xwMOOC 데이터 제품
Shiny Gadget
1. Shiny 앱 vs. Shiny Gadget
Shiny 앱과 Shiny Gadget을 비교하면 Shiny 앱은 제작자는 데이터 과학자, 소비자는 의사결정자로 이분법적으로 나눠져 있다. 하지만, Shiny 앱 개발하는 데이터 과학자도 Shiny 앱이 필요하다. 이런 목적으로 개발된 것이 Shiny Gadget이다.
데이터 과학자에게 Shiny Gadget이 필요한 이유는 코드로 모든 것을 수행하는 것이 효율성이 떨어져서 경우에 따라서는 GUI를 사용하는 것이 나은 경우도 적지 않다.
- 색상 선택(RGB Color Picker): colourpicker
- 표작성: insert_table
- 이미지 삽입: blogdown
- 그래프 플롯 생성 (Plot Builder): ggplotAssist
- 데이터 정제/추려내기 등 편집: editData
- 모형 개발 및 모의실험 UI: arimaUI
- 레버리지 분석 등
즉, 데이터과학자가 원활한 의사소통을 위해서 과거 엑셀(Excel)과 파워포인트에 의존했다면 최근에는 의사결정자를 위해서 인터랙티브 웹앱을 개발하여 의사결정자의 업무를 지원하고 있다. 데이터과학자는 이런 점에서 정말 Shiny 웹앱이 필요하지 않을까? 그렇지는 않다. 데이터과학자도 Shiny를 통해서 프로그래밍을 훨씬 더 잘할 수도 있다.
2. 표작성
표를 작성하기 위해서 insert_table Gadgets을 설치한다.
devtools::install_github("lbusett/insert_table")
사용법은 크게 4가지 시나리오가 있지만, 직접 입력하는 경우와 복사하여 붙여넣기 사례가 많이 사용될 듯 싶다. 자세한 내용은 A new RStudio addin to facilitate inserting tables in Rmarkdown documents 혹은, insert_table GitHub을 참조하면 좋다.
입력사례
복사하여 붙여넣기
다만, 한글로 입력하게 되면 오류가 생기니 현재로는 틀만 잡아놓고서 사용하는 것이 좋겠다.
3. 이미지 삽입 1
이미지 삽입을 위해서 위해서 blogdown을 설치하면 Insert Image Gadgets이 설치된다. 다만, 최신버전 RStudio와 devtools::install_github('rstudio/blogdown') 명령어로 최신 버전 blogdown을 설치할 경우에만 Addins에서 Insert Image Gadgets을 확인할 수 있다.
4. 색상선택 2
ggplot으로 그래프를 작성할 때 색상을 선택해야 하는 경우가 많다. RGB 코드를 일일이 수작업으로 타이핑하고 나서 시각화해서 색상을 선정하는 작업은 코드로 작성하기에 적합하지 않다. 이런 경우
colourpicker 팩키지에 포함된 Colour Picker Addins를 사용하면 원하는 결과를 최대한 빠르게 얻을 수 있다.
5. 그래프 작성
문건웅 교수님이 개발하신 ggplotAssist를 설치하면 ggplotAssist Addin이 설치된다. 이것을 실행하면 한땀 한땀 ggplot을 원하는 형태로 바꿔가면서 개발하는 것이 가능하다. 자세한 내용은 ggplotAssist를 참조한다.
6. 데이터 편집
문건웅 교수님이 개발하신 editData를 설치하면 editData Addin이 설치된다. 이것을 실행하면 데이터프레임을 통해 데이터를 자유로이 편집할 수 있다. 자세한 내용은 editData를 참조한다.
7. 시계열 모형 선택
ARIMA 모형을 바탕으로 시계열 예측을 하는 경우 ARIMA 모형 차수 \(p,i,q\)를 선택해야 된다. 이에 대한 이론적인 내용은 데이터 과학–기초 통계 시계열 모형 식별 도구을 참조한다.
devtools::install_github("YvesCR/arimaUI") 명령어로 arimaUI를 설치하면 시계열 모형식별을 위한 shiny Gadget을 Addins 메뉴에서 arima_addin으로 찾을 수 있다.
