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엑셀로 하는 데이터 시각화 세트 데이터 시각화 원리 + Data Smart

에이콘 데이터 과학 시리즈 | 페이퍼백 | 전2권
조르즈 카몽이스 , 존 포먼 지음 | 이혜연, 고석범 옮김 | 에이콘출판 | 2017년 07월 07일 출간

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상품상세정보
ISBN 9791161750194(1161750193)
쪽수 992쪽
크기 188 * 235 * 47 mm 판형알림
이 책의 원서 Data at Work/Jorge Camoes

책소개

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『엑셀로 하는 데이터 시각화 세트』는 비즈니스에서 효과적으로 데이터 시각화할 수 있는 원리를 설명하는 책으로, 사용할 소프트웨어에 독립적으로 응용할 수 있는 인포그래픽 안내서다. 엑셀에서 만든 차트를 중심으로 설명하기 때문에 엑셀 기반의 일반적인 사용자들은 좀 더 많은 팁을 얻을 수 있다. 내용을 따라가다 보면 어느새 엑셀 사용만으로도 데이터 과학자처럼 사고하는 방법을 터득하고 있는 자신을 발견하게 될 것이다. 그래픽 디자이너가 아니더라도 효율적이고 보기 좋은 시각화를 만들 수 있는 방법을 익힐 수 있다.
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각 권의 상세페이지 정보를 참고해 주시기 바랍니다.

저자소개

저자 : 조르즈 카몽이스

저자 조르즈 카몽이스(Jorge Cam?es)는 통계학과 정보관리를 공부했고, 2010년부터 정보시각화를 효과적으로 사용하는 방법에 대해 상위 25개 제약회사와 주요 유통업의 고객들을 대상으로 경영컨설팅을 해왔다. 컨설팅 사업을 시작하기 전, 머크 사(Merck&Co.)의 포르투갈 자회사의 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 부서에서 10년간 일했다. 현재는 포르투갈 리스본에 위치한 집에서 인기 있는 데이터 시각화 블로그인 Excelcharts.com을 운영하고 있다.

저자 : 존 포먼

저자 존 포먼(John W. Foreman)은 메일침프닷컴(MailChimp.com)의 수석 데이터 과학자다. 회복 경영 컨설턴트로 코카콜라, 로열캐리비언, 인터컨티넨털 호텔과 같은 대규모 사업체와 DoD, IRD, DHS, FBI와 같은 정부기관에서 데이터 분석 프로젝트를 해왔다. 사업체에서 데이터 분석 솔루션을 구축하는 방안이나 어려움들에 대해 자주 강연을 한다. John-Foreman.com을 보면 인근에서 열릴 강연 등을 찾을 수 있다.
데이터 작업을 하지 않을 때는 하이킹을 하거나 텔레비전을 보고, 온갖 맛없는 음식 등을 먹고, 세 명의 아들을 키운다.

역자 : 이혜연

역자 이혜연은 수년간 대기업 데이터 마이닝 시스템과 머신러닝 시스템 컨설팅 및 고급 분석을 기반으로 한 전략 컨설팅 경력을 보유하고 있다. 현재도 해당 분야의 컨설턴트로 활약 중이며, 기업과 공공기관 및 대학교에서 관련된 강의를 진행하고 있다. 기술 콘텐츠의 저술/번역 공동체 GoDev의 가족이다.

역자 : 고석범

역자 고석범은 가톨릭대학교 의과대학을 졸업하고, 같은 대학 병원에서 수련을 받은 신경과 전문의다. 현재 보바스기념병원에서 근무하고 있고, 도서관장에서 시작하여 진료지원 부장, 성남시노인보건센터장, 병원장 등 보직을 두루 경험하면서, 의료 현장의 서비스 질, 생산성 향상을 고민해왔다. 문제를 해결할 수 있는 핵심 툴은 컴퓨터라는 것을 깨닫고, 늦게나마 컴퓨터를 공부하기 시작했다. 에이콘출판사에서 출간한 『R과 Knitr를 활용한 데이터 연동형 문서 만들기』(2014)을 집필했고, 『R과 Shiny 패키지를 활용한 웹 애플리케이션 개발』(2014)을 번역했다.

목차

『데이터 시각화 원리』
1장. 데이터 시각화의 블록 쌓기
2장. 시각적 지각
3장. 시각적 지각 너머
4장. 데이터 준비
5장. 데이터 시각화
6장. 데이터 발견, 분석, 그리고 대화
7장. 차트 선택 방법
8장. 질서의 개념
9장. 전체의 부분들: 구성 차트
10장. 이산 데이터
11장. 시간에 따른 변화
12장. 관계
13장. 프로파일링
14장. 효율성을 위한 디자인
15장. 아름다움을 넘어서
16장. 결론

『Data Smart』
1장. 스프레드시트에서 꼭 알아야 하지만, 감히 물어보지 못했던 것들
2장. 군집분석 1: K-평균을 사용하여 고객 기반 세분화
3장. 나이브 베이즈: 바보이기에는 너무나 민첩한
4장. 모델 최적화: 신선한 과즙이 자기 스스로 혼합되는 것은 아니기 때문에
5장. 군집분석 2: 네트워크 그래프와 커뮤니티 탐지
6장. 회귀: 인공지능 지도 학습법의 원조
7장. 앙상블 모델: 푸짐하게 준비된 맛없는 피자
8장. 예측: 안심해라, 뭘 해도 틀릴 수 있다
9장. 이상점 탐지: 이상해 보인다고 해서 진짜 이상한 것은 아니다
10장. 스트레드시트에서 R로 옮겨가기
11장. 결론

출판사 서평

이 책에서 다루는 내용
무엇보다 효율적인 데이터 시각화란 데이터에 관해 사고하는 하나의 방식이다. 이 책은 여러분이 이미 생각해봤을 스킬을 사용하는 방법과 업무와 직접 관계된 방법들로 데이터를 구성하는 방법을 보여줄 것이다. 비즈니스 시각화가 작동하는 방식과 이유 그리고 무엇이 이것을 효율적으로 만들어주는지 보여줌으로써 여러분에게 데이터 분석가처럼 생각하는 방법을 가르쳐주는 것으로 시작한다. 어떤 차트는 작동하고 어떤 차트는 작동하지 않는지 확고한 개념을 갖고, 여러분은 데이터를 준비하고, 정렬하며, 분석할 수 있는 모범 사례를 ... 더보기

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