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1. 접근 방법- 일반적인 통계모형을 만들 때는 수치형 데이터를 사용한다.- 텍스트를 수치형 데이터로 간주해 통계분석 모형을 수립하고 테스트하자.- 텍스트 데이터를 구조화하기# 문자(letter), 형태소(morpheme), 단어(word), 문장(sentence), 문서(document) 등의 hierarchical 질서를 갖는 텍스트를 matrix 형태의 데이터로 개념화하기# token기반으로 topic이나 sentiment를 추정하는 기법 2. 텍스트 데이터의 구조- 텍스트 데이터는 hierarchical 질서를 갖는 데이터로 파닥한다.- corpus(말뭉치) : 분석을 위해 수집된 문서들의 집합- document(문서) : corpus를 구성한다.# 텍스트 데이터 분석을 하기 위해 100개의 논문..

1. NA# NA(Not Available)은 데이터 값이 없음을 나타냄.# 변수에 NA값인지 확인하는 방법은 is.na()함수를 사용. ▣ is.na : NA값이 저장되어 있는지 판단is.na(x # R의 데이터 객체)# NA가 저장되어있으면 TRUE, 그렇지 않으면 FALSE를 반환 2. NULL# NULL은 NULL객체를 나타내며 변수가 초기화 되지 않았을 때 사용.# NULL인지 확인하는 방법은 is.null()함수를 사용. ▣ is.null : 변수에 NULL이 저장되어 있는지를 판단is.null(x # R의 데이터 객체)# NULL이면 TRUE, 그렇지 않으면 FALSE 반환

1. 규칙 # 알파벳, 숫자, _(언더스코어), .(마침표)로 구성 # - (하이픈)은 사용할 수 없음. 2. 값 할당# 변수에 값을 할당할 때는 '