.001 STEEM to @geekstarter- "Hello! ✔ RESTEEM to 7.000+ FOLLOWERS and Your Post Will Be UPVOTED By 45+ ACCOUNTS │ │Send 0.500 SBD or 0.500 STEEM to @talhadogan (URL as Memo) │ │100% Upvote by @talhadogan 💚 7/24 Service Active 💚"2018/05/12 19:27:39
talhadogansent 0.001 STEEM to @geekstarter- "Hello! ✔ RESTEEM to 7.000+ FOLLOWERS and Your Post Will Be UPVOTED By 45+ ACCOUNTS │ │Send 0.500 SBD or 0.500 STEEM to @talhadogan (URL as Memo) │ │100% Upvote by @talhadogan 💚 7/24 Service Active 💚"
2018/05/12 19:27:39
| amount | 0.001 STEEM |
| from | talhadogan |
| memo | Hello! ✔ RESTEEM to 7.000+ FOLLOWERS and Your Post Will Be UPVOTED By 45+ ACCOUNTS │ │Send 0.500 SBD or 0.500 STEEM to @talhadogan (URL as Memo) │ │100% Upvote by @talhadogan 💚 7/24 Service Active 💚 |
| to | geekstarter |
| Transaction Info | Block #22373666/Trx 35e9c25270e2896bc74ce6e0e08443dfa2fde4e4 |
View Raw JSON Data
{
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"op": [
"transfer",
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"from": "talhadogan",
"memo": "Hello! ✔ RESTEEM to 7.000+ FOLLOWERS and Your Post Will Be UPVOTED By 45+ ACCOUNTS │ │Send 0.500 SBD or 0.500 STEEM to @talhadogan (URL as Memo) │ │100% Upvote by @talhadogan 💚 7/24 Service Active 💚",
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"op_in_trx": 0,
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geekstarterreceived 0.411 SP author reward for @geekstarter / r-03
2018/03/31 05:11:12
| author | geekstarter |
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| Transaction Info | Block #21147807/Virtual Operation #13 |
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}geekstarterreceived 1.396 SP author reward for @geekstarter / r-02-csv-txt2018/03/27 07:01:48
geekstarterreceived 1.396 SP author reward for @geekstarter / r-02-csv-txt
2018/03/27 07:01:48
| author | geekstarter |
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| sbd payout | 0.000 SBD |
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| Transaction Info | Block #21034858/Virtual Operation #4 |
View Raw JSON Data
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geekstarterreceived 0.544 SP author reward for @geekstarter / r-01
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geekstarterreceived 0.268 SP author reward for @geekstarter / mac-r
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| body | 학교에서 코퍼스언어학 들을때 썼던 프로그램인데 덕분에 자연어 처리 및 빅데이터 처리에 대해 조금의 이해를 할 수 있게되었던 기억이 나네요 kr-dev? 개발쪽 태그 붙이시면 더많은분들이 볼수있을것 같네요 |
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geekstarterpublished a new post: r-03
2018/03/24 05:20:24
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| author | geekstarter |
| body | # 3. 데이터 프레임 # csv나 txt로 되어 있는 원본데이터를 불러올 수도 있지만, 직접 입력, 일부 수정 및 랜덤 데이터를 뽑을 수도 있습니다. R은 빅데이터를 분석하기 위한 툴이기 때문에 분석 대상인 원본 데이터를 잘 알아야 하며, 잘못된 부분에 대한 보정도 필요합니다. ---- ## 3.1 데이터 프레임 직접입력 data.frame 데이터 직접 입력시 가장 흔히 하는 실수는 따옴표 ' 입니다. 숫자는 상관 없지만, 데이터의 이름을 표시할 때는 항상 따옴표를 써야 합니다. **name <- c(kim,lee,park,choi)** Error: object 'kim' not found 직접 입력을 위해서 임의로 값들을 지정하고, 실행을 시킵니다. 아래는 예제 입니다. name <- c('kim','lee','park','choi') age <- c(39,40,47,28) sex <- c('f','m','m','f') pay <- c(100, 200, 150, 300) 각각의 집합을 표와 같은 형태인 데이터 프레임으로 만들기 위해서는 "data.frame"이란 명령어를 사용합니다. **employee <- data.frame(name,age,pay,sex)** employee의 표는 다음과 같이 작성되었습니다. ----  ## 3.2 데이터의 위치를 찾는 which 위의 데이터 프레임에서 나이에 대한 합을 a 라고 정의합니다. (명령어 sum을 사용) **a = sum(age)**  마찬가지로 평균에 대한 부분은 mean 명령어를 사용합니다. 평균을 b라고 했을때, '평균이하'을 따로 분류하고 싶을 경우에는 논리기호 '<' 를 사용합니다. 이 데이터의 위치를 찾고 싶을 경우는 'which' 명령어를 사용합니다. **b = mean(age)** b <age **which** (b<age)  ---- ## 3.3 데이터 프레임에서 특정값을 수정 만일 특정데이터가 틀렸을 경우에 어떻게 해야 할까요? 원본 데이터를 직접 수정하여 다시 불러올 수도 있지만, R에서 직접 바꿀 수도 있습니다. pay 부분에 첫번째 100이라는 값이 120으로 수정해야 한다면, 아래와 같이 실행합니다. **employee[1,3]<-120** employee를 다시 보면 변경된 값을 확인할 수 있습니다.  [x,y] 값은 좌표를 뜻하는 것으로 x는 행을 뜻하며, 여기서는 pay 값이고, y는 열을 뜻하며, 여기서는 3열의 값을 보여 줍니다. employee[1,] employee[,3]  행을 다루는 명령어는 하나 더 있습니다. $를 쓰고 뒤에 원하는 행의 제목을 선택하거나 직접 입력할 수 있습니다. employee$  ---- ## 3.4 랜덤한 데이터를 추출 runif 랜덤한 숫자를 추출하는 방법은 random uniform의 runif 명령어 입니다. **runif(n, min, max)** 최소값(min)과 최대값(max) 사이에 몇개(n)의 난수를 발생할 것인가 이며, 최소와 최대값을 넣지 않으면, 0~1까지 숫자로 난수를 만듭니다. 10 / 100 / 1000 개의 숫자를 만들었을때의 내용입니다. runif (10) runif (100) runif (1000)  0~1000까지 난수를 발생시키는 간단한 방법은 곱하기 1000을 하면 됩니다. **runif (1000)x1000**  소수점 자리가 필요하지 않은 경우에는 올림의 명령어 "ceiling"을 사용합니다. **x = ceiling (runif (10)*10)**  마찬가지로 총 합과 평균을 구할 수 있습니다. sum (x) mean (x)  3~ 7 사이의 값을 논리연산자로 연결했을때의 결과입니다. 두 조건 모두를 만족해야 하는 "&"는 and를 의미하며, 둘중에 하나만 만족해도 되는 "|" 는 or 를 의미합니다. **x > 3 & x < 7** : 3~7 사이의 값 **x < 3 | x > 7** : 3보다 작고, 7보다 큰 값  이런 논리 연산자를 통해 합과 평균을 구할 수도 있지만, 참과 거짓을 판단하는 논리기호도 사용할 수 있습니다. any는 하나라도 참값이 있어야 참이고, all은 모두가 참값이여야 참입니다. **sum (x < 3 | x > 7)** **any (x < 3 | x > 7)** **all (x < 3 | x > 7)** **all (x >= 1)** **x >= 1**  ---- ## 기타) 간단한 그래프 그리기 및 반올림 막대 그래프를 그리려면, barplot 명령어를 사용합니다. barplot (x)  올림(ceiling), 반올림(round), 내림(floor)에 대한 명령어를 적용해본 예 입니다. k = runif(100, 10, 17) ceiling (k) round (k) floor (k)  |
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"author": "geekstarter",
"body": "# 3. 데이터 프레임 \n#\ncsv나 txt로 되어 있는 원본데이터를 불러올 수도 있지만, 직접 입력, 일부 수정 및 랜덤 데이터를 뽑을 수도 있습니다. R은 빅데이터를 분석하기 위한 툴이기 때문에 분석 대상인 원본 데이터를 잘 알아야 하며, 잘못된 부분에 대한 보정도 필요합니다. \n\n----\n\n## 3.1 데이터 프레임 직접입력 data.frame\n\n데이터 직접 입력시 가장 흔히 하는 실수는 따옴표 ' 입니다. 숫자는 상관 없지만, 데이터의 이름을 표시할 때는 항상 따옴표를 써야 합니다. \n**name <- c(kim,lee,park,choi)**\nError: object 'kim' not found\n\n직접 입력을 위해서 임의로 값들을 지정하고, 실행을 시킵니다. 아래는 예제 입니다. \n\nname <- c('kim','lee','park','choi')\nage <- c(39,40,47,28)\nsex <- c('f','m','m','f')\npay <- c(100, 200, 150, 300)\n\n각각의 집합을 표와 같은 형태인 데이터 프레임으로 만들기 위해서는 \"data.frame\"이란 명령어를 사용합니다. \n**employee <- data.frame(name,age,pay,sex)**\n\nemployee의 표는 다음과 같이 작성되었습니다. \n----\n\n\n## 3.2 데이터의 위치를 찾는 which \n\n위의 데이터 프레임에서 나이에 대한 합을 a 라고 정의합니다. (명령어 sum을 사용)\n**a = sum(age)**\n\n\n\n마찬가지로 평균에 대한 부분은 mean 명령어를 사용합니다. 평균을 b라고 했을때, '평균이하'을 따로 분류하고 싶을 경우에는 논리기호 '<' 를 사용합니다. 이 데이터의 위치를 찾고 싶을 경우는 'which' 명령어를 사용합니다. \n**b = mean(age)**\nb <age\n**which** (b<age)\n\n\n\n----\n## 3.3 데이터 프레임에서 특정값을 수정\n\n만일 특정데이터가 틀렸을 경우에 어떻게 해야 할까요? 원본 데이터를 직접 수정하여 다시 불러올 수도 있지만, R에서 직접 바꿀 수도 있습니다. pay 부분에 첫번째 100이라는 값이 120으로 수정해야 한다면, 아래와 같이 실행합니다. \n\n**employee[1,3]<-120**\n\nemployee를 다시 보면 변경된 값을 확인할 수 있습니다. \n\n\n\n[x,y] 값은 좌표를 뜻하는 것으로 x는 행을 뜻하며, 여기서는 pay 값이고, y는 열을 뜻하며, 여기서는 3열의 값을 보여 줍니다. \nemployee[1,]\nemployee[,3]\n\n\n\n행을 다루는 명령어는 하나 더 있습니다. $를 쓰고 뒤에 원하는 행의 제목을 선택하거나 직접 입력할 수 있습니다. \nemployee$\n\n\n----\n## 3.4 랜덤한 데이터를 추출 runif \n\n랜덤한 숫자를 추출하는 방법은 random uniform의 runif 명령어 입니다. \n**runif(n, min, max)**\n최소값(min)과 최대값(max) 사이에 몇개(n)의 난수를 발생할 것인가 이며, 최소와 최대값을 넣지 않으면, 0~1까지 숫자로 난수를 만듭니다. 10 / 100 / 1000 개의 숫자를 만들었을때의 내용입니다. \n\nrunif (10)\nrunif (100)\nrunif (1000)\n\n\n\n0~1000까지 난수를 발생시키는 간단한 방법은 곱하기 1000을 하면 됩니다. \n**runif (1000)x1000**\n\n\n\n소수점 자리가 필요하지 않은 경우에는 올림의 명령어 \"ceiling\"을 사용합니다. \n**x = ceiling (runif (10)*10)**\n\n\n\n마찬가지로 총 합과 평균을 구할 수 있습니다. \n\nsum (x)\nmean (x)\n\n\n\n3~ 7 사이의 값을 논리연산자로 연결했을때의 결과입니다. 두 조건 모두를 만족해야 하는 \"&\"는 and를 의미하며, 둘중에 하나만 만족해도 되는 \"|\" 는 or 를 의미합니다. \n**x > 3 & x < 7** : 3~7 사이의 값\n**x < 3 | x > 7** : 3보다 작고, 7보다 큰 값\n\n\n\n이런 논리 연산자를 통해 합과 평균을 구할 수도 있지만, 참과 거짓을 판단하는 논리기호도 사용할 수 있습니다. any는 하나라도 참값이 있어야 참이고, all은 모두가 참값이여야 참입니다. \n**sum (x < 3 | x > 7)**\n**any (x < 3 | x > 7)**\n**all (x < 3 | x > 7)**\n**all (x >= 1)**\n**x >= 1**\n\n\n----\n## 기타) 간단한 그래프 그리기 및 반올림\n\n막대 그래프를 그리려면, barplot 명령어를 사용합니다. \n\nbarplot (x)\n\n\n\n올림(ceiling), 반올림(round), 내림(floor)에 대한 명령어를 적용해본 예 입니다. \n\nk = runif(100, 10, 17)\nceiling (k)\nround (k)\nfloor (k)\n\n",
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geekstarterpublished a new post: r-02-csv-txt
2018/03/20 07:01:48
| author | geekstarter |
| body | # 2. R 프로그램으로 데이터 파일 불러오기 # R 프로그램은 빅데이터 분석 프로그램입니다. 중요한 것은 분석하려는 데이터를 어떤 목적으로 수집 되었는가에 대한 부분도 있습니다. 공공데이터가 개방 되었다고 해서 관련 사이트에 들어가 봤습니다. # [](http://opendata.hira.or.kr/op/opc/selectOpenData.do?sno=11000&publDataTpCd=&searchCnd=&searchWrd=&pageIndex=1) 다운 받은 csv 파일을 검증이 필요합니다. 자료 자체가 깨져 있을 수 있습니다. 다운받은 "응급진료환자의 일주일 이내 진료 상병 추이 통계 2015.csv"파일을 엑셀로 열어 봅니다.  이상한 일본어가 들어가 있고, ***로 표시된 자료도 들어가 있습니다. 이런 경우 원본 데이터에 대한 수정이 필요합니다. 이런 부분들은 제거하고 진행해야 하는데, 빅데이터라서 때문에 가공하는데 양이 많긴 합니다. 직접 작성된 데이터가 아니기 때문에 1열, 2열이 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다. 한국어도 마찬가지로 R프로그램에서 깨집니다. 가급적이면 원본데이터는 영어로 작성되는 것이 좋습니다. ## 2.1 csv 데이터 불러오기 # 자료는 깨졌지만 R 프로그램에서 데이터를 부르는 명령어를 익히기 위해, 우선 파일을 읽도록 하겠습니다. **read.csv(file.choose())** 원하는 파일을 폴더에서 찾으면 됩니다. 다른 연산등에 이 데이터를 연결시키기 위해서는 데이터의 집합을 정의해 주는 것이 좋을 것 같습니다. **meddata <- read.csv(file.choose())** meddata라는 집합이 만들어 졌고, 여기에 원하는 파일을 연결시키면 됩니다. 앞서 사용했던 구조(structure)를 파악하기 위한 str 명령어를 사용해 보면, 뭔가 이상한 내용들이 나옵니다. **str(meddata)** 데이터가 너무 길 경우에는 맨 윗쪽은 head, 맨 아래쪽은 tail이라는 명령을 사용하여 실행하면 됩니다. **head(meddata)** **tail(meddata)**  # ## 2.2 txt 파일 불러오기 # 텍스트 파일도 불러올 수 있습니다. 우선 엑셀에서 텍스트 파일을 만들었습니다.  마찬가지로 R프로그램에서 텍스트 파일을 읽으면 다음과 같습니다. 명령어는 read.table 입니다. a라는 집합을 정의합니다. **a = read.table(file.choose())** 불러온 파일이 잘 읽혀 졌는지 확인하는 head와 tail명령도 실행해 봅니다. **head(a)** **tail(a)**  그외에 다른 명령어 들도 빅데이터 분석을 위해 실행이 가능합니다. 다만 여기서 짚고 넘어가야 할 것은 원본데이터의 중요성 입니다. 제대로 조사되지 않으면, 분석이 어려우며, 숫자와 영어외에 다른 언어는 쓰지 않는 것이 좋을 수도 있습니다. |
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}geekstarterpublished a new post: mac-r2018/03/20 06:56:48
geekstarterpublished a new post: mac-r
2018/03/20 06:56:48
| author | geekstarter |
| body | # 맥(Mac)에서 R프로그램을 설치하는 방법 ---- # 빅데이터에 대해 관심을 갖게되어 프로그램을 알아 보았습니다. 일반적인 Excel 뿐만 아니라 SAS, SPSS, Splunk, R등의 프로그램이 빅데이터 분석에 사용됩니다. 기본적인 통계적인 지식만 알고 있어도 데이터에서 의미있는 정보를 확보할 수 있다고 하여 빅데이터 분석에 대해 관심을 갖게 되었고, 이러한 프로그램 중에 오픈소스로 제공되는 R에 대해서 알아보려고 합니다. R의 설치 프로그램은 Window, Linux 도 지원하지만, 맥 (MAC)에서 설치하는 방법에 대해서 잘 나와 있는 곳이 없는것 같아 정리해 봅니다. # ## R 프로그램의 구성 # R을 실행하기 위해서는 2개의 프로그램이 필요합니다. 1. [R for Mac OS X](https://cran.r-project.org/) (이미지를 누르면 해당 사이트로 이동합니다.) [](https://cran.r-project.org/) 2. [R Studio](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download) (이미지를 누르면 해당 사이트로 이동합니다.) [](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download) # ---- ## 1. R 콘솔 설치하기 cran R-project 사이트에 접속하면 [Download R for (Mac) OS X](https://cran.r-project.org/)를 클릭합니다.  이 글을 작성할 때는 R 3.4.4 버전이 최신이였습니다. OS X 10.11 (El Capitan) 이상의 버전에서 동작합니다. 하위버전의 macOS를 사용하시는 경우 아래에 낮은 버전을 지원하는 프로그램이 있습니다.  R for Mac OS X의 프로그램의 확장자는 .pkg 입니다. 실행하면 바로 설치 됩니다.  설치화면은 아래와 같습니다. 저는 **macOS** High Sierra 버젼 10.13.3을 쓰고 있기 때문에 지원 됩니다.  설치가 완료되면 R Console 프로그램이 실행됩니다.  # # ## 2. R Studio 설치하기 [R Studio](https://www.rstudio.com/) 사이트에 접속하면 "Download RStudio"를 클릭합니다.  [RStudio 데스크탑 오픈 소스 라이선스](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/)의 다운로드를 클릭 합니다. 상업적으로 사용하시는 분들은 유료 프로그램을 사용하시기 바랍니다.  아래쪽에 있는 프로그램 링크로 안내 됩니다. RStudio 1.1.442 - Mac OS X 10.6 이상 (64 비트)를 클릭하면 프로그램이 다운로드 됩니다.  다운로드 받은 .dmg 파일을 실행하면 폴더가 열립니다. 여기서 RStudio 프로그램을 클릭하여, Application폴더로 옮깁니다.  설치된 RStudio 프로그램을 실행 합니다.  # # ## Epilogue # 처음에 인터넷을 검색하고, 일반적으로 프로그램 설치 하듯이 RStudio 프로그램만 설치했더니 실행이 안되었습니다. 초보 라서 단순한 정보가 없어 난관에 잠시 봉착 했었지만, 사이트를 자세히 읽어보니 "RStudio에는 R 3.0.1 이상이 필요합니다. R이 없다면 다운로드 하십시오."라는 문구가 있어 제 나름대로 정리를 해보았습니다. |
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"body": "# 맥(Mac)에서 R프로그램을 설치하는 방법\n----\n#\n\n빅데이터에 대해 관심을 갖게되어 프로그램을 알아 보았습니다. 일반적인 Excel 뿐만 아니라 SAS, SPSS, Splunk, R등의 프로그램이 빅데이터 분석에 사용됩니다. 기본적인 통계적인 지식만 알고 있어도 데이터에서 의미있는 정보를 확보할 수 있다고 하여 빅데이터 분석에 대해 관심을 갖게 되었고, 이러한 프로그램 중에 오픈소스로 제공되는 R에 대해서 알아보려고 합니다. R의 설치 프로그램은 Window, Linux 도 지원하지만, 맥 (MAC)에서 설치하는 방법에 대해서 잘 나와 있는 곳이 없는것 같아 정리해 봅니다. \n#\n## R 프로그램의 구성\n#\nR을 실행하기 위해서는 2개의 프로그램이 필요합니다. \n1. [R for Mac OS X](https://cran.r-project.org/) (이미지를 누르면 해당 사이트로 이동합니다.)\n[](https://cran.r-project.org/)\n \n2. [R Studio](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download) (이미지를 누르면 해당 사이트로 이동합니다.)\n[](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download)\n#\n\n\n----\n## 1. R 콘솔 설치하기 \ncran R-project 사이트에 접속하면 [Download R for (Mac) OS X](https://cran.r-project.org/)를 클릭합니다. \n\n\n이 글을 작성할 때는 R 3.4.4 버전이 최신이였습니다. OS X 10.11 (El Capitan) 이상의 버전에서 동작합니다. 하위버전의 macOS를 사용하시는 경우 아래에 낮은 버전을 지원하는 프로그램이 있습니다. \n\n\nR for Mac OS X의 프로그램의 확장자는 .pkg 입니다. 실행하면 바로 설치 됩니다. \n\n\n설치화면은 아래와 같습니다. 저는 **macOS** High Sierra 버젼 10.13.3을 쓰고 있기 때문에 지원 됩니다. \n\n\n설치가 완료되면 R Console 프로그램이 실행됩니다. \n\n\n\n#\n#\n## 2. R Studio 설치하기\n[R Studio](https://www.rstudio.com/) 사이트에 접속하면 \"Download RStudio\"를 클릭합니다. \n\n\n[RStudio 데스크탑 오픈 소스 라이선스](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/)의 다운로드를 클릭 합니다. 상업적으로 사용하시는 분들은 유료 프로그램을 사용하시기 바랍니다. \n\n\n아래쪽에 있는 프로그램 링크로 안내 됩니다. RStudio 1.1.442 - Mac OS X 10.6 이상 (64 비트)를 클릭하면 프로그램이 다운로드 됩니다. \n\n\n다운로드 받은 .dmg 파일을 실행하면 폴더가 열립니다. 여기서 RStudio 프로그램을 클릭하여, Application폴더로 옮깁니다.\n\n\n설치된 RStudio 프로그램을 실행 합니다. \n\n\n#\n\n#\n## Epilogue\n#\n처음에 인터넷을 검색하고, 일반적으로 프로그램 설치 하듯이 RStudio 프로그램만 설치했더니 실행이 안되었습니다. 초보 라서 단순한 정보가 없어 난관에 잠시 봉착 했었지만, 사이트를 자세히 읽어보니 \"RStudio에는 R 3.0.1 이상이 필요합니다. R이 없다면 다운로드 하십시오.\"라는 문구가 있어 제 나름대로 정리를 해보았습니다.",
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| author | geekstarter |
| body | # 1. R 프로그램의 기본 명령어 # R은 프로그램은 R콘솔 만으로도 구동됩니다. RStudio를 사용하면 프로젝트를 저장하거나, 조금 더 많은 정보들을 보면서 사용을 할 수 있기 때문에 본 내용에서는 RStudio에서 사용하는 방법을 알려 드리겠습니다. # ## Introduction R은 통계와 관련된 프로그램이기 때문에 수학에 배경을 두고 있습니다. RStudio을 실행하면, 다음과 같은 화면이 나옵니다. R콘솔이 실제로 명령이 이루어지는 창입니다. 콘솔 부분만 사용하면 복잡하기 때문에 화살표 부분을 누르면, Untilted1 이라는 파일이 활성화되어, 프로젝트를 저장할 수 있습니다.  Untilted1 창에서 마음대로 명령어를 입력해보고 지울 수가 있습니다. 명령어를 실행하려면 'Run'을 눌러야 합니다.  우선 맛보기로 R에 대한 데모 프로그램을 실행시켜 보도록 하겠습니다. **demo(persp)** - 다른 디자인을 더 보고 싶으면 키보드에서 return 버튼을 계속 누릅니다.  **demo(graphics)** - 다른 디자인을 더 보고 싶으면 키보드에서 return 버튼을 계속 누릅니다.  # ## 1-1. 수의 정의 및 기본 연산 # 덧셈을 기본으로 입력하는 방법은 다음과 같습니다. 우선 x, y, z 를 정의 하는 방법은 등호" = " 혹은 화살표 모양" <-"를 사용합니다. x = 1 입력 후 Run 실행 y = 2 입력 후 Run 실행 z = x+y 입력 후 Run 실행 z 입력 후 Run 실행을 하면 콘솔에 덧셈된 값 "3"이 표시됩니다.  화살표<- 모양을 사용해도 동일한 결과가 나오는 것을 콘솔창에서 볼 수 있습니다.  중간에 Run을 실행해야 입력이 완료 됩니다. 확인할 수 있는 방법으로 오른쪽 Value창에 표시됩니다. # ## 1-2. 수의 집합 # x가 한개의 값을 가지면, x = 값의 형태로 정의할 수 있지만, 2개 이상의 집합일 때는 어떻게 해야 할까요? 수학에서 집합처럼 R에서도 집합을 정의할 수 있습니다. c와 괄호 안에 구성된 값을 넣으면 됩니다. **x = c(1, 2, 3, 4, 5)** 몇개의 구성원을 가지고 있는 지 확인하려면, length라는 명령어를 사용할 수 있습니다. **length(x)** 실행하면 콘솔에 5개로 표시됩니다.  추가로 문자의 집합을 정의할 때는 따옴표를 씁니다. # ## 1-3. 합과 평균 # 집합의 모든 값을 더한 값을 구할 수 있습니다. 명령어는 sum 입니다. **sum (x)** 집합의 모든 값을 평균 낼 수도 있습니다. 명령어는 mean이지만, 다른 방법도 있습니다. **mean (x)** **sum (x)/length(x)**  # ## 1-4. 데이터의 집합 구분 숫자(number)의 집합은 num, 문자(character)의 집합은 chr 로 표시됩니다. 문자로 인식시키는 방법은 작은 따옴표나 큰 따옴표를 씌우면 됩니다. 숫자도 같은방법으로 표시하면 문자로 인식합니다. **x = c(1,2,3,4,5)** **y = c('1','2','3','5','6')** **z = c("h","e","l","l","o")** 각 집합의 구조(structure)를 확인할 수 있는 명령어는 str 입니다. **str(x)**  ## 1-5. 맞는것과 틀린것의 구분 맞는 것은 true로 표시되고, 틀린것은 False로 표시됩니다. 등호는 값을 정의할 때 사용하는 것이기 때문에 등호 두개를 써야 참과 거짓을 판단하는 용도로 사용됩니다. 우선 숫자 연산에 적용해 보면 다음과 같습니다. **3+5==7** FALSE **3+5==8** TRUE 앞서 정의된 집합에서도 사용할 수 있습니다. 문자로 정의한 숫자의 집합 y와 숫자의 집합 x의 값을 비교한 결과인데, 참과 거짓을 비교할 때는 인식이 가능합니다. 1,2,3은 TRUE 로 인식하고 x의 4,5와 y의 '5','6'은 같지 않기 때문에, 결과가 FALSE로 나옵니다. **x = c(1,2,3,4,5)** **y = c('1','2','3','5','6')** **TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE**  |
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| title | R 프로그램 강좌 01 : 기본 명령어 |
| Transaction Info | Block #20805300/Trx d249f68e65b5712b49c0103d88dcd36f6bfeec67 |
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"author": "geekstarter",
"body": "# 1. R 프로그램의 기본 명령어 \n#\nR은 프로그램은 R콘솔 만으로도 구동됩니다. RStudio를 사용하면 프로젝트를 저장하거나, 조금 더 많은 정보들을 보면서 사용을 할 수 있기 때문에 본 내용에서는 RStudio에서 사용하는 방법을 알려 드리겠습니다. \n#\n## Introduction\nR은 통계와 관련된 프로그램이기 때문에 수학에 배경을 두고 있습니다. \n\nRStudio을 실행하면, 다음과 같은 화면이 나옵니다. R콘솔이 실제로 명령이 이루어지는 창입니다. 콘솔 부분만 사용하면 복잡하기 때문에 화살표 부분을 누르면, Untilted1 이라는 파일이 활성화되어, 프로젝트를 저장할 수 있습니다. \n\n\n\nUntilted1 창에서 마음대로 명령어를 입력해보고 지울 수가 있습니다. 명령어를 실행하려면 'Run'을 눌러야 합니다. \n\n\n우선 맛보기로 R에 대한 데모 프로그램을 실행시켜 보도록 하겠습니다. \n\n**demo(persp)** \n - 다른 디자인을 더 보고 싶으면 키보드에서 return 버튼을 계속 누릅니다. \n\n\n**demo(graphics)** \n - 다른 디자인을 더 보고 싶으면 키보드에서 return 버튼을 계속 누릅니다. \n \n\n#\n## 1-1. 수의 정의 및 기본 연산 \n#\n덧셈을 기본으로 입력하는 방법은 다음과 같습니다. \n우선 x, y, z 를 정의 하는 방법은 등호\" = \" 혹은 화살표 모양\" <-\"를 사용합니다. \nx = 1 입력 후 Run 실행\ny = 2 입력 후 Run 실행\nz = x+y 입력 후 Run 실행\nz 입력 후 Run 실행을 하면 콘솔에 덧셈된 값 \"3\"이 표시됩니다. \n\n\n\n화살표<- 모양을 사용해도 동일한 결과가 나오는 것을 콘솔창에서 볼 수 있습니다. \n\n\n\n중간에 Run을 실행해야 입력이 완료 됩니다. 확인할 수 있는 방법으로 오른쪽 Value창에 표시됩니다. \n\n#\n## 1-2. 수의 집합 \n#\nx가 한개의 값을 가지면, x = 값의 형태로 정의할 수 있지만, 2개 이상의 집합일 때는 어떻게 해야 할까요? 수학에서 집합처럼 R에서도 집합을 정의할 수 있습니다. c와 괄호 안에 구성된 값을 넣으면 됩니다. \n**x = c(1, 2, 3, 4, 5)**\n몇개의 구성원을 가지고 있는 지 확인하려면, length라는 명령어를 사용할 수 있습니다. \n**length(x)**\n실행하면 콘솔에 5개로 표시됩니다.\n\n \n\n추가로 문자의 집합을 정의할 때는 따옴표를 씁니다. \n#\n## 1-3. 합과 평균\n# \n집합의 모든 값을 더한 값을 구할 수 있습니다. 명령어는 sum 입니다. \n**sum (x)**\n집합의 모든 값을 평균 낼 수도 있습니다. 명령어는 mean이지만, 다른 방법도 있습니다. \n**mean (x)**\n**sum (x)/length(x)**\n\n\n\n#\n## 1-4. 데이터의 집합 구분 \n\n숫자(number)의 집합은 num, 문자(character)의 집합은 chr 로 표시됩니다. 문자로 인식시키는 방법은 작은 따옴표나 큰 따옴표를 씌우면 됩니다. 숫자도 같은방법으로 표시하면 문자로 인식합니다. \n**x = c(1,2,3,4,5)**\n**y = c('1','2','3','5','6')**\n**z = c(\"h\",\"e\",\"l\",\"l\",\"o\")**\n각 집합의 구조(structure)를 확인할 수 있는 명령어는 str 입니다. \n**str(x)**\n\n\n\n## 1-5. 맞는것과 틀린것의 구분 \n\n맞는 것은 true로 표시되고, 틀린것은 False로 표시됩니다. 등호는 값을 정의할 때 사용하는 것이기 때문에 등호 두개를 써야 참과 거짓을 판단하는 용도로 사용됩니다. 우선 숫자 연산에 적용해 보면 다음과 같습니다. \n**3+5==7**\n FALSE\n\n**3+5==8**\n TRUE\n\n앞서 정의된 집합에서도 사용할 수 있습니다. 문자로 정의한 숫자의 집합 y와 숫자의 집합 x의 값을 비교한 결과인데, 참과 거짓을 비교할 때는 인식이 가능합니다. 1,2,3은 TRUE 로 인식하고 x의 4,5와 y의 '5','6'은 같지 않기 때문에, 결과가 FALSE로 나옵니다. \n\n**x = c(1,2,3,4,5)**\n**y = c('1','2','3','5','6')**\n**TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE**\n\n",
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}geekstarterpublished a new post: mac-r2018/03/17 08:05:00
geekstarterpublished a new post: mac-r
2018/03/17 08:05:00
| author | geekstarter |
| body | # 맥(Mac)에서 R프로그램을 설치하는 방법 ---- # 빅데이터에 대해 관심을 갖게되어 프로그램을 알아 보았습니다. 일반적인 Excel 뿐만 아니라 SAS, SPSS, Splunk, R등의 프로그램이 빅데이터 분석에 사용됩니다. 기본적인 통계적인 지식만 알고 있어도 데이터에서 의미있는 정보를 확보할 수 있다고 하여 빅데이터 분석에 대해 관심을 갖게 되었고, 이러한 프로그램 중에 오픈소스로 제공되는 R에 대해서 알아보려고 합니다. R의 설치 프로그램은 Window, Linux 도 지원하지만, 맥 (MAC)에서 설치하는 방법에 대해서 잘 나와 있는 곳이 없는것 같아 정리해 봅니다. # ## R 프로그램의 구성 # R을 실행하기 위해서는 2개의 프로그램이 필요합니다. 1. [R for Mac OS X](https://cran.r-project.org/) (이미지를 누르면 해당 사이트로 이동합니다.) [](https://cran.r-project.org/) 2. [R Studio](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download) (이미지를 누르면 해당 사이트로 이동합니다.) [](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download) # ---- ## 1. R 콘솔 설치하기 cran R-project 사이트에 접속하면 [Download R for (Mac) OS X](https://cran.r-project.org/)를 클릭합니다.  이 글을 작성할 때는 R 3.4.4 버전이 최신이였습니다. OS X 10.11 (El Capitan) 이상의 버전에서 동작합니다. 하위버전의 macOS를 사용하시는 경우 아래에 낮은 버전을 지원하는 프로그램이 있습니다.  R for Mac OS X의 프로그램의 확장자는 .pkg 입니다. 실행하면 바로 설치 됩니다.  설치화면은 아래와 같습니다. 저는 **macOS** High Sierra 버젼 10.13.3을 쓰고 있기 때문에 지원 됩니다.  설치가 완료되면 R Console 프로그램이 실행됩니다.  # # ## 2. R Studio 설치하기 [R Studio](https://www.rstudio.com/) 사이트에 접속하면 "Download RStudio"를 클릭합니다.  [RStudio 데스크탑 오픈 소스 라이선스](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/)의 다운로드를 클릭 합니다. 상업적으로 사용하시는 분들은 유료 프로그램을 사용하시기 바랍니다.  아래쪽에 있는 프로그램 링크로 안내 됩니다. RStudio 1.1.442 - Mac OS X 10.6 이상 (64 비트)를 클릭하면 프로그램이 다운로드 됩니다.  다운로드 받은 .dmg 파일을 실행하면 폴더가 열립니다. 여기서 RStudio 프로그램을 클릭하여, Application폴더로 옮깁니다.  설치된 RStudio 프로그램을 실행 합니다.  # # ## Epilogue # 처음에 인터넷을 검색하고, 일반적으로 프로그램 설치 하듯이 RStudio 프로그램만 설치했더니 실행이 안되었습니다. 초보 라서 단순한 정보가 없어 난관에 잠시 봉착 했었지만, 사이트를 자세히 읽어보니 "RStudio에는 R 3.0.1 이상이 필요합니다. R이 없다면 다운로드 하십시오."라는 문구가 있어 제 나름대로 정리를 해보았습니다. |
| json metadata | {"tags":["kr","bigdata","rstudio","rprogram","analysis"],"image":["https://steemitimages.com/100x0/https://steemitimages.com/DQmTHarDEDaFf2Z93KFdTRjrxP4Zc8u1TWTrTbyMgEkNmXW/R_logo.svg.png","https://steemitimages.com/300x0/https://steemitimages.com/DQmUpNy25HZsA1Q55rmYzBAatTyAaLfkkFva4fh1KQUwV5e/Picture2_1.png","https://steemitimages.com/640x0/https://steemitimages.com/DQmT6GNKgfLEMHncxGtV9eb5vWc1dNnSy1vjtp3uhnLd6op/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.23.36.png","https://steemitimages.com/600x0/https://steemitimages.com/DQmbtEEhf8yHdtHg1AGFzenqmz1pv5SSVyk7jfYMrq7Re3h/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.26.10.png","https://steemitimages.com/800x0/https://steemitimages.com/DQmT1Ep5iJJiZbaoeRzL8W1BkkA9u8nyvEMNh2u3vA9PNBU/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.28.01.png","https://steemitimages.com/500x0/https://steemitimages.com/DQmWroYoZfzWns6tBbiftdBzGEbZ9bAga214YeVURAiup4o/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.27.37.png","https://steemitimages.com/500x0/https://steemitimages.com/DQmfTMhHRq5FNFMeH4X34JBVFpcyqfVziSBVbeKjFfotZfL/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%204.31.11.png","https://steemitimages.com/500x0/https://steemitimages.com/DQmUfePJCY2puoZBfjgz3pApYjK5HVvhnjYeUgxj5vn1szn/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%204.41.02.png","https://steemitimages.com/800x0/https://steemitimages.com/DQmVmsRCEdR5JnXAYUfmbPsWg3gVZtaQAAe4opoLhATkXyL/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.21.17.png","https://steemitimages.com/700x0/https://steemitimages.com/DQmWqYHfoY5eSXak9hBooEXunihiZnKCnKBwewyTTQRQkK2/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.22.44.png","https://steemitimages.com/500x0/https://steemitimages.com/DQmXMagsu3Wvu9PQYGQLRwhF9AYtdMdUhwxdUVi8akGMSyP/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.27.07.png","https://steemitimages.com/500x0/https://steemitimages.com/DQmXP7hPaxWMSufy1JtfXH5GuxgkTSkehCfPybB68pBrW9Z/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.21.40.png"],"links":["https://cran.r-project.org/","https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download","https://www.rstudio.com/","https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/"],"app":"steemit/0.1","format":"markdown"} |
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"body": "# 맥(Mac)에서 R프로그램을 설치하는 방법\n----\n#\n\n빅데이터에 대해 관심을 갖게되어 프로그램을 알아 보았습니다. 일반적인 Excel 뿐만 아니라 SAS, SPSS, Splunk, R등의 프로그램이 빅데이터 분석에 사용됩니다. 기본적인 통계적인 지식만 알고 있어도 데이터에서 의미있는 정보를 확보할 수 있다고 하여 빅데이터 분석에 대해 관심을 갖게 되었고, 이러한 프로그램 중에 오픈소스로 제공되는 R에 대해서 알아보려고 합니다. R의 설치 프로그램은 Window, Linux 도 지원하지만, 맥 (MAC)에서 설치하는 방법에 대해서 잘 나와 있는 곳이 없는것 같아 정리해 봅니다. \n#\n## R 프로그램의 구성\n#\nR을 실행하기 위해서는 2개의 프로그램이 필요합니다. \n1. [R for Mac OS X](https://cran.r-project.org/) (이미지를 누르면 해당 사이트로 이동합니다.)\n[](https://cran.r-project.org/)\n \n2. [R Studio](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download) (이미지를 누르면 해당 사이트로 이동합니다.)\n[](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download)\n#\n\n\n----\n## 1. R 콘솔 설치하기 \ncran R-project 사이트에 접속하면 [Download R for (Mac) OS X](https://cran.r-project.org/)를 클릭합니다. \n\n\n이 글을 작성할 때는 R 3.4.4 버전이 최신이였습니다. OS X 10.11 (El Capitan) 이상의 버전에서 동작합니다. 하위버전의 macOS를 사용하시는 경우 아래에 낮은 버전을 지원하는 프로그램이 있습니다. \n\n\nR for Mac OS X의 프로그램의 확장자는 .pkg 입니다. 실행하면 바로 설치 됩니다. \n\n\n설치화면은 아래와 같습니다. 저는 **macOS** High Sierra 버젼 10.13.3을 쓰고 있기 때문에 지원 됩니다. \n\n\n설치가 완료되면 R Console 프로그램이 실행됩니다. \n\n\n\n#\n#\n## 2. R Studio 설치하기\n[R Studio](https://www.rstudio.com/) 사이트에 접속하면 \"Download RStudio\"를 클릭합니다. \n\n\n[RStudio 데스크탑 오픈 소스 라이선스](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/)의 다운로드를 클릭 합니다. 상업적으로 사용하시는 분들은 유료 프로그램을 사용하시기 바랍니다. \n\n\n아래쪽에 있는 프로그램 링크로 안내 됩니다. RStudio 1.1.442 - Mac OS X 10.6 이상 (64 비트)를 클릭하면 프로그램이 다운로드 됩니다. \n\n\n다운로드 받은 .dmg 파일을 실행하면 폴더가 열립니다. 여기서 RStudio 프로그램을 클릭하여, Application폴더로 옮깁니다.\n\n\n설치된 RStudio 프로그램을 실행 합니다. \n\n\n#\n\n#\n## Epilogue\n#\n처음에 인터넷을 검색하고, 일반적으로 프로그램 설치 하듯이 RStudio 프로그램만 설치했더니 실행이 안되었습니다. 초보 라서 단순한 정보가 없어 난관에 잠시 봉착 했었지만, 사이트를 자세히 읽어보니 \"RStudio에는 R 3.0.1 이상이 필요합니다. R이 없다면 다운로드 하십시오.\"라는 문구가 있어 제 나름대로 정리를 해보았습니다.",
"json_metadata": "{\"tags\":[\"kr\",\"bigdata\",\"rstudio\",\"rprogram\",\"analysis\"],\"image\":[\"https://steemitimages.com/100x0/https://steemitimages.com/DQmTHarDEDaFf2Z93KFdTRjrxP4Zc8u1TWTrTbyMgEkNmXW/R_logo.svg.png\",\"https://steemitimages.com/300x0/https://steemitimages.com/DQmUpNy25HZsA1Q55rmYzBAatTyAaLfkkFva4fh1KQUwV5e/Picture2_1.png\",\"https://steemitimages.com/640x0/https://steemitimages.com/DQmT6GNKgfLEMHncxGtV9eb5vWc1dNnSy1vjtp3uhnLd6op/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.23.36.png\",\"https://steemitimages.com/600x0/https://steemitimages.com/DQmbtEEhf8yHdtHg1AGFzenqmz1pv5SSVyk7jfYMrq7Re3h/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.26.10.png\",\"https://steemitimages.com/800x0/https://steemitimages.com/DQmT1Ep5iJJiZbaoeRzL8W1BkkA9u8nyvEMNh2u3vA9PNBU/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.28.01.png\",\"https://steemitimages.com/500x0/https://steemitimages.com/DQmWroYoZfzWns6tBbiftdBzGEbZ9bAga214YeVURAiup4o/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.27.37.png\",\"https://steemitimages.com/500x0/https://steemitimages.com/DQmfTMhHRq5FNFMeH4X34JBVFpcyqfVziSBVbeKjFfotZfL/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%204.31.11.png\",\"https://steemitimages.com/500x0/https://steemitimages.com/DQmUfePJCY2puoZBfjgz3pApYjK5HVvhnjYeUgxj5vn1szn/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%204.41.02.png\",\"https://steemitimages.com/800x0/https://steemitimages.com/DQmVmsRCEdR5JnXAYUfmbPsWg3gVZtaQAAe4opoLhATkXyL/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.21.17.png\",\"https://steemitimages.com/700x0/https://steemitimages.com/DQmWqYHfoY5eSXak9hBooEXunihiZnKCnKBwewyTTQRQkK2/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.22.44.png\",\"https://steemitimages.com/500x0/https://steemitimages.com/DQmXMagsu3Wvu9PQYGQLRwhF9AYtdMdUhwxdUVi8akGMSyP/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.27.07.png\",\"https://steemitimages.com/500x0/https://steemitimages.com/DQmXP7hPaxWMSufy1JtfXH5GuxgkTSkehCfPybB68pBrW9Z/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-03-17%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.21.40.png\"],\"links\":[\"https://cran.r-project.org/\",\"https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download\",\"https://www.rstudio.com/\",\"https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/\"],\"app\":\"steemit/0.1\",\"format\":\"markdown\"}",
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geekstarterreceived 0.249 SP author reward for @geekstarter / 04-the-moon-and-cryptocurrency-and-me-or-by-geekstarter
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geekstarterreceived 0.334 SP author reward for @geekstarter / 03-seizahyakkei-or-by-geekstarter
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geekstarterpublished a new post: x-a5-15-45mm-lens-kit
2018/02/28 01:02:54
| author | geekstarter |
| body | **후지필름 미러리스 X-A5 15-45mm Lens Kit 체험단**을 모집한다고 합니다. 스팀잇 유저들도 참여하셔서 좋은 성과 있으셨으면 좋겠습니다. https://swindow.naver.com/play/specialEvent/detail/13856  |
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geekstarterreceived 0.059 SP author reward for @geekstarter / 7blmar
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