library(tm)## Loading required package: NLPlibrary(KoNLP)## Loading required package: rJava
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## hash-2.2.6 provided by Decision Patterns
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## Successfully Loaded Sejong Package.
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## Attaching package: 'GPArotation'
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## The following object is masked from 'package:lsa':
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## entropysetwd("C:\\Users\\user\\Desktop")
kkk <- read.csv("lsa_test.csv")
kkk <- subset(kkk, book == "숫자에 속아")
critique <- as.character(kkk$contents)
critique.nouns <- as.character()
temp <- as.character()
for (i in 1:length(critique))
{
temp <- extractNoun(critique[i])
temp2 <- as.character()
for (j in 1:length(temp))
{
temp2 <- paste(temp2, temp[j], sep=' ')
}
critique.nouns[i] <- temp2
}
critique.nouns## [1] " 책 때 표지 통계 책 중 책 나 호기심 자극 살 도구 내 지문 발견 범죄 현장 나 DNA 발견 등 흥미 로운 문구 들이 눈 문구 들 나 지체 책 선택"
## [2] " 책 우리 일상 생활 통계 확률 우리 절대 적 신뢰 불확실성 한 것 확실 경향 것 즉 우리 확실 성 환상 것 지적 우리 확실 성 판단 데 가지 이유 의식 적 경험 기술 절대 적 안전 확실 성 계산맹 등등 이유 중 나 의식 적 경험 계산맹이 우리 판단 것 책 동 한 모양 면적 탁자 그림 때 두 가지 탁자 것 나 두 탁자 두 가지 탁자 설명 때 인식 한 의식 적 경험 때문 탁자 이해 환상 극복 하기 것 책 곳곳 통계 적 계산맹으로 우리 잘못된 판단 이것 일반 사람들 뿐 전문가 의사 들 혼동 수"
## [3] " 의미 내용 확률 표기 우리 익숙 한 자연 빈도 나타내느냐에 결과 차이 것 수 소통 계산맹을 개안 확률 우리 익숙 한 자연 빈도 이용 추론 것 수"
## [4] " 책 충격 적 계산맹 사례 O J 심슨 무죄 사건 심슨 아내 폭행 살인 법 심판 심슨 DNA 증거 제출 지속 적 아내 폭행 사실 심슨 유죄 판결 불가피 해 심슨 변호사 들 확률 자연 빈도 이용 판정 단의 판단 심슨 무죄 나 확실 성 환상 우리 사회 이야기 줄 살 자 판결 혼동 빚 줄 나 판정 단 중 한 명 그들 나 판단력 수 생각 2500 명 학대 남편 중 1 명 이하 사람 만 살인 변호사 말 심슨 살 용의자 수 도 생각 자연 빈도 사용 해서 살해 여성 45 명 40 명 여성 그녀 학대 한 파트너 살해 설명 심슨 유력 한 용의 자인 것 수 말 표현하느냐에 한 사람 용의자 수 용의자 선상 수 것 후 심슨 유죄판결 사건 변호사 들 확률 빈도 이용 죄 수 생각 통계 숫자 공부 판사 검사 들 지 확률 불확실 성 실수 반복 해서"
## [5] " 나 그동안 궁금 점 해결 사례 유방암 검진 주변 유방암 정보 나 배우 안젤리나 리 예방 적 유방 절제술 충격 안젤리나 리 유방암 예방 차원 가슴 나 이것 유방암 가족력 위험 성 한 편 ‘가족력으로 유방암 경우 가족력 위험 한가 ’ 생각 한 외과의사 고위험군에 여성 2 명 3 명 1 명 유방암 것 결론 이것 그 이것 백분율 표기 설명 이 백분율 표현 숫자 잘못 이해 한 결과 빈도 표기 변환 고위험군에 여성 8 명 1 명 유방암 것 의사 계산맹으로 고위험군에 여성 들이 예방 적 유방 절제술 시행 생각 대부분 고위험군 여성 들 유방 칼 대 두어 유방암 때문 고위험성 환자 들 극단적 유방 제거 치료 수 의사 들 잘못된 확실 성 환상 계산맹에 유방암 심각 한 인상 유방 것 여성 선택 것 여자 포기 의미이기 때문"
## [6] " 한 번 검사 결과 확실 성 가지 두 번 세 번 검사 정확 한 결과 환자 들 의무 의사 들 확실 성 환상 나 불확실 성 인지"
## [7] " 계산맹에 공감 사례 언어 이해 내용 3 페이지 정도 분량 사례 들 속 이해 하기 재밌던 내용 자연 빈도 표기법 언어 속 등장 미국 아이들 중국 아이들 숫자 세 때 월등 하게 중국아이들이 숫자 세 영어 중국어 나 숫자 때 중국어 것 기억 언어 습득 차이 나 이유 명확 한 표기법 다들 영어 12 불규칙적 숫자 표기 중국어 한국어 간단 한 규칙 이용 수 때문 수 이해 것 이 확률 자연 빈도 대입 해 수 영어 숫자 표기 확률 중국어 숫자 표기 자연 빈도 이해 하기 이 이용 창조 적 사고 도구 수 예시 명확 한 표기법 사고 중요 한 역할 사실"
## [8] " 의사 들 이익 환자 들 이익 차이 환자 들 정보 것 대부분 환자 들 소책자 분석 한 결과 검진 부정적 결과 치료 필요 환자 수 환자 이해 수 방법 이 환자 의사 이익 때문 환자 의사 의료정보 불확실성 속 판단 생각 앞 의사 의료정보 환자 이해 하기 자연 빈도 위양성 가능성 등 병원 의사 환자 검사 오류 문제 점 설명 의무"
## [9] " 책 계산맹이라는 단어 계산맹으로 가지 심각 성 숫자 확실 성 이 악용 한 사람들 사람 나 나 수 것 나 건강 관련 죄 유 판단 적용 수 책 나 계산맹과 숫자 확실 성 수 숫자 의심 불확실 성 인지 하게 책 후 숫자 위험 한 선택 것"
## [10] " 책 점 몇 가지 가지 전문용어 등장 글 약간 어려움 설명 내용 전문 적 단어 사용 의미 파악 시간 책 용어 등장 의미 해석 시간 내용 무엇 때 계산맹과 확실 성 설명 때 유방암 DNA 예시 반복 지루 하기 ‘더 다양 한 사례 있었으면’ 아쉬움 책 전 뒤 나 용어 해설 책 내용 이해 수월 것"
## [11] " 현대 사회 양 정보 들이 홍수 정보 들 중 다수 숫자 포함 사람 무수 한 정보 들 대다수 사람 그것들을 무비판적 수용 사람 정보 내용 확실 정보 토대 생각 판단 의사결정 데 대중 들 의사 변호사 등 전문가 들 견해 맹목적 경향 전문가 들 권위가 사람들 생각 그 제공 정보 확실 한 것 것 확신 대부분 사람 확실 성 환상 확실 성 환상 것 위험 수 그것 인생 전체 수 것 확실 한 것 때문 대중 들 불확실 성 위험 무지 정보 비판 적 수 능력"
## [12] " 통계 사용 한 정보 보편화 확률 이론 탄생 전문가 대중 들 통계 정보 바 능력 대부분 계산맹 상태 계산맹 상태 흐릿 한 생각 개안 자연 빈도 사용 인간 전 자연 빈도 적응 확률 백분율 최근 사용 하기 시작 한 것 확률 백분율 위험 방법 자연 빈도 위험 수준 표기 것 중요 조건부 확률 인간 추론 방해 것 비교 위험 감소 위험 표기법 사용 것 위험 한 일 이것 대중 들 오해 결과 대중 들 정보 왜곡 미디어 잘못된 인식 잘못된 해석 불필요 한 공포심"
## [13] " 책 전반 의사 환자 이야기 저자 의사 환자 계산 맹의 상태 것 지적 의사 환자 그 이득 비용 이것 각각 사람 사람 추구 가치 때문 의사 환자 비용 사용 하기 계산맹 상태 개선 도구 사용 계산맹 상태 스스로 개안 수 의사 환자 의사결정 수 의사 환자 충분 한 설명 다음 동의 환자 들 의사 불확실 부분 질문 의사 질문 대답 정보 확률 형태 제시 때 진단 판단 결과 다양 사실 진단방법 다양 가설 설명 제도 적 전문 적 경제 적 구조 문제 때문 의사 환자 정보 전달 것 실패 환자 들 검사 양성 결과 위험 정도 정보 상담가들은 검사 수 위양성 가능성 부정 전문가 들 확실 성 근거 확신 이 확실 성 환상 극복 소통 방식 위양성 적 기술 적 이유 발생 수 흐릿 한 생각 개안 문제 해결 수 것"
## [14] " 다음 법정 이야기 저자 법정 증거자료 통계 적 정보 자연 빈도 표시 말 법정 대중 통계 적 증거 논증 수 통계 적 논변 빈도 확률 표기 관행 사람 논변 결함 법정 불확실 한 증거 들이 난무 검사 변호사 판사 배심원 들 대부분 증거 들 결함 이 법정 판결 결과 극단적 비극 적 현상 초래 사람 증거 혼동 수 점 전문가 들 혼동 수 가능성 인지 법학 교과과정 심리학과 통계학 추가 법대 생 수 조치 의학 법학 밖 분야 통계 적 정보 이해 것 중요"
## [15] " 다음 DNA 지문 이야기 DNA 지문 자료 컴퓨터 자료은행 세계 각지 설립 일부 제작 과정 DNA 지문 범죄자 확인 데 가능성 그것 잘못된 기소 데 유용 DNA 지문 범죄 현장 생물학적 흔적 범죄자 확인 데 확실 한 수단 최우선 적 증거 DNA 지문 확률 용어 말 경향 불확실 성 존재 하게 불확실 한 추론 원천 확률 오류 것 이것 무작위 일치 확률 피고인 문제 증거 원천 확률 혼동 한 오류 검사 변호사 들 잘못된 확률 정보 사용 재판 훈련 배심원 들 확률 혼동 하게 저자 확률 표기 것 빈도 표기 것 중요 것 상기 빈도 표기 때 흐릿 한 생각 개안 것 가능 것 DNA 증거 사용 때 적절 한 표기법 것 법학자 개안 수 유죄 평결 수"
## [16] " 나 일반 대중 들이 전문가 들 자신 시행 추론 불확실 성 이해 것 사람 자연 빈도 계산맹 상태 극복 데 도움 이해 DNA 검사 친자 검사도 수 DNA 검사 대상범위 불확실 혈연관계 주관 적 판단 문제 때문 불확실 성 존재 하게 허용 오차범위 변경 위 치 발표 수 표본 오염 실험 잘못 경우 불일치 수준 수 DNA 데이터베이스 개인 본성 정보 사생활 위협 수 우려 DNA 프로 파일 전체 유전 체 몇 몇 부분 정보 DNA 자료은행 암호화 기능 DNA 표본 만 이 성범죄 범죄 자 확인 수 범죄 단념 하게 효과"
## [17] " 다음 확률 질문 두 가지 가능 한 상황 중 상황 문제 상황 지 질문 반면 빈도 질문 하나 기준 집단 특정 범주 효과 범주 방법 판단 영향 현상 말 전문가 들이 예측 판단 정확 범주 효과 불확실 성 상황 판단 사람 확실 한 지식 경우 발생 범주 단계 표 판단 영향 범주 효과 위험 판단 불확실 성 판단 영향 위험 평가 때 범주 효과 감소 수 방법 첫 번째 위험 평가 마음 불확실 성 감소 것 두 번째 위험 평가 때 응답 범주 설정 도구 사용 것 다음 계산맹 상태 악용 사례 들이 병원 제약회사 들 이득 비용 비교 위험 도 표기 함 시민 들 계산맹을 이용 회사 들 그 실적 감소 계산맹을 이용"
## [18] " 책 요약 하자 자연 빈도 정보 마음 흐릿 하게 것 적절 한 표기법 인지 적 환상 수 계산맹을 개안 책 생각 도구 들 사용 불필요 한 불안 스트레스 줄 수 사람들 데 기 수 것 저자 말 책 내용 중 프랭클린 법칙 ‘이 세계 죽음 세금 확실 한 것 ’라는 문장 인상 법칙 기술 오류 제거 수 것 수 확실 성 환상 수 것 위험 데 도움 정보 수 정보원 들이 유용 한 정보원 들 위험 위험 평가 고려 불확실 성 학생 들 적절 한 표기법 활용 수 방법 것 필요 한데 이것 장기 기억력 도움 저자 통계 적 생각 노력 결과 수 고등학교 교육과정 말 나 책 위험 이해 그것 사람들 효과 적 소통 데 도움 계산맹을 개안 도구 들 수 책 중간 중간 공감 비교 적 재밌게 책"
## [19] " 나 오랫동안 확실 성 환상 속 적 때문"
## [20] " 나 때 악성 아토 피 초등학교 때 병원 전전 3 4 년 동안 피부과 나 양약 스테로이드 연고 때 부모님 나 아토 피 처방 약 무 때문 의사 대 약 복용 병원 연고 바 때 일시적 가려움증 뿐 시간 상처 부위 원래 나중 스테로이드 연고 부작용 아토 피 수 것 나 조금 호전 상태 지옥 나날 초등학생 나 나머지 자살 번 생각 뒤 부모님 나 아토 피 치료 하기 사방 치료법 허벌라이프 암웨이 등 건강식품 건강식품 것 나 때 ‘이번엔 효과 제품 확실하겠지’라는 생각 것 아토 피 완치시킬 수 시간 믿음 내 착각 나 것 수 환자 들 자신 처지 절박 때문 확실 성 환상 수 생각 의사 들 오랫동안 의학 공부 한 전문가 들이 때문 사람 대부분 그 결정 확실 그 수 생각 수 것 생각 해 때 나 치료 의사 선생님 나 병원 자신 이득 치료 위험 부작용 설명 생각 나 뿐 6 살 때 만성 중이염 수술 고등학교 1 학년 때 비염 병원 비중격만곡증이라는 진단 수술 나 아토 피 치료 이것 수술 당시 완치 수 믿음 중학생 때 나 급성 중이염 고등학교 3 학년 때 비염 재발 나 치료 확실 거 경험 깨달았다 후 치료법 약 의심 가지 불확실 성 가능성 인지 하게 책 때 내 경험 생각 흥미 수"
## [21] " 책 자연 빈도 표기 법 유용 성 정보 바 수 방법 도움 책 것 토대 나 흐릿 한 생각 계산맹을 개안 수 저자 한 대 노력 것 사람 책 확실 성 환상 극복 계산맹을 개안 수"
## [22] " 나 책 중 숫자 위험 한 선택 사람들 이 책 이유 제목 흥미 때문 사실 신호 소음 이 책 도서관 대출 중 책 목록 중 책제목 눈 숫자 위험 한 선택 사람들 결론 적 말 책 거 한 선택 것 책 제목 확률 통계치 숫자 뒤 이야기 들이 것 예상 선택 내 예상 책 내용 때문 책 유방암 검진 에이즈 DNA 지문 등 예시 세상 불확실 성 숫자 선택 방법 내용"
## [23] " 사람 숫자 정확 한 것 때문 의심 때문 확률 통계치 숫자 무비판적 그것 함정 책 예시 중 하나 기준 집단 불확실 성 책 한 것 “30~50% 확률 문제 것입니다” 라 말 기준 집단 명시 불구 그것 의문 자신 생각 기준 생각 나 생각 책 그 얘기 때 뜨끔 기준 집단 것 인지 수 기준 집단 결과 때문 자신 생각 기준 집단 가지 자신 생각 결과 수 때문 대부분 사람 확률 기준 집단 사실 인지 책 표기법 퍼센트 대 빈도 수 해결 방법 제시 10 번 중 3 번 식 잘못된 의사소통 줄 수 기준 집단 분명 하게 수 때문 해결방안 앞 지향 생각 대부분 사람 숫자 이면 피해 경우 기준 집단 생각 잘못된 의사소통 때 데 빈도수 경우 때문 부작용 확률 등 설명 것 감 신중 것 때문 환자 들이 인지 가능성 빈도 수 말 생각"
## [24] " 하나 기억 남 내용 DNA 지문 내용 DNA 지문 전 세계 적 범죄 범인 역할 나 지문 사람 들마 때문 범인 확정 확실 한 방법 생각 DNA 발견 피의자 의심 사람 자신 무죄 주장 것 자신 죄 인정 것 생각 DNA 발견 사람 진짜 범인 수 생각"
## [25] " 발견 DNA 범인 것 사람 것 수 DNA분석 중 기술 적 오류 발생 수 때문 사건 현장 발견 한 DNA 일치 사람 사람 만 피의자 것 다양 한 가능성 수사 것 사람들 범인 확정 되기 전 DNA 일치 사람 발견 사람 범인 확정 욕 것 우리 생각 불확실 성 존재 하기 때문"
## [26] " 책 마지막 ‘몬티 홀 문제’에 개 적 문제 책 전 친구 ‘몬티 홀 문제’에 적 때문 친구 문제 때 사회자 염소가 문 하나 때 선택 것 이득 이해 사회자 문 염소가 문 하나 확률 자동차 뒤 문 경우 2 분 1 생각 때문 친구 설명 이해 책 경우 수 설명 이해 수 사회자 입장 참여자 문 것 차 확률 3 분 1 2 분 1 것 문제 확률 우리 생활 밀접 하게 생각 생각 나 생각 확률 경우 때문"
## [27] " 책 나 과학 기술 발전 전 확실 한 결과 수 확실 한 거 것 깨달았다 우리 확실 생각 것 불확실 성 때문 앞 불확실 성 지 불확실 성 생각 나 통계 해석 하기 숫자 판단 경험 들 경우 나 사람들 것 생각 책 제시 한 방법 확률 표기법 사람 확률 해석 어려움 오해 앞 표기법 문화 생각"corpus.crt <- Corpus(VectorSource(critique.nouns))
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## 확실하겠지라는 0 0 0 0 0dim(as.matrix(tdm))## [1] 166 27word.count <- as.array(rollup(tdm, 2))
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critique.nouns## [1] " 나 책 여기 당신 욕망 후 연장 선 통계 수 기회 가지 책 후 한 단어 표현 하자 ‘통계에 엑기스‘라고 표현 우리 지금 정보화 시대 통계 중요 한 부분 들이 때문 통계학 충실 다양 한 예시 분석 저자 솔직 한 생각 통계학 익숙 사람들 사회 통계 중요 한 지 빅데이터 가치 지 것 납득 수 것 통계학 중요한지 저자 통계학 목숨 정도 강조 거듭 나 분석 점 다음"
## [2] " 저자 시대 변화 한 만큼 빅데이터 중요 성 증가 중요 한 것 데이터 것 ‘통계해석’ 중요 성 강조 당연 정보 정보 써먹을 힘 정보 들 무의미 한 지 불과 사회 문제 해결 열쇠 빅데이터를 허무 엉뚱 하게 활용 통계학 기초 한 통계 이해 필수 적 점 염두 저자 통계학 이해 서술"
## [3] " 먼저 통계 비용 시간 비용 것 지금 정보 홍수 시대 전수 조사 사실상 불가능 표본 조사 한계 효과 적 보완 신뢰도 측면 표준 오차 감안 전수 조사 차이 정도 정확 한 수치 이 통계 적 검증 완료 우리 정보 해석 수 통계 적"
## [4] " 오차 인과관계 해석 그것 카이제곱검정과 p 값 통계 해석 정밀 하게 단순 집계 정보 간 비교 분석 수월 정확 한 해석 피셔 ‘임의화 비교실험’으로 공정 한 조건 형성 수 부분 나 인상 부분 임의 화 단어 자체 위험 하게 수 공정 결과 수 통계 핵심"
## [5] " 현실 적 윤리 적 감정 적 한계 존재 대책 때 최선 결론 때문 가치 통계 수 회귀분석 의미 “데이터 간 관련 성 그것 오차 수 범위 검정 기법”이라고 수 진화론 연관성 신선 하게 골턴에 ‘평범으로 회귀’는 평균 값 회귀 뜻 실제 데이터 이론상 추측 한 값 평균 값 의미 여기 ‘통계량 불규칙성’을 제시 평균 적 값(타당한 값 것 값 오차 파악 정확 한 값 확률 증가 수 피력 반응 변수 연속 값 경우 사용 수 다중 회귀분석 설명변수 연속 값 경우 사용 수 로지스틱 회귀분석 데이터 관련 성 때 유용"
## [6] " 회귀 모형 사용 때 교호작용 interaction 영향 추정 것 중요 피상 적 회귀 계수 잘못된 판단 위험 줄 수 때문"
## [7] " 책 뒷부분 ‘통계학 여섯 가지 활용 분야’를 통계학 얼마 실생활 밀접 해 활용 체감할 수 통계학 간학 문적 분야 분야 통계학 차이 분야 별 고유 한 개성 차별화 통계 활용 수 에비던스 통계 리터러시를 현실 활용 수 정 계통 적 리뷰 메타 분석 에비던스를 보완 수 방법 최선 답 줄 수 역할"
## [8] " 저자 통계 주요 개념 설명 중심 이야기 우리 통계 이상 전문 적 분야 사용 것 비즈니스 과학 실험 정책 등 분야 활용 수 것 인지 수 반복 해서 말 데이터 분석 해석 과정 통계학 신속 최선 결정 수 때문 이 저자 통계 말 바 것 통계 지식 누구 데이터 분석 결정 데 실패 확률 줄 수 책 저자 통계 애착 그 통계 가치 자부 중요시 단언컨대 통계 앞 최강 학문 것 확신 수 한 번 확인 수 부분"
## [9] " 나 통계 수업 내용 들 정리 수 기회 시험 보기 위한 통계 공부 친근 한 통계 수 중간 중간 이해 것 책 실마리 것 교수님 수업 내용 이 책장 수 수업시간 빈도론파와 베이즈파가 새삼 확실 한 것 저자 주장 빅데이터로 세상 속 삶 이상 통계 수 것 수 통계 관심 호기심 것 그것 분명 우리 현재 삶 앞 미래 이 것 생각"
## [10] " 책 제목 빅데이터를 이용 한 통계 이야기 소개 한 책 통계학 무엇 설명 통계 접근 수월 하게 사례 이야기 통계분석 방법 설명 이 활용 분야 통계분석 완성 작업 소개 교과서 정도 통계 자세 하게 설명 수업 통계분석 방법 들 등장 유익 생각"
## [11] " 통계학 역사 시작 실생활 통계 사용 데이터 분석 통계 답 제시 해 때문 실용적 힘 통계학 종이 펜 시작 IT 발달 빅데이터라는 것 성장 여기 통계학 가치 창출 중요 한 분야"
## [12] " 데이터 분석 때 1 요인 변화 이익 향상 2 변화 행동 가능 한가 3 그 비용 이익 상회 라 세 가지 질문 답 수 단순 집계 만 이 대답 20 세 발달 한 현대 통계학 기법 이용 통계학 경험 결함 보완 확실 한 데이터 바탕 적절 한 비교 이익 좌우 것들을"
## [13] " A/B테스트는 두 종류 비교 쪽 판단 채택 것 임의 화 비교 실험 실험 완성 피셔시대에 통계 데이터 오차 오차 정도 영향력 오차 고려 의미 결과 완성 수 것 카이제곱검정과 p 값 통계 해석 정밀 하게"
## [14] " 임의 화 현실 윤리 감정 세 가지 한계점 이 고려 통계분석 진행"
## [15] " 다음 회귀분석 내용 등장 회귀분석 데이터 관계 성 기술 것 하나 변수 변수 값 예측 설명 것 복수 회귀 계수 추정 다중 회귀분석 한 층 확장 오즈비를 이용 한 로지스틱회귀분석 회귀 계수 추정 시 변수 상승효과 상태 가정 붕괴 교호작용 등 설명 회귀분석 방법 한계 이후 발전 한 현대 적 기법 설명"
## [16] " 통계학 과학 분야 다양 한 방법 사용 책 여섯 가지 활용 분야 소개 사회조사 법 실태 현상 파악 하게 역학 생물 통계학 원인 규명 생물학적 문제 해결 인간 지능 추상 적 것들을 숫자 심리 통계학과 기계 적 분류 데이터마이닝 언어 분석 우리 생활 유용 하게 텍스트 마이닝과 연역적 영역 관심 두 계량 경제학"
## [17] " 확률 자체에대한 대립 의견 빈도론자와 베이즈론자 의견 소개 빈도론자는 빈도 확률 파악 것 베이즈파는 한 시점 사전 확률 사후 확률 생각 것 둘 대립 의견 상황 사용 정리"
## [18] " 마지막 통계분석 완성 과학 적 근거 방법 설명 계통 적 리뷰 메타 분석 과거 문헌 들 비교 보완 통계분석 결과 완성 것"
## [19] " 책 전반 적 내용 빅데이터라 정도 데이터 데이터 들 통계분석 활용 때 빛 내용 이 방법 완성 활용 방법 들 친절 하게 설명 이 통계 중요 한 것 생각 하게 회계 기초 용어 각종 표 그래프 이해 이해 시간 문제 분석 방법 부분 수업 내용 친숙하긴 책 중요 부분 밑줄 편집 중요 내용 캐치 도움 통계학 자세 하게 책 생각"
## [20] " 나 ‘빅데이터’라는 개념 작년 때 행정학 개론 수업시간 교수님 빅데이터에 선택 과제 과제 학생 가산 점 나 수업 듣긴 ‘빅데이터’라는 것 무엇 당시 이해 선택 과제 몇 몇 과제 아이들 빅데이터를 활용 가지 문제 해결 수 사례 들 소개 그것들이 흥미 때문 사례 들 내용 정확 하게 기억"
## [21] " A 동기 여자 아이 지하철 활용 수 예 지하철 이용 사람 빅데이터를 수집 해 칸 혼잡 칸 사람 지 분석 전광판 것 사람 전광판 자체 적 것 지하철 칸 사람 분포 것 것 B 동기 남자 아이 지방 아이 자기 곳 외진 곳 사람들 그곳 마을 이용 수 의료시설 그곳 주민 들이 불편 마을 주민 들 병 나 진료 불편 감수 것 마을 빅데이터를 수집 해 마을 신설 의료시설 간 거리 각각 마을 비슷 한 거리 위치 의료시설 것 고안 마을 주민 들이 각자 동등 한 입장 의료 혜택 수 것"
## [22] " 나 친구 들이 생각 한 활용 사례 후 ‘빅데이터’라는 개념 이해 수"
## [23] " 책 빅데이터에 사람 관심 것 각각 분야 빅데이터를 활용 이익 창출 수 것 인식하 나 책 것 간략 하게 말해 보고"
## [24] " 정의 빅데이터란 디지털 환경 생성 데이터 규모 방대 생성 형태도 수치 데이터 문자 영상 데이터 포함 대규모 데이터 말 것 과거 데이터 양 데이터 종류 다양 때문 사람 행동 위치정보 물론 생각 의견 분석 예측 수 빅데이터를 사용 함 현재상황 파악 분석 미래 결론 예측 수"
## [25] " 저자 현대 사회 통계학 날 통계학 중요 성 말 저자 통계학 적 리터러시를 강조 이것 사업 적 개 적 중요 한 의사결정 수 의사결정 중요 한 것 이것 목숨 좌지우지 수 때문 책 의료분야 예 통계 이용 예방법 치료법 등 연구 사람 목숨 수 것 통계학 불확실 한 상황 위험 성 분야 데이터 분석 해 답 제시"
## [26] " 통계학 현대 사회 중요 한 역할 대단 한 힘 의사결정 사람 경험 자료 과학 적 근거(증거)를 토대 객관적 판단 증거 정확 한 해답 제시 해 의학 분야 교육 분야 등 에비던스를 적극 활용 야구 경제학 통계학 영향 학문 통계학 사용 최선 효과 수"
## [27] " IT 산업 급속도 진보 발달 과거 교할 수 정도 통계학 강력 통계학 이용 가치 창출 수 비즈니스 도움 다음 통계학 활용 방법 들이 양 빅데이터가 존재 때 적절 한 표본조사 적 비용 필요 한 정보 수 표본 수 표준 오차 판단 필요 한 최소 데이터 것 비용 절감 수"
## [28] " 세상 무의미 한 분석 들이 데이터 분석 것 비즈니스 도움 충분 한 데이터 바탕 적절 한 비교 통계 적 인과 추론 수 비즈니스 수 것 확실 한 데이터 바탕 한 비교 이익 좌우 차이 수 이익 직결 요소 들 수집 해 통계 해석 인과관계 방향"
## [29] " 다음 카이제곱검정과 p 값 개념"
## [30] " 카이제곱검정이란 차이 오차 확인 해석 기법 p 값 실제 오차 우연 데이터 차이 확률 p 값 말 유의 확률 이것 수업시간 개념 책 이해 하기"
## [31] " 과학 대상 확대 임의 화 비교 실험 임의 화 비교 실험 조건 임의 평균 적 비교 두 그룹 동 한 조건 것 임의 화 비교 실험 실증실험 영역 확대 이것 활용 적 비용 최소한 위험 부담 실수 가능성 줄 수 소규모 임의 화 비교 실험 신속 확실 한 답 가능성 임의 화 데 현실 적 윤리 적 감정 적 세 가지 한계 임의 화 비교 실험 역학 연구 등장 역학 연구 고도 통계기법 조건 조정 것 가능 한 것 둘 사이 위험 차이"
## [32] " 다음 회귀분석 개념 회귀분석 하나 이상 독립변수 종속변수 영향 추정 설명 수 통계기법 말 회귀 계수 오차 신뢰 구간 값 해석 수 통계 리터러시가 수 다중 회귀분석 복수 회귀 계수 추정 것 로지스틱 회귀 두 값 결과 변수 변환 연속적 변수 취급 함 다중 회귀분석 가능 것 두 가지 공정 한 비교 가능 하게 데이터 관련 성 때 편리 한 기법 회귀 모델 사용 때 상호작용 존재 것 중요 상호작용 항목 포함 한 회귀 모델 회귀 계수 잘못된 판단 위험 성 줄 수 성향 값 성향 점수 이것 임의 화 불가능 인과관계 특정 하기 곤란 한 상황 이용 것 사실 파트 때 개념 이해 하기 몇 번 반복 해서 인터넷을 이해 노력 정리 이해 수 것"
## [33] " 다음 통계학 여섯 가지 특징 실태 파악 사회조사 법 원인 규명 역학 생물 통계학 추상 적 것 측정 심리 통계학 기계 적 분류 데이터마이닝 자연 언어 처리 텍스트마이닝 연역 관심 두 계량 경제학 특징 들이 역학 자 생물 통계 임의 표본 추출 정확 한 추정치 임의 화 타당 한 판단 심리 통계학 전제 한계 이해 한 상태 목적 사용 때 우리 것 데이터마이닝은 데이터 가운데 유용 한 상관 관계 발견 미래 실행 가능 한 정보 추출 해 내 의사 결정 이용 과정 말 데이터 형태 범위 다양 해지 규모 방대 해지 빅데이터 등장 데이터마이닝 중요 성 부각 데이터마이닝 방식 중 하나 카이제곱검정은 단일 표본 한 변수 범주 값 기대 빈도 관측 빈도 간 유의 한 차이 있는가를 적합성 검정 상관 분석 때 카이제곱값을 사용 오차 관련 성 상품 조합 자동 적 수 데이터마이닝에서 이용 기법 인간 인지 기능 ‘분류’라는 공간 귀착 그룹 인공지능 ‘분류’는 ‘교사 분류’와 ‘교사 분류’로 클러스터 분석 교사 분류 대표적 기법 클러스터 분석 마케팅 전략 시장세분화 때 이용 클러스터 분석 ‘분류할 수 있다’는 사실 관계 때문 분류 결과 각각 그룹 내용 사람 해석 누럴 네트워크 서포트 벡터 머신 곡선 적 변수 복잡 한 관련 성 데이터 간 존재 회귀 모델 능력 예측 최종 목적 데이터마이닝은 유효 예측 모델 앞 무엇 논의 회귀 모델 도움 다음 텍스트마이닝은 자연 언어 문장 통계학 적 분석 것 19 세 무렵 계산 문헌 특징 파악 계량 문헌학 등장 IT 발달 한 오늘 날 문장 단어 별 분리 해 단어 몇 번 사용 집계 수 형태소 해석 등장 형태소 해석 접근 법 사전 사용 기계 적 중복 허락 한 임의 수 문자 문자 열 거기 요구 단어 방식 엔그램 방식 다음 계량 경제학자 통계 상호작용 항목 포함 한 설명변수 선택 신중 하게 검토 나 최적 모델 추구"
## [34] " 통계학 분야 존재 확률 자체 대립 여기 빈도론파와 베이즈파가 빈도론파는 확률 빈도 파악 베이즈파는 사전 확률 사후 확률 생각 사전 확률 임의 값 설정 해도 베이즈파는 각각 상황 사전 확률 조건부 확률 곱셈 사후 확률 사전 확률 데이터 근거 해 산출 확률 한정 정보 가정 조합 효율성 필요 때 베이즈론을 이용 잘못 가능성 줄 충분 한 데이터 확보 때 빈도 론 p 값 것"
## [35] " 다음 전문가 의견 기초 실험 결과 에비던스로서 낮 신뢰성 최고 에비던스는 계통 적 리뷰 메타 분석 계통 적 리뷰 복수 연구 정리 해석 가능 한지 일 자기 의견 유리 하게 이용 리뷰 서술 적 리뷰 이것 주관성 개입 객관적 계통 적 리뷰 것 중요 메타 분석 계통 적 리뷰 중 복수 임의 화 비교 실험 관찰 연구 통계 해석 결과 심도 정리 작업"
## [36] " 나 이해 정리 한 핵심 적 이론 들 여기 저자 말 현대 사회 빅데이터 역할 가치 중요 성 서울시에서는 심야 핸드폰 이용 사람 위치정보 분석 한 후 발신자 출발지 도착지 연결 심야 노선 운영 일 미국 정유회사 코노코필립스는 시추선 데이터 분석 오작 동 고장 시추선 가동 중단 시간 80 해 7 억 달러 비용 절감 이 빅데이터 활용 사례 들 분야 빅데이터를 활용 것 책 책 잘못 선택 생각 정도 나 생소 한 용어 들이 개념 설명 이해 하기 통계학과 수학 적 지식 부족 한 내 분명 통계학 적 지식 데 조금 도움 앞 나 일 통계학 사용 일 수 것 확신"
## [37] " 책 통계 실생활 관련 설명 나 책 통계 전문용어 들이 나오다보니 때문 전 수학 위험 한 선택 사람들 일상 생활 사람 통계 관련 해 잘못 생각 내용 들 일반 사람들 이해 수 반면 책 실생활 연관 통계 전문 적 것 표준 오차 카이제곱 등 수업시간 용어 내용 들 수 시대 데이터 들이 데이터 기반 통계 내 신뢰성 추정 수 그 통계 나중 책 나 정보 도움 것 생각"
## [38] " 책 중 흥미 이야기 중 하나 사다리 게임 얘기 우리 일상 생활 게임 때문 관심 사람 무작위 것 때 사다리 게임 때 무작위 때문 공평 생각 하기 때문 나 생각 책 사다리 타기 규칙 1000 번 반복 해 시뮬레이션해보면 확률 선 존재 양끝 쪽 선 중간 선 때 확률 이것 때 무작위 선 때문 확률 불확실 해 선 상관 줄 그것 확률 존재 때문"
## [39] " 앞 사다리 타기 때 양쪽 선 선택 해서 확률 진짜 확인 생각"
## [40] " 한 가지 “‘재봉틀 두 대사 10%할인’으로 매출 ”에 것 판매 전략 할인매장 발견 수 할인매장 두 개 경우 때문 책 재봉틀 사람 재봉틀 두 개 사진 주위 사람들 재봉틀 구매 권유 해 돈 우수 영업사원 고용 한 것 효과 ‘두 개 한 개 살 사람 두 개 ’라는 할인매장 두 개 상품 들 통계학 적 증명 것 업체 들이 두 개 것 아니란 생각 나 두 개 제품 한 개 필요 해도 두 개 친구 한 명 권유 한 개 살 수 정가 한 개사 것 손해 기분 때문 두 개 친구 것 업체 들 이벤트 것들을 시도 데이터 것 데이터 들 제 효과 이벤트 TV 광고 큰돈 적 돈 수익 수 것 때문"
## [41] " 다중 회귀분석 파트 전체 집단 간 단순비교 구성 요소 소집 간 비교 결과 모순 경우 때문 다중 회귀분석 책 전 요소 영향 줄 수 생각 집단 간 단순 한 차이 통계 것 데 자신 비교 요소 이외 요소 들 고려 해 다중 회귀분석 조건 상태 공정 한 비교 수 것 구성 요소 하나 비교 집단 분석 것 우리 구성 요소 통계 것 점 고려 설문조사 때 나 요소 것 조사 것 성별 나 등 조사 생각"
## [42] " 세계 적 데이터 들 그 우리 데이터 들 빅데이터라고 데이터 만큼 정확 성 데이터 선별 것 통계 때 데이터 표준 집단 통계 것 때문 일상 적 통계학 통계 전문 적 우리 생각 것 통계 우리 실생활 나 생각 것 통계 복잡 통계 상식 생각 분야 통계 때문 나중 도움 것 때문"
## [43] " 책 뒤 생각 ‘나도 통계학 것 무엇 인과 관계 수 있을까’이었다 지은이 말 임의 화 비교 실험 실패 줄 수 결정 수 이것 분명 인생 데 차별화 도구 수 것 인생 결정 것 속 인과관계 관계 파악 수 정확 하게 결과 도달 수 것 기대 때문"
## [44] " 나 결정 때 경험 만 의사결정 나름 이성 적 이치 판단 생각 결정 들이 사실 무익 수 사실"
## [45] " ‘좀 통계 것 알았더라면…… ’하는 아쉬움 대학 입학 원서 때 통계학 이용 나 결정 아쉬움 젤 수시 준비 때 내 논술 특징 통계 적 파악 수 유리 한 논술 유형 선택 데 도움"
## [46] " 의학 분야 교육 분야 통계학 적 에비던스가 중요 한 연구 방법 중 하나 수 사실 책 의학 교육 불확실 성 분야 통계학 적 에비던스가 사용 판단 근거 활용 수 것 현실 분야 통계 유용 것 믿음"
## [47] " 학교 통계 수업시간 SPSS 엑셀을 사용 통계학 때 프로그램 사용 것 당연 생각"
## [48] " 마음속으로는‘통계학 SPSS & 엑셀’이라는 생각 것 대량 데이터 가짓수 계산 복잡 함 해결 수 프로그램 20 세 말 상용화 것 되"
## [49] " 그전 통계학 지 책 언급 상상 분명 한 프로그램 상황 통계 것 번거 일 것 앞 통계 수업시간 프로그램 사용 포기 때 마음"
## [50] " 마케팅 사람 통계 지식 기본 생각 통계기법 시장 세분 화 관련 성 상품 결과 상품 진열 방식 이용 고객 구입 상품 예측 수 목적 쓰이느냐에 이용 통계기법 예 관련 성 상품 조합 때 카이제곱검정을 시장세분화 때 클러스터 분석 고객 선택 예측 때 데이터 마이닝을 사용 기법 들 중 기억 남 것 클러스터 분석 기법 인공지능 활용 ‘분류’라는 것 귀착 것 소비자 들 기호 다양 해지 소비자 들 소품 종 생산 추세 시장세분화 마케팅 필요 생각"
## [51] " 통계학 매력 장점 오차 접근 방식 기존 실제 데이터 취급 가설 사례 언급 것 접근 방법 결과 관련 사례 방식 이 통계 임의 화 활용 해 확률 적 인과관계 임의 화 방식 속 임의 화 표본 활용 해 추정 결과 오차 제 임의 화 것 비교 두 대상 조건 평균화 실험 조절 마지막 조건 만 것 비교 대상 간 눈 만 차이 이것 마지막 조건 차이 판단 인과관계 실증 것 사실 조건 리 조건 들 통제 것 일 생각 결과 영향 수 조건 들 가정 생각 때 생각지 조건 들이 수 생각 때문"
## [52] " 상상 무엇인가가 결과 영향 임의 화 평균 적 마찬가지 책 설명 이것 평소 사실 임의 화 부지불식간 조건 사실 신기 흥미 임의 화 것 인과관계 파악 때 결과 신뢰 수준 타당성 수"
## [53] " 임의 화 통계 핵심 조건 조절 것 불가능 한 경우 견우가 경우 극 대극 상황 경우 감정 적 반감 경우 사용 하기 제시 이 통계 중요 인간 특수 성 생각 것 의미 것"
## [54] " 임의 화 방법 인간 존재 무시 사용 결과 인간 이해 신경 때 가치 것"
## [55] " 분야 최선 답 수 통계학 범용성 특징 매력 적 대상 관찰 실험 때 관찰 대상 조건 것 통계기법 활용 것 지 결정 데 인간 자율성 창의성 개입 수 생각 적절 한 통계기법 사용 수 능력 있느냐 여부 미래 시대 경제 적 사회 적 결과 적 측면 차이 것 통계 수 사람 사람 목적 통계기법 사용 수 사람 사람 경제 적 부유 사회 적 위치 가능성 것 자율성 창의성 비롯 결과 통계 극대화 수 이 사실 나 시점 빈부격차 어마어마 현실 국가 정책 제도 문제 이것 분명 나 포함 한 평범 한 사람 인정 사람 능력 차이(창의성 등 비롯 것"
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## [57] " 정보통신기술 발달 정보 혁명 현대 사회 정보 홍수 시대 빅데이터 시대 맞이 하게 막대 한 양 정보 이익 잘못된 정보 피해 입 수 막대 한 정보 속 가치 창출 해 수 유용 한 정보 만 추출 것 빅데이터 시대 우리 몫 것 책 빅데이터에서 유용 한 정보 추출 수 최강 도구 통계학 제시"
## [58] " 1 장 통계학 효용 성 발전 설명 ‘역학 아버지’ 스노가 통계학 이용 해서 단순 효과 적 콜레라 대처 한 사례 통계학 유용 성 통계학 발전함 과학 적 분석 방법 기본 통계학 다양 한 분야 정보통신기술 발달 기존 수 데이터 수집 것 컴퓨터 대량 데이터 수집 수 빅데이터 시대 도래 하게"
## [59] " 2 장 빅 데이터 것인가에 설명 저자 빅데이터에서 기회 수준 기술 제품 투자 그 이 활용 사람 말 뉴딜정책 사례 통계학 활용 법 설명 정보수집 비용 대폭 줄 수 기법 표본조사 오차 소개 전수 조사 결과 정확 하게 수 현실 적 표본조사 실시 일부 데이터 예외 적 상황 수 정확 하게 수 주장 표준 오차 개념 제시 이 반론 수"
## [60] " 3 장 이익 내 통계 해석 것인가에 설명 단순 집계 내 것 의사결정 도움 맥락 저자 통계 해석 고려 사항 통계기법 소개 통계 해석 때 요인 변화 이익 향상 것 변화 수 비용 대비 이익 수 있는가를 고려 다음 적절 한 비교 오차 해석"
## [61] " 오차 해석 하기 기법 개념 카이제곱검정과 p 값 이용 마지막 데이터 인과관계 이익 연결되는가를 고려"
## [62] " 4 장 임의 화 비교 실험 기법 소개 통계 해석 만 인과관계 방향 수 임의 화 비교 실험 이용 인간 제 수 무엇 인과관계 분석 수"
## [63] " 임의 화 비교 실험 한계 기회 적 경우 윤리 적 문제 임의 화 운명 좌우 것 반감 문제"
## [64] " 5 장 종류 통계 기법 소개 회귀분석 하나 변수 변수 값 설명 것"
## [65] " 불규칙성 현상 실제 값 이론상 값 평균 값 평균 값 회귀 현상 불규칙성 현상 이론상 예측 하기 값 오차 판단 필요 일반 화 선형모델 다양 한 통계학 적 기법 이해 도 다중 회귀분석 결과 영향 변수 다수인 상황 분석 공정 한 비교 가능 하게"
## [66] " 6 장 통계학 특성 바탕 통계학 분야 지 소개 통계학 실태 파악 사회조사 법 원인 규명 역학 생물 통계학 추상 적 것 측정 심리 통계학 기계 적 분류 데이터마이닝 자연 언어 처리 텍스트마이닝 연역 관심 두 계량 경제학 분야 활용 수 이 통계가들 관점 차이 논쟁 소개 대립 주체 확률 상정 빈도론파와 확률 상정 베이즈론파다 특성 사회조사 역학 생물 통계학 심리 통계학 빈도론파가 계량 경제학 베이즈론파가 우세"
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## [68] " 책 통계 실무자 뿐 곳 통계 일반인 대상 독자층 학문 소개 특성상 수 부분 역사 실제 사례 초심자 설명 책 기억 남 문장 “지금은 데이터 양 방대 해도 계산 수 때문 통계 해석 막대 한 정보 기록 보관 도움 “ 부분 부분 나 통계 관점 책 전 행정 통계 수업 전 각종 매체 통계 데이터 나 유용 한 정보 추출 생각 이번 학기 통계학 데이터 비판 적 자세 필요 정보 속 필요 한 정보 만 활용 수 분별력 기 수"corpus.crt <- Corpus(VectorSource(critique.nouns))
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## 있다는 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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## 효율성 0 0dim(as.matrix(tdm))## [1] 294 68word.count <- as.array(rollup(tdm, 2))
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freq.word## [1] 273 66 293 216 100 27 203 12 105 123 131 268 4 270 28 59 141
## [18] 157 26 67 83 101 166 198 260 5 22 55 122 140 144 201 215 236
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## [188] 143 145 146 148 149 150 151 152 154 155 158 159 162result <- lsa(tdm[freq.word,], 10)## Warning in lsa(tdm[freq.word, ], 10): [lsa] - there are singular values
## which are zero.tk <- Varimax(result$tk)$loadings
for(i in 1:10)
{
print(i)
importance <- order(abs(tk[,i]), decreasing = T)
print(tk[importance[1:8], i])
}## [1] 1
## 통계학 경제학 사회조사 데이터마이닝 대립
## -0.95503777 -0.11908384 -0.11165437 -0.06820764 -0.05947584
## 관심 저자 의사결정
## -0.05755515 -0.05663341 -0.05502253
## [1] 2
## 데이터 실생활 관련 비즈니스 부분 대규모
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## 클러스터 데이터마이닝 관련 관계 데이터마이닝은
## -0.4013261 -0.3022532 -0.2862137 -0.2245357 -0.2141854
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## -0.6695723 -0.3180212 -0.2889633 -0.2562365 -0.1819178 0.1331732
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## [1] 7
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kkk <- subset(kkk, book == "당신의 욕망")
critique <- as.character(kkk$contents)
critique.nouns <- as.character()
temp <- as.character()
for (i in 1:length(critique))
{
temp <- extractNoun(critique[i])
temp2 <- as.character()
for (j in 1:length(temp))
{
temp2 <- paste(temp2, temp[j], sep=' ')
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}
critique.nouns## [1] " 책 때 나 겁 ‘빅 데이터‘라는 단어 대학교 강의 주제 생소 불구 나 단어 통계 관련 뭔가 복잡 방대 한 때문 것 책 나 두려움 책 빅 데이터 의문 의미 사회 중요 한 것 지 처음 생각 해 수 계기 때문"
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## [6] " 자료 안 즉 자료 수치 해결 책 데이터 지 사람들 자체 사람 욕망 감정 해석 이 시장 반영 것 흥미 말해 기능 효용 아이 패드 시장 곳 자신 브랜드 이미지를 확립 한 화장품 브랜드 감기 예방 마케팅 사업 배즙 활성화 글쓴이 제시 한 이야기 들 사람 정보 것 때문 제품 사람 소비자 사람 이것 글쓴이 궁극적 우리 전달 메시지 사람 소셜 미디어 시하 제품 키워드 감정 사람 무엇 원 반영 것 사람 중심 제품 실적 데 급급 한 마케팅 전략 시장 때문"
## [7] " 이 비슷 하게 감성 지 센티멘털 맵과 정보 연결 고리 부 것 브랜드 사회 이슈 위치 것 흥미 섹시 한 캠핑 여가 성실 편안 한 요리 요리 변화 것 앞 마케터들이 소비자 마음 공략 것 지 예측 것"
## [8] " 것 종합 해 미래 창 글쓴이 여기 당신 욕망 의 제목 책 나서(심지어는 글 때)비로소 식 이해 여기 현재 당신 욕망 것 우리 정보 해석 판단 일 분석 바탕 미래 적용 것 우리 열쇠 것 순간 소셜미디어를 수 정도 정보 들이 책 불과 3 년 전 때 변화 변화 사회 빅 데이터 우리 미래 정확 한 대응 오류 최소화 함 실패 수 가능성 제시 해 책 제품 평 마케팅 초점 국가 차원 정책 형성 빅 데이터 적극 적 활용하면(물론 사람 초점 만족 만 사회 형성 감상 문"
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## [10] " 책 흥미 부분 책 처음 우울증 치료제 내용 나 우울증 치료제 사람 효과 적 광고 효과 수 방법 생각 해 ‘가장 기분 요일 언제 ’ 생각 금요일 ‘불금’이라는 신조어 정도 현대 들 금요일 평일 마감 기분 요일 빅 데이터 금요일 기분 것 반대 기분 때 언제 라 때 빅 데이터 의외 대답 토요일 기분 것 일요일 밤 월요일 생각 나 의외 답 현대 미래 걱정 휴일 주말 평 생각 스트레스 토요일 월요일 3 간 광고 것 저렴 효과 수 분석 결과 나 빅 데이터 나 주관 적 우울증 치료제 가격 내 기대 이하 결과 것 결과 제품 마음 제품 필요 한 사람 속 공감 마음 사회 적 상황 등 생각 것 데이터 활용 방법 마케팅 기회 것"
## [11] " 공감 부분 전문직 역할 내용 과거 의료 정보 전문 적 지식 정보 비대칭 일반 대중 들 전문가 들이 말 정보 절대 적 신뢰 요즘 인터넷 발달 의료사고 등 신뢰도 증상 발견 병원 의사 것 인터넷 병명 증상 검색 한 후 스스로 심각 성 판단 한 후 병원 빅 데이터 통계 나 공감 나 최근 사랑니가 때 가지 정보 들 인터넷을 후 병원 때문 인터넷 속 전문 지식 때문 도움 책 전문직 역할 이야기 나 인터넷 속 전문가 역할 유망 직업 수 생각 요즘 현대 병원 시간 부족 병원 시간 진료시간 돈 이유 병원 전 사람 ‘지식인’에 데 과거 전문 적 지식 사람 자신 경험 한 내용 바탕 답글을 요즘 의사 선생님 지식인 답글을 ‘전문지식인’이"
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## [15] " 마음 라 것 나 인간 적 정보 바 속 겉 정보 것 속 마음 감정 것 우리 소비자 것 한 사람 것"
## [16] " 점 마케터들이 고객 마음 제품 아이디어 내 현실 적 제약 점 현실 고객 상사 만족 우리나라 기업 아이디어 사람 결정 것 결정 특성 소비자 물건 팔기 도 가치 소비자 전달 기업 분위기 무궁무진 한 아이디어 들 한정 틀 채 발전 것 우리 사회 깊숙 하게 자리 사고방식 책 변화 욕망 절제 시장 사람"
## [17] " 책 점"
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critique.nouns## [1] " 이번 서평 과제 나 책 네이트 실버 신호 소음 나 책 이유 두 가지 첫째 말해 점수 때문 둘째 내용 생각 내용 구성 흥미 600 쪽 책 수"
## [2] " 책 호평 점 통계 흥미 서술 것 수 통계 실생활 사례 들 독자 지루 함 통계 담 사람 ‘베이즈 정리’ 용어 수 책 그것 설명 노력"
## [3] " 네이트 실버 책 예 주제 우리 최소한 한 번 이상 관심 가지 분야 들이 정치 경제 기상 지진 전염병 재난 예측 야구 체스 포커 스포츠 주식 테러 광범위 예측 하나 공통점 주제 들 이야기 저자 분야 들 예측 사용 예측 유용 성 지 독자"
## [4] " 네이트 실버 예측 만능주의 주장 사람 예측 중요 성 강조 있긴 예측 만능 전제 잘못된 예측 들 사례 설명 우리 예측 들 중 상당 수 잘못된 예측 수 점 지적"
## [5] " 개 적 책 이 추천 이공계 친구 들 십중팔구 흥미 것 인문계 친구 들 것 나 경우 책 내용 흥미 나머지 진지 하게 통계 공부 생각 나중 기회 통계 공부 하게"
## [6] " 책 조심 것 스포츠 관련 예측 분야 예측 시장 존재 책 나 구글링을 몇 몇 사이트 거기 베팅예측 사이트 것 문제 곳 자료 토대 실제 프로토 두 번 정도 베팅해서 한 번 한 번 원금 말 책 내용 실생활 수 주제 독자 내용 받아들이진 것"
## [7] " 서평 마무리 결론 말 책 추천 기회 책 분량 생각 해 때 충분 한 시간 한 번 지하철 등하교 시간 하루 한 주제 정도 수 것 책 지 말 지 고민 사람 ‘분량에 한 번 잡아보라’고 말"
## [8] " 서울 지하철 중 배차 간격 지하철 노선 ‘경의중앙선’일 것 배차 간격 7 분 29 분 경의 중앙선 코레일이 공지 한 시간표 참조 경험상 안내 시간표 동일 하게 지하철 시간 지하철역 도착 날씨 탓 최근 경의 중앙선 예정 시간 대 이제까지 전동 열차시간 표 경험적 생활패턴 그동안 축적 다량 경험 양질 정보 근거 한 예측 들 신념 구성 지하철 시간표 신뢰 형성 몇 번 오류 간과 오차범위 들이 상당 한 차이 이상 열차시간 표 100 신뢰 수"
## [9] " 실생활 사소 한 현상 통계 존재 삶 세상 통계 적 분석 한 네이트 실버 신호 소음 미래 당신 손 잡히는가를 출간 예측 관련 의문 들 지혜 해석 수 지 강조 지식 정보 홍수 오늘 날 ‘빅데이터’ 시대 소음 신호 분리 해 내 ‘예측 가능한’과 ‘예측 불가능한’ 간 통찰력 것 통찰력 과거 현재 미래의 인과관계 앎 구현 수 것 이 시간 지식 동경 ‘앎’이라는 철학 근본적 회귀"
## [10] " 행정학 과 전공 사람 ‘행정학’은 고민 학문 생각 부분 통계 유사 한 점 발견 먼저 행정학 학문 정치 경제 사회 경영 철학 등 다양 한 학문 집약 체 ‘학문 꽃’이라고도 ‘잡학’이라는 애칭 어디 적용 수 다양 성 행정학 정체성 어디 귀결 가에 고민 물음 들 적용 다양 성 통계학 수 통계학 신호 소음 주제 들 경제 정치 스포츠 자연 과학 주식 등 다양 한 분야 적용 수 두 번째 행정학 통계학 고민 학문 행정학 변화 동적 학문 실체 하나 이론 정의 수 무형 학문 고민 필요 한 학문 통계학 마찬가지 신호 소음 네이트 실버 주장 것 과거 현재 존재 현재 미래 예측 수 통계 변화무쌍 베이즈정리에 과거 사전 확률 현재 추정 구성 정보 확보 때 기존 추정 수정 미래의 리 주관 적 어림짐작 통계학 베이즈주 접근 법 피셔 빈도 주의 접근 법 등 하나 현상 다양 한 이론 들이 대립 통계학과 행정학 뚜렷 한 명제 단언 수 학문 들이"
## [11] " 행정학 도 통계학 행정 이해 필요 한 학문 와중 신호 소음 신선 한 충격 네이트 실버 통계학 ‘자만’은 주장 통계 자 두 단어 들 조합 신선 첫 번째 장 여론조사 5 후보 선거 가능성 파이브서티에이트는 주목 이야기 근소 한 차 안 신호 소음 구분 수 방법 저자 제시 방법 여우 것 흔히들 ‘여우같이’ 행동 것 부정적 의미 신호 소음 여우 세상 방법 존재 비유 고슴도치 허황 고집 것 여우 현실 주장 이론 불확실 성 인정 말해 완고 하게 주장 자만 것 99 승률 1 실패 율 내재 확률 인정 것 여우 데이터 기존 데이터 업데이트 한정 정보 활용 줄 백지장 혼자 집단 예측 현재 부족 함 발전 자만심 누구 경험 정보 예측 한 결과 자신 것 삶 속 불확실 성 것 존재 함 자신감 예측 정확 도 비례 자신감 위험 들 유발 예 몇 몇 통계학자 들 자신 판단 통계 모델 이용 예측 때 객관성 주관성 우선 때 그 예측 개선 수 피드백 편향 예측 수정 이럴 때 자만심 편향 예측 용기 앞 예측 지혜 행동 필요 겸손함 용기 지혜 ‘가능한 최상 예측’을 줄 앙큼 한 여우 짓 필요"
## [12] " 두 번째 통계학 ‘자만’만큼 중요 한 것 그것 정보 양 예측 하기 정보 필요 한데 양적 우수 한 정보 예측 유도 수 대수 법칙 관측대상 통계 적 추정 정밀도 향상 수 속 bias 수 편견 등 정보처리 과정 신호 신호 소음 ‘야구’와 연관 설명 타율 지 수 성적 계산 것 수 성적 객관성 양적 정보 주관성 적 정보 융합 평가 주장 객관성 주관성 예측 단순 한 ‘계산’에 것 ‘가치 예측’으로 진화 수 것"
## [13] " 누구 ‘직감’은 직감 단순 한 우연 적 일치 정의 수 직감 가지 맥락 정보처리 과정 파악 수 통찰력 다양 한 상황 시간 필요 “정확한 예측 열쇠 순전 계량적 한 정보 의존 것 유형 정보 적절 한 맥락 속 파악 의사결정 과정 구축 것 ” 직감 훈련 끝났다 계량적 정보 직감 결합 가치 정보 수 것 능력 시대 필요 한 능력 ‘빅데이터’ 시대 오늘 날 정보 우리 손 안 유입 스마트폰이 대중화 시대 때 친근 인터넷 거대 한 매체 대중 들 삶 정보 것 실제 문제 해결 도움 자료 인터넷을 ‘쓸만한’ 정보 지 의문 ‘영혼 없이’ 작성 내용 들 ‘나쁜’정보들이 도움 만 정보 이 정보 생산자 들이 진지 하게 정보 생산 디지털 시민 들 인터넷 정보 것 속 그름 판단 직감 함양 함양 직감 체 양질 정보 말 가치 정보 수 것"
## [14] " 마지막 나 개 적 소망 ‘아웃라이어’가 것 ‘Out of Frame’을 줄 사람 누구 평범 한 삶 남 평범 중간 자부 이 평범 해지 것 것 종의 모양 정규 분포 양 끝 것 평균 모양 삶 마찬가지 것 카오스 이론 이 이야기 카오스 이론 차이 결과 수 나비 효과 포함 이론 처음 하나 아웃 라이 유의미 한 결과 초래 수 예측 날씨 동적 체계 아웃 라이 사소 한 것 예상 치 결과 야기 수 삶 평균 것 누군가 기준 것 정도 신뢰 구간 포함 일종 기준점 삶 기준 급급 뿐 것 주위 기준점 것 주위 다양 한 기회 경험 들이 것 기회 나중 예상 결과 수 ‘나비’임에도 불구 말 남 따분 재미 삶 아웃라이어를 것 아웃라이어들 ‘삶’이라는 예측 주요 한 효과 수 유의미 한 점 때문 개인 삶 해석 개인 어디 초점 맞추었느냐에"
## [15] " 신호 소음 나 삶 방향 성 근거 들 대 책 662 페이지 분량 압도 적 분량 교훈 수 삶 그래프 속 겸손 지혜 지 수 것 주도하 삶 노력 것 예측 파레토법칙을 설명 한 것 경쟁환경 경쟁우위 노력 뒷받침 앞 나 구상 미래 방향 간 필수 적 요소 ‘성실한 노력’이다 때 정보 들 파악 때 양질 신호 소음 속 처리 과정 계속 해서 ‘노력은 배신 않는다’는 말 삶 상승곡선 예측 수 삶 세상 시간 결과 나 아웃 라이 어로 세상 유의미 한 점 되길"
## [16] " 신호 소음 저번 책 자세 한 내용 설명 생각 만큼 구체 적 설명 터 우리 삶 데이터 활용 한 통계 영향 것 지"
## [17] " 책 선거 테러 야구 기상 게임 주식 등 데이터 통계 영향 지 설명 야구 저자 ‘페코타’ 라 선수 들 역량 평가 프로그램 프로그램 선수 들 역량 통계 적 평가 해서 성공 정확 하게 선수 들 역량 평가 수 선거 데이터 활용 해서 사람 선거 출마 해서 수 것 지 평가 것 데이터 활용 해서 거 수 자세 하게 설명 해"
## [18] " 일기예보 때 주식 때 양 데이터 사람 분석 그것 평가 데이터 사람 분석 결과 수 것 일기예보 슈퍼컴퓨터 활용 해서 기상 분야 종사자 들이 날씨 예측 것 수 기상예보 슈퍼컴퓨터 사용 정확 날씨 예보 책 수 기상예보 데이터 중요 기상예보관 정치 적 관계 개 적 명성 등 정확 한 판단 것 중요"
## [19] " 베이즈 정리 말 베이즈 정리 것 사건 전제 아래 이론 가설 참 거짓 확률 것 말 사실 책 뒷부분 이해 파악 포커 통계 적확 률 사용 해서 자신 돈 설명"
## [20] " 마지막 테러 부분 테러 확률 적 판단 수 생각 9·11테러사건은 유명 한 사건 사건 전 데이터 중 9·11테러가 수 신호 말 테러 야구 데이터 중 신호 말 야구 농구 등 데이터 테러 것 자료 데이터 중 신호 테러 여부 정도 수 테러 것 파리 테러 것 생각 파리 테러 소음 속 실마리 신호 테러 대비 수 생각"
## [21] " 책 문외한 분야 머릿속 책 ‘여기에 당신 욕망 보인다’ 데이터 양 중요 불확실 한 정보 속 필요 한 신호 것 중요 것 것 사람 디지털 시대 정보 홍수 속 풍부 한 데이터 데이터 신호 불확실 한 데이터 속 정확 한 신호 판별 것 말 빅데이터 시대 사람들 중요 한 것 생각"
## [22] " 신호 소음 계기 통계학 수업 수강 통계 관련하 교수님 추천 책 미래 예측 수 책 내용 궁금 해서"
## [23] " 신호 소음 저자 네이트 실버 통계학자 그 2012 년 미국 대통령 선거 결과 예측 책 통계 기반 잘못된 정보 필요 한 정보 도움 지 일반 적 통계 생각 확률 통계 통계 청 단순 한 수치 분석 등 생각 하기 데 책 야구 전쟁 전염병 도박 테러 등 다양 한 주제 통계 설명 미래 태도 예측 나"
## [24] " 나 신호 소음 책 생각 나 평소 정보 때 인터넷 검색 정보 비판 적 무조건 적 수용 경향 책 앞 정보 분석 중요 한 정보 체크 해서 수용 중요 성 나 평소 생각 통계 단순 한 통계 전수 조사 때문 표본 추출 조사 상황 측정 하기 방법 단순 하게 생각 책 야구 단순 한 게임 통계 측정 하기 방법 동원 시간 소요 것 충격 나 생각 야구 게임 승리 확률 팀 게임 몇 번 몇 번 홈런 몇 번 단순 하게 승리 확률 예측 생각 저자 야구 확률 예측 하기 선수 들 의 SNS 활용 통계 분석 것 대단 하게 통계 나 생각 것 단순 하게 노력 필요 한 학문 생각"
## [25] " 나 생각 예상 예측하다 정 미래 말 것 생각 책 예측 정 어디 일 것 구체 적 말 것 예상 확률 적 장기 적 차원 발상 정 우리 불확실 한 세상 예상 내 날씨 어떨 것 파악 나 미래 사람 것 라 생각 나 예상 수 것 그 나 정보 때문 정보 바탕 나 예상 수 생각 책 나 인간 불완전 한 존재 때문 우리 예측 예측 우리 잘못 때문 운 때문 수 예측 사람 보수 적 결정 경우"
## [26] " 유명 한 사람 예측 보수 적 경향 상대 적 유명 한 사람 과감 하게 경향 우리 신 불완전 한 존재 때문 예측 가능성 생각 소음 정보 안목 우리 신호 분석 지속 적 우리 미래 대처 수 것 이 생각"
## [27] " 책 하나 공감 구절 인지 적 지름길 무리 대세 인간 본능 문제 점 나 부분 이 사람 도시 여행가 점심 식당 때 사람 적 식당 사람 식당 선호 경향 나 내 취미 맛집을 탐방 것 생각 나 나 맛집을 노력 블로그를 검색 포털사이트 검색 사람 한곳 검색 곳 식당 여기 맛 적 맛 적 앞 나 단순 한 검색 정보 사람 곳 선호 것 이 나 생각 정확 한 정보 사람들 확신 사람 생각"
## [28] " 책 마음 부분 우리 것 법 것 혼동 경향 우리 것 법 것 여기 때문 법 일 진지 하게 경향 부분 나 머피 법칙 비슷 생각 때 일 오늘 라 생각 한 날 생각 일 경우 의미 비유 오늘 거야 생각 일 점 머피 법칙 “나는 시험 기간 한 번 적 나 시험기간 않아” 라 생각 중간 고사 때 독감 경험"
## [29] " 사람 불완전 일 예측 수 발생 일 일 거야 생각 생각"
## [30] " 미국 경우 미국은 강대국 때문 공격 경우 미국 영토 때문 공격 것 생각 제2차 세계대전 시작 진주 사건 진주 뿐 911 테러 미국에게 신호 신호 진짜 신호 파악 테러 일 상황 신호 소음 정보 파악 하기 일 발생 하기 전 신호 파악 유용 한 정보 파악 것 일 생각 일 때문 그 중요 성 생각 미국 사례 마찬가지 상황 적용 수 나 때 일 과거 우리나라 IMF 때 통화 위 전 신호 것 생각 자연재해 이상 일 발생 하기 전 이유 이유 신호 생각 일 전 이유 분석 눈 이 우리나라 뿐 만아니라 우리 시대 인터넷망 과거 발전 그 정보 수 편리 하기 정보 필요 한 정보 뿐 신호 중요한지 집중 적 관찰 필요 한지 의견 분 패턴 파악 수 나 자신 정보 것 신중 대통령 중요 한 정보 신중 하게 파악 신호 소음 분별 나라 위험 임무 중요 생각"
## [31] " 책 부분 포드 대통령의 H1N1 플루 대응 이 예측 행위 것 생각 감기 대응 하기 백신 처방 백신 부 돈 H1N1 위험 성 생각 예측 경우 사람 비교 적 소극 적 예측 경향 대통령 정책 고안 집행 때 한 번 과감 하게 것 점증 적 조금씩 변화 추구 생각 예측 수 사실 생각 예측 상황 대응 상황 예측 지 분석 다음 예측 정밀 분석 적 예측 우리 예측 확률 생각"
## [32] " 우리 세상 사회 대통령의 정책 미래 예측 상황 예측 예측 기반 행정 우리나라 발전 수 것 생각 인간 완벽 우리 한 예측 그 대응 필요 성 말 그 대응성 쇄신 것 중요 생각 불확실 성 대응 계속 해서 상황 수정 행동 중요 성 필요 생각"
## [33] " 마지막 책 점 나 때 컴퓨터 발명 스마트폰은 세상 정보 티비 책 부모님 학교 선생님 정보 지금 신중 하게 정보 시대 나 정보 컴퓨터 검색 창 검색 길 스마트폰으로 검색 바로바로 시대 그 무수 한 정보 정보 보장 거짓정보 노출 세상 우리 신호 소음 신호 진짜 의미 파악 하기 나 우리 정보 정보 능력"
## [34] " 세상 정보 혜택 신호 분석 정보 능력 생각 시대 아이들 초등학교 때 교육 소음 인터넷 거짓정보 곧이곧대로 것 비판 적 분석 수 정보 수용 수 정보 취 수 능력 것 생각"
## [35] " 우리 신 때문 우리 사소 한 예측 예측 예측 완벽 수 정보 눈 분석 파악 우리 예측 실패 것 인정 지금 정확 하게 예측 수 생각"corpus.crt <- Corpus(VectorSource(critique.nouns))
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## [137] 104 108 109 110 111 112 113 114 116 117 118 121 122 124result <- lsa(tdm[freq.word,], 10)
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## 행정학 통계학 부분 가에 귀결
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