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      "body": "@@ -3323,20 +3323,101 @@\n  %0A* \n-RMysqlTest.R\n+%3Ca href=%22http://hochul.net/blog/wp-content/uploads/2018/04/RMysqlTest.R.zip%22%3ERMysqlTest.R%3C/a%3E\n %0A## \n",
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      "author": "hironlee",
      "body": "R의 기본적인 numeric, character, logical 외에 데이터를 처리하기 위해 많이 사용하는 자료  형태인 Vector, Matrix, Array, Data Frame, Lists에 대해 정리를 했으며, 아울러 DBMS, 여기서는 MySQL과 R을 연결하여 정형의 데이터를 읽어 들여 Data Frame 구조로 만들어보는 실습을 해봤습니다.\n\n## R에서 데이터 타입(Objects) \n![](https://steemitimages.com/DQmXVF19HEYXmsYXFCcJsqzrkpsqWva89StVfYAEw23Nfgn/image.png)\n* 동일한 색상은 동일한 기본 타입, 즉, numeric, character, logical 로 동일하다는 의미이며, Data Frame과 같이 여러 종류의 색깔은 각 칼럼별 다른 기본 타입이 될 수 있다는 의미임\n\n## Vector\n* 반드시 동일한 기본 타입으로만 이루어진 자료형 : object with atomic mode\n* >\\> nVector <- c(1:10)  # 숫자 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 으로 이루어진 자료구조\n## Matrix\n* 2차원(행과 열)을 가지는 Vector로 마찬가지로 동일한 기본타입으로 이루어진 자료형\n* >\\> oMatrix <- matrix(1:12, 4,3) #4행 3열 구조의 자료구조\n## Array\n* Matrix가 2차원인 반면, Array는 N차원의 구조를 가지고 있음, 마찬가지로 동일한 기본타입으로 이루어진 자료형\n* > \\> oArray <- array(1:40, dim=c(4,5,2))  #4행 5열 구조로 2개를 가지는 구조\n## Data Frame\n* 행열로 이루어진 직사각형, 즉,  row수가 같은 테이블\n* 각 열내의 데이터는 동일한 유형(숫자, 문자, 논리)이지만, 다른 열은 다른 유형을 가질 수 있음\n* > \\> szName <- c(“lee”, “kim”, “park”)\n> \\> szAge <- c(34,38,50)\n> \\> oDf <- data.frame(szName, szAge)\n## Lists\n* 가장 유연한 데이터 구조의 형태이며, 각 요소는 기링와 모드가 다양할 수 있음\n* 각 요소는 길이와 모드가 다양 할 수 있습니다.\n* \\> oList <- list(name=”Lee”, wife=”park”, childs=3, child.ages=c(9,11,15))\n\n## RDBMS로 부터 데이터 읽어들이기 실습\n Mac에 설치된 MySQL 5.7버전에 테스트용 데이터를 넣은 테이블의 데이터를 RStudio에서 읽어 오는 실습을 진행해 보았습니다. 향후 정형데이터가 저장된 DB로 부터 데이터를 읽어야 할 경우가 많으며, Data Frame 구조도 같이 테스트 할겸 진행하였습니다.\n### MySQL 데이터\n* DB Name : skktest\n* Table Name : keywords (쇼핑사이트의 일별 인기검색어 수집된 데이터)\n### 2. R로 MySQL접속하여 데이터 가져오기 R 소스코드\n>\\### 필요 Package 설치\n>\\# 데이터베이스 인터페이스 정의, 즉, RMySQL 패키지를 사용하려면 같이 필요함\ninstall.packages(\"DBI\")\n>\\# MySQL 접속 및 컨트롤에 필요한 패키지\ninstall.packages(\"RMySQL\")\n\n>\\# Library 로드\nlibrary(DBI)\nlibrary(RMySQL)\n\n>\\# localhost에 구동되고 있는 MySQL 서버의 skktest DB에 접속하여 Connection객체를 얻어냄\noCon <- dbConnect(dbDriver(\"MySQL\"), dbname = \"skktest\", user = \"hironlee\", password = \"xxxxxx\")\n>\\# 접속된 내용확인을 위해 해당 DB에 있는 테이블 목록\n>dbListTables(oCon)\n>\\# UTF-8로 저장된 테이블의 데이터를 읽어 올 때 문자 깨짐 방지를 위해 환경을 같이 맞춤\n>\\# 단, 그래도 문자가 깨진다면 전에 콘솔(시스템환경)에서 locale 변경이 아래와 같은 command로 실행이 필요함\n>\\# defaults write org.R-project.R force.LANG ko_KR.UTF-8\n>dbGetQuery(oCon,\"set names utf8\")  ### 아래 그림 1) 2) 참고\n>\n>\\# select Query 수행하여 szDataList 변수에 data frame 형태로 데이터 가져오기\n>szDataList <- dbGetQuery(oCon, \"SELECT * FROM keywords ORDER BY seq DESC LIMIT 100\")\n>\\# 데이터 내용 확인\n>View(szDataList)   ### 아래 그림1) 2) 참고\n>\\# DB Connection 종료\n>dbDisconnect(oCon)\n\n>str(szDataList)\n>\\#### 결과 화면임\n>\\#> str(szDataList)\n>\\#'data.frame':\t100 obs. of  9 variables:\n>\\# $ SEQ        : num  3368417 3368416 3368415 3368414 3368413 ...\n>\\# $ LOG_ID     : num  347245 347245 347245 347245 347245 ...\n>\\# $ SITE_ID    : num  7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 ...\n>\\# $ TYPE_ID    : chr  \"001\" \"001\" \"001\" \"001\" ...\n>\\# $ YYYMMDDHHSS: chr  \"201802212202\" \"201802212202\" \"201802212202\" \"201802212202\" ...\n>\\# $ WORD       : chr  \"슬립온\" \"가습기\" \"텀블러\" \"보스턴백\" ...\n>\\# $ ETC        : chr  \"9\" \"8\" \"7\" \"6\" ...\n>\\# $ INSERT_DATE: chr  \"2018-02-21 22:00:01\" \"2018-02-21 22:00:01\" \"2018-02-21 22:00:01\" \"2018-02-21 22:00:01\" ...\n>\\# $ DEL_YN     : chr  \"N\" \"N\" \"N\" \"N\" ...\n\n![](https://steemitimages.com/DQmcDeTYt54rUitDUN6SKC1iGrBpsBRnuGviK9kcEABhj4B/image.png)\n그림 1) : 한글 문자가 깨져 ???로 표시되는 현상\n\n![](https://steemitimages.com/DQmbSQrY4bjZmDmERB8GLFXmFpGSuPL1XicJdnvqF1GUCS2/image.png)\n그림 2) : 한글 문자가 깨지지 않게 시스템 및 DB 명령어 처리후 모습\n\n## R Script 소스 \n* RMysqlTest.R\n## Reference\n* https://cran.r-project.org/web/packages/RMySQL/\n* https://cran.r-project.org/web/packages/DBI/index.html\n\n****** 2018.4.1 이호철([email protected])",
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      "author": "hironlee",
      "body": "지난(3.18) 포스팅(https://steemit.com/gartner/@hironlee/5-top-10-strategic-technology-trends-from-gartner-inc) 에 이어, R(RStudio)을 이용하여 최근 5년간의 전략기술 트렌드를 다룬 뉴스의 내용을 읽어 들여, 많이 언급된 단어의 빈도 순으로 크기를 조절하여 WordCloud를 만들어 보는 실습을 해보았습니다.\n\n## 결과 WordCloud\n![1.png](https://steemitimages.com/DQmaVkE9pkgzqZcbwdaszeMVNFgczW7XdbXaMP7gPFmV5um/1.png)\n\n## 사용한 R Package 목록\n* KoNLP : 한글 자연어 처리 패키지 (Korean Natural Language Processing) \n* wordcloud : 주어진 데이터를 WordCloud 형태로 그리는 패키지\n* rvest : 웹페이지를 크롤링하는 패키징, 간단히 사용만 해봤으며, 디테일한 크롤링은 안해 봄\n* RColorBrewer : R시각화 패키지\n\n## 사용한 주요 함수\n* readLines(szFileName)\n•\tszContents <- readLines(szFileName)\n•\tszFileName 경로의 파일을 한 라인단위로 읽어 들이기\n* gsub(\"찾을단어\",\"바꿀단어\",szContents)\n•\tszContents <- gsub(\"AI\",\"인공지능\",szContents)  : “AI” 라는 단어를 “인공지능”으로 치환\n•\tszContents <- gsub(\"'\",\"\",szContents) : “’” 특수문자를 공백으로 치환\n•\t등 문장 중 특정 단어를 치환, 필터링 하는 함수\n* sapply(szContents, extractNoun, USE.NAMES=F)\n•\t각 라인에서 명사 단어만 가져오기\n* display.brewer.all() : 제공 색상타입 모두 보기\n* wordcloud(….) : WordCloud 그리는 함수\n•\tscale : 빈도가 가장 큰 단어와 가장 빈도가 작은 단어 폰트 사이 크기, scale=c(5,0.2)\n•\trot.per=0.1 : 90도 회전해서 보여줄 단어 비율\n•\t  min.freq=3, max.words=100  : 빈도 3이상, 100미만 단어 표현\n•\t  random.order=F : True(랜덤배치) / False(빈도수가 큰단어를 중앙에 배치)\n•\t  random.color=T : True(색상랜덤) / False(빈도수순으로 색상표현)\n•\t  colors=brewer.pal(11, \"Paired\") : 11은 사용할 색상개수, 두번째는 색상타입이름, 색상타입은 display.brewer.all() 참고\n•\tfamily : 폰트\n* savePlot(szWordCloudImageFile, type=\"png\") : WordCloud 결과를 이미지 파일로 저장\n\n## R 소스코드\n\n\\# 필요 Package 설치\ninstall.packages(\"rvest\")  #웹페이지 크롤링을 위한 패키징\nlibrary(\"rvest\")\n\nszPostUrl1 <- \"http://www.itworld.co.kr/news/106768\"\nszPostData1 <- read_html(szPostUrl1)\n\\# 전체 페이지 크롤링은 쉬우나, 특정 영역 크롤링은 간단하지 않으므로 우선 Pass, 다음에 실습 예정\n\n\\# 필요 Package 설치\ninstall.packages(\"KoNLP\") #한글 자연어 처리 패키지 (Korean Natural Language Process)\ninstall.packages(\"wordcloud\") #wordcloud 패키지\ninstall.packages(\"RColorBrewer\")\n\n\\# Library 로드\nlibrary(\"KoNLP\")\nlibrary(\"wordcloud\")\nlibrary(\"RColorBrewer\")\n\nuseSejongDic() #한글 세종사전\n\nszFileName <- \"D:\\\\Documents\\\\R\\\\RStudy\\\\data\\\\Gartner_2014_18_TechTrend.txt\"\nszWordSaveFileName <- \"D:\\\\Documents\\\\R\\\\RStudy\\\\data\\\\Gartner_2014_18_TechTrend_Word.txt\"\nszWordCloudImageFile <- \"D:\\\\Documents\\\\R\\\\RStudy\\\\data\\\\Gartner_2014_18_TechTrend_Word.png\"\n\nszContents <- readLines(szFileName) # 기사를 담은 파일에서 한 라인씩 읽어들이기\nView(szContents)  # 파일 내용 확인 (아래 그림1 참고)\n\n\\# 불필요한 문자 필터링, 치환\nszContents <- gsub(\"'\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"‘\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"\\\"\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"“\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"”\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"기술\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"가트너는\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"하게\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"10\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"들이\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"하기\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"부사장\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"가지\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"AI\",\"인공지능\",szContents)\n\nszNounsContents <- sapply(szContents, extractNoun, USE.NAMES=F)  #각 라인마다 명사단어들만 남기기 \nView(szNounsContents)\nszNounsContentsList <- unlist(szNounsContents) #단어들만 가져오기\nView(szNounsContentsList)\n\n\\# 2글자 이상의 단어만 필터링\nszLastData <- Filter(function(x) {\n  nchar(x)>=2\n  },szNounsContentsList)\n\n\\## 최종 2글자 이상의 단어들의 목록\nView(szLastData) ## 목록 확인 (아래 그림2 참고)\n\nwrite(szLastData, szWordSaveFileName) # 결과 목록을 파일로 저장\n\nszDataTable <- read.table(szWordSaveFileName)\nView(szDataTable)\n\nListWordCount = table(szDataTable) # 테이블형태 변환해서 저장\nView(ListWordCount) ## 테이블 형태로 저장 (아래 그림3 참고)\n\n\n\\#### Word Cloud 그리기..\nwindows()\n\ndisplay.brewer.all() # 제공 색상타입 모두 보기 (아래 그림4 참고)\nwindowsFonts(font=windowsFont(\"맑은 고딕\"))\n\n\\### Word Cloud 함수 호출\nwordcloud(\n  names(ListWordCount), \n  freq=ListWordCount, \n  scale=c(5,0.2),  #빈도가 가장 큰 단어와 가장 빈도가 작은단어 폰사 사이 크기\n  rot.per=0.1,   #90도 회전해서 보여줄 단어 비율\n  min.freq=3, max.words=100, # 빈도 3이상, 100미만\n  random.order=F, # True : 랜덤배치, False : 빈도수가 큰단어를 중앙에 배치\n  random.color=T, # True : 색랜덤, False : 빈도순\n  colors=brewer.pal(11, \"Paired\"), #11은 사용할 색상개수, 두번째는 색상타입이름\n  family=\"font\")\n\n\\## 최종 이미지파일로 저장 \nsavePlot(szWordCloudImageFile, type=\"png”)\n\n\n\n#### 그림 1) : 문서 파일로부터 한 라인씩 읽어 들인 목록 \n![a00001.png](https://steemitimages.com/DQmU6thvwPhSy93R5wFKLCbqCCVyAf1Ybs3LsKnCGkvC5GT/a00001.png)\n#### 그림 2) : 문서에서 2글자 이상의 단어들로만 재구성한 목록\n![a00002.png](https://steemitimages.com/DQmVZ21smyaKqh2VRfkTUWv1J8AUvcjtdnv54zoYaB2yj8M/a00002.png)\n#### 그림 3) : 테이블 형태로 빈도 포함한 단어 목록 \n![a00003.png](https://steemitimages.com/DQmPwj2hDBicb7TAPoLtepsH6wXapdCTQTuiDCozUFhe8H2/a00003.png)\n#### 그림 4) : display.brewer.all() 함수 호출을 통해 확인할 수 있는 색상타입 목록 전체\n![a00004.png](https://steemitimages.com/DQmbWKYkLRqjtwX8LMYHJjb94ebP9mAaayb6zUYVfyR4ENa/a00004.png)\n\n## Reference\n* https://cran.r-project.org/web/packages/wordcloud/\n* https://cran.r-project.org/web/packages/KoNLP/\n* https://cran.r-project.org/web/packages/RColorBrewer/\n\n**) 테스트에 사용된 기사모음 파일 : [Gartner_2014_18_TechTrend.txt 파일 다운로드](http://hochul.net/blog/wp-content/uploads/2018/03/Gartner_2014_18_TechTrend.txt)\n\n\n****** 2018.3.25 이호철([email protected])",
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      "author": "hironlee",
      "body": "지난(3.18) 포스팅(https://steemit.com/gartner/@hironlee/5-top-10-strategic-technology-trends-from-gartner-inc) 에 이어, R(RStudio)을 이용하여 최근 5년간의 전략기술 트렌드를 다룬 뉴스의 내용을 읽어 들여, 많이 언급된 단어의 빈도 순으로 크기를 조절하여 WordCloud를 만들어 보는 실습을 해보았습니다.\n\n## 결과 WordCloud\n![1.png](https://steemitimages.com/DQmaVkE9pkgzqZcbwdaszeMVNFgczW7XdbXaMP7gPFmV5um/1.png)\n\n## 사용한 R Package 목록\n* KoNLP : 한글 자연어 처리 패키지 (Korean Natural Language Processing) \n* wordcloud : 주어진 데이터를 WordCloud 형태로 그리는 패키지\n* rvest : 웹페이지를 크롤링하는 패키징, 간단히 사용만 해봤으며, 디테일한 크롤링은 안해 봄\n* RColorBrewer : R시각화 패키지\n\n## 사용한 주요 함수\n* readLines(szFileName)\n•\tszContents <- readLines(szFileName)\n•\tszFileName 경로의 파일을 한 라인단위로 읽어 들이기\n* gsub(\"찾을단어\",\"바꿀단어\",szContents)\n•\tszContents <- gsub(\"AI\",\"인공지능\",szContents)  : “AI” 라는 단어를 “인공지능”으로 치환\n•\tszContents <- gsub(\"'\",\"\",szContents) : “’” 특수문자를 공백으로 치환\n•\t등 문장 중 특정 단어를 치환, 필터링 하는 함수\n* sapply(szContents, extractNoun, USE.NAMES=F)\n•\t각 라인에서 명사 단어만 가져오기\n* display.brewer.all() : 제공 색상타입 모두 보기\n* wordcloud(….) : WordCloud 그리는 함수\n•\tscale : 빈도가 가장 큰 단어와 가장 빈도가 작은 단어 폰트 사이 크기, scale=c(5,0.2)\n•\trot.per=0.1 : 90도 회전해서 보여줄 단어 비율\n•\t  min.freq=3, max.words=100  : 빈도 3이상, 100미만 단어 표현\n•\t  random.order=F : True(랜덤배치) / False(빈도수가 큰단어를 중앙에 배치)\n•\t  random.color=T : True(색상랜덤) / False(빈도수순으로 색상표현)\n•\t  colors=brewer.pal(11, \"Paired\") : 11은 사용할 색상개수, 두번째는 색상타입이름, 색상타입은 display.brewer.all() 참고\n•\tfamily : 폰트\n* savePlot(szWordCloudImageFile, type=\"png\") : WordCloud 결과를 이미지 파일로 저장\n\n## R 소스코드\n\n\\# 필요 Package 설치\ninstall.packages(\"rvest\")  #웹페이지 크롤링을 위한 패키징\nlibrary(\"rvest\")\n\nszPostUrl1 <- \"http://www.itworld.co.kr/news/106768\"\nszPostData1 <- read_html(szPostUrl1)\n\\# 전체 페이지 크롤링은 쉬우나, 특정 영역 크롤링은 간단하지 않으므로 우선 Pass, 다음에 실습 예정\n\n\\# 필요 Package 설치\ninstall.packages(\"KoNLP\") #한글 자연어 처리 패키지 (Korean Natural Language Process)\ninstall.packages(\"wordcloud\") #wordcloud 패키지\ninstall.packages(\"RColorBrewer\")\n\n\\# Library 로드\nlibrary(\"KoNLP\")\nlibrary(\"wordcloud\")\nlibrary(\"RColorBrewer\")\n\nuseSejongDic() #한글 세종사전\n\nszFileName <- \"D:\\\\Documents\\\\R\\\\RStudy\\\\data\\\\Gartner_2014_18_TechTrend.txt\"\nszWordSaveFileName <- \"D:\\\\Documents\\\\R\\\\RStudy\\\\data\\\\Gartner_2014_18_TechTrend_Word.txt\"\nszWordCloudImageFile <- \"D:\\\\Documents\\\\R\\\\RStudy\\\\data\\\\Gartner_2014_18_TechTrend_Word.png\"\n\nszContents <- readLines(szFileName) # 기사를 담은 파일에서 한 라인씩 읽어들이기\nView(szContents)  # 파일 내용 확인 (아래 그림1 참고)\n\n\\# 불필요한 문자 필터링, 치환\nszContents <- gsub(\"'\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"‘\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"\\\"\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"“\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"”\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"기술\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"가트너는\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"하게\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"10\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"들이\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"하기\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"부사장\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"가지\",\"\",szContents)\nszContents <- gsub(\"AI\",\"인공지능\",szContents)\n\nszNounsContents <- sapply(szContents, extractNoun, USE.NAMES=F)  #각 라인마다 명사단어들만 남기기 \nView(szNounsContents)\nszNounsContentsList <- unlist(szNounsContents) #단어들만 가져오기\nView(szNounsContentsList)\n\n\\# 2글자 이상의 단어만 필터링\nszLastData <- Filter(function(x) {\n  nchar(x)>=2\n  },szNounsContentsList)\n\n\\## 최종 2글자 이상의 단어들의 목록\nView(szLastData) ## 목록 확인 (아래 그림2 참고)\n\nwrite(szLastData, szWordSaveFileName) # 결과 목록을 파일로 저장\n\nszDataTable <- read.table(szWordSaveFileName)\nView(szDataTable)\n\nListWordCount = table(szDataTable) # 테이블형태 변환해서 저장\nView(ListWordCount) ## 테이블 형태로 저장 (아래 그림3 참고)\n\n\n\\#### Word Cloud 그리기..\nwindows()\n\ndisplay.brewer.all() # 제공 색상타입 모두 보기 (아래 그림4 참고)\nwindowsFonts(font=windowsFont(\"맑은 고딕\"))\n\n\\### Word Cloud 함수 호출\nwordcloud(\n  names(ListWordCount), \n  freq=ListWordCount, \n  scale=c(5,0.2),  #빈도가 가장 큰 단어와 가장 빈도가 작은단어 폰사 사이 크기\n  rot.per=0.1,   #90도 회전해서 보여줄 단어 비율\n  min.freq=3, max.words=100, # 빈도 3이상, 100미만\n  random.order=F, # True : 랜덤배치, False : 빈도수가 큰단어를 중앙에 배치\n  random.color=T, # True : 색랜덤, False : 빈도순\n  colors=brewer.pal(11, \"Paired\"), #11은 사용할 색상개수, 두번째는 색상타입이름\n  family=\"font\")\n\n\\## 최종 이미지파일로 저장 \nsavePlot(szWordCloudImageFile, type=\"png”)\n\n\n\n#### 그림 1) : 문서 파일로부터 한 라인씩 읽어 들인 목록 \n![a00001.png](https://steemitimages.com/DQmU6thvwPhSy93R5wFKLCbqCCVyAf1Ybs3LsKnCGkvC5GT/a00001.png)\n#### 그림 2) : 문서에서 2글자 이상의 단어들로만 재구성한 목록\n![a00002.png](https://steemitimages.com/DQmVZ21smyaKqh2VRfkTUWv1J8AUvcjtdnv54zoYaB2yj8M/a00002.png)\n#### 그림 3) : 테이블 형태로 빈도 포함한 단어 목록 \n![a00003.png](https://steemitimages.com/DQmPwj2hDBicb7TAPoLtepsH6wXapdCTQTuiDCozUFhe8H2/a00003.png)\n#### 그림 4) : display.brewer.all() 함수 호출을 통해 확인할 수 있는 색상타입 목록 전체\n![a00004.png](https://steemitimages.com/DQmbWKYkLRqjtwX8LMYHJjb94ebP9mAaayb6zUYVfyR4ENa/a00004.png)\n\n## Reference\n* https://cran.r-project.org/web/packages/wordcloud/\n* https://cran.r-project.org/web/packages/KoNLP/\n* https://cran.r-project.org/web/packages/RColorBrewer/",
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