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2022.06.24 ~ 2022.07.31

상품상세정보
ISBN	9791191600162(1191600165)
쪽수	208쪽
크기	171 * 225 * 15 mm /380g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

쉽게 배워 바로 써먹는 데이터 분석 입문서!

4차 산업혁명 시대의 핵심은 데이터이고, 데이터를 분석하는 능력이 이 시대의 생존 무기가 되었습니다. 이 책은 데이터를 활용한 분석 프로젝트 수행을 위한 방법론, 실전 기술, 그리고 예상되는 문제 해결을 다룹니다. 즉, 데이터 분석 업무의 시작에서 보고서 작성법까지 실무에서 적용 가능한 전 과정을 배울 수 있습니다.

데이터 분석 목적 수립, 데이터 취득 방법, 관련 부서 및 인원과 커뮤니케이션하는 방법, 그리고 분석 후 보고서 작성을 위한 대시보드 사용까지 전체 분석 프로젝트 사이클을 설명하고 있으며, 이어서 서울시 버스의 정류장별 승하차 인원 분석과 온라인 쇼핑몰의 블랙컨슈머를 분석하는 케이스 스터디를 통해 관련 경험과 배경지식이 없는 독자들도 실무에서 사용 가능한 지식과 노하우를 익힐 수 있도록 구성하였습니다.

이 책의 대상 독자
? 데이터 분석을 수행해야 하는 개인이나 학생
? 데이터 분석 관련 프로젝트를 맡았지만 관련 배경지식이 없는 사회 초년생
? 데이터 분석 프로젝트를 실제로 이끌어야 하는 프로젝트 매니저나 중간 관리자
? 데이터 분석 결과를 조직에 반영하여 전략을 수립하고자 하는 최고 관리자 및 경영

상세이미지

추천사 viii
머리말 x
감사의 글 xiii
베타리더 후기 xiv

CHAPTER 01 데이터 분석 프로젝트 1
1.1 데이터 분석 프로젝트란? 3
1.2 데이터 분석 프로젝트의 목적 4
1.3 데이터 분석 프로젝트의 중요성 5
1.4 데이터 분석 프로젝트 수행 시 고려사항 6
1.5 체계적인 데이터 분석 프로젝트 관리의 중요성 9
1.6 데이터 분석 프로젝트가 실무에서는 어떻게 이루어질까? 12
1.7 데이터 분석 프로젝트를 진행할 준비가 되었는가? 15
1.8 마무리 18

CHAPTER 02 데이터 분석 프로젝트를 위한 6단계 절차 19
2.1 데이터 분석 프로젝트의 6단계 절차 - 집 짓기에 비유하기 22
2.2 1단계: 목표 이해하기 24
2.3 2단계: 계획 세우기 27
2.4 3단계: 데이터 수집 및 전처리하기 30
2.5 4단계: 데이터 분석하기 33
2.6 5단계: 검증 및 평가하기 40
2.7 6단계: 시각화 및 발표 43
한 템포 쉬어가기_멜론의 데이터 활용 사례 46

CHAPTER 03 데이터 취득 47
3.1 데이터는 어디에서 구할 수 있을까? - 내부 vs? 외부 49
3.2 데이터 취득하기 57
3.3 마무리 63
한 템포 쉬어가기_엔씨소프트의 데이터 활용 사례 64

CHAPTER 04 데이터 검증 및 전처리 65
4.1 데이터 품질 검증 67
4.2 데이터 전처리(클렌징) 74
4.3 마무리 79

CHAPTER 05 데이터 분석 도구 소개 81
5.1 데이터 분석 도구를 사용하기에 앞서 생각해 볼 것들 83
5.2 프로젝트에 맞는 데이터 분석 도구 선택 방법 83
5.3 데이터 통계 분석 도구 84
5.4 비즈니스 인텔리전스 도구 88
5.5 프로그래밍 언어 기반 도구 92
한 템포 쉬어가기_기후 변화도 예측할 수 있을까? 98

CHAPTER 06 데이터 시각화 차트 사용법 99
6.1 프로젝트에 적합한 차트 선택 방법 101
6.2 마무리 122

CHAPTER 07 데이터 대시보드 사용법 123
7.1 대시보드를 통한 시각화 돋보이기 125
7.2 마무리 134

CHAPTER 08 케이스 스터디 1: 서울시 버스의 승하차 인원 분석 135
8.1 케이스 소개 137
8.2 케이스 스터디 분석 프로젝트 138
8.3 교훈 및 개선점 찾기 158
한 템포 쉬어가기_가짜 뉴스를 찾아라! 160

CHAPTER 09 케이스 스터디 2: 라인 쇼핑몰 마케팅 신입의 블랙컨슈머 분석 프로젝트 161
9.1 케이스 소개 163
9.2 케이스 스터디 분석 프로젝트 165
9.3 교훈 및 개선점 찾기 184
한 템포 쉬어가기_테스코의 몰락 186

찾아보기 188

책 속으로

하지만 이러한 핵심 자원인 데이터는 그 자체로서는 아무런 의미가 없다. 소비 내역을 보여주는 카드 내역, 구글 맵 검색 내역을 통해 수집된 사람들의 이동 경로, 아마존의 상품 판매 내역 등의 빅데이터가 의미 있고 가치를 가지기 위해서는 인간의 사고와 판단에 의해 적절하게 정리, 변환, 분석되는 절차가 필요하다. _xi쪽

이번 장에서 본격적으로 데이터 분석 프로젝트 수행 절차에 대해서 알아보자. 많은 기업과 조직이 IT 기술을 적극적으로 활용하면서 자체 데이터를 축적하게 되었고, 활용 가능한 내/외부 데이터가 폭증하면서 이를 바탕으... 더보기

하지만 이러한 핵심 자원인 데이터는 그 자체로서는 아무런 의미가 없다. 소비 내역을 보여주는 카드 내역, 구글 맵 검색 내역을 통해 수집된 사람들의 이동 경로, 아마존의 상품 판매 내역 등의 빅데이터가 의미 있고 가치를 가지기 위해서는 인간의 사고와 판단에 의해 적절하게 정리, 변환, 분석되는 절차가 필요하다. _xi쪽

이번 장에서 본격적으로 데이터 분석 프로젝트 수행 절차에 대해서 알아보자. 많은 기업과 조직이 IT 기술을 적극적으로 활용하면서 자체 데이터를 축적하게 되었고, 활용 가능한 내/외부 데이터가 폭증하면서 이를 바탕으로 한 데이터 분석 프로젝트 요구가 급증하였다. 이로 인해 많은 이들이 사용자, 이해관계자 또는 분석 수행자의 자격으로 데이터 분석 프로젝트에 참여할 기회가 늘고 있다. _21쪽

데이터를 확보한 후 가장 처음으로 수행해야 하는 업무는 데이터가 완전하고 유효한지 확인하는 것이다. 즉, 무결성 테스트(Integrity Test)를 수행해야 한다. 데이터 무결성은 여러 방법으로 평가할 수 있는데, 우선 데이터 무결성이 무엇인지 알아보자. _68쪽

그렇다면 데이터의 시각화를 위해서 어떠한 차트를 선택해야 할까? 자주 쓰는 차트들을 의도에 따라 네 가지 그룹으로 나눌 수 있다. 그림 6.1은 청중에게 전달하고자 하는 의도에 따라 집단 간의 데이터 비교 분석, 데이터 집합의 구성 분석, 변수들 간의 관계 분석, 데이터의 분포 분석의 네 가지 항목으로 분류한 것이다. 지금부터는 각 항목과 관련된 차트에 대해 좀 더 자세히 알아보자. _101쪽

그렇다면 진행 중인 데이터 분석 프로젝트에 어떤 테마의 대시보드를 적용하는 것이 효과적일까? 이를 이해하기 위해서는 대시보드의 종류와 각각의 차이점을 먼저 살펴봐야 할 것이다. 대시보드는 크게 전략적 대시보드, 분석 대시보드, 운영 대시보드로 분류할 수 있다. _126

혜원은 태블로 라이선스가 없는 이해관계자들도 쉽게 접속할 수 있도록 태블로 퍼블릭 서버를 사용하여 대시보드의 링크 주소를 공유하도록 설정하였다. 이를 통해 해당 주소로 들어가면 실시간으로 업데이트되는 대시보드를 이해관계자들이 쉽게 접근할 수 있었다. 157 닫기

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빅데이터시대, 가볍게 떡머는 데이터분석프로젝트와 함께! ra**40bow | 2022-01-17 | 추천: 0 |

빅데이터시대에~데이터를 분석하는 해주는 뉴스레터와 큐레이터플랫폼은 다채롭다! 그럼에도 불구하고 스스로의 일상과 일과 여가 나아가 라이프스타일에 있어서 데이터를 소중하고! 중요하다! 나아가 스스로 자신의 데이터를 잘 관리할 줄 알아야한다고 본다. [가볍게 떠먹는 데이터분석프로젝트]는 기초이론과 케이스터디로 배우는 데이터분석의 전과정을 담고 있다. 이 책의 대상독자는 네유형으로 나눴는데~나는, 데이터분석프로젝트를 이끌어야 하는 프로젝트매니저나 중간관리자와 데이터분석 결과를 조직에 반영하여 전략을 수립하고자 하는 최고관리자 및 ... 더보기

빅데이터시대에~데이터를 분석하는 해주는 뉴스레터와 큐레이터플랫폼은 다채롭다! 그럼에도 불구하고 스스로의 일상과 일과 여가 나아가 라이프스타일에 있어서 데이터를 소중하고! 중요하다! 나아가 스스로 자신의 데이터를 잘 관리할 줄 알아야한다고 본다. [가볍게 떠먹는 데이터분석프로젝트]는 기초이론과 케이스터디로 배우는 데이터분석의 전과정을 담고 있다. 이 책의 대상독자는 네유형으로 나눴는데~나는, 데이터분석프로젝트를 이끌어야 하는 프로젝트매니저나 중간관리자와 데이터분석 결과를 조직에 반영하여 전략을 수립하고자 하는 최고관리자 및 경영자사이 유형에 속한다! 즉, 데이터에 대해 관리자의 눈과 경영자의 눈을 가져야하는 중간유형이다! 그래서 전문가가 가르쳐주는 [가볍게 떠먹는 데이터분석프로젝트]책이 절실해서~절실하게 읽었다!

지금까지 내가 어떻게 데이터를 분석하는지 상당히 돌아보면서 자극을 주는 책이었다! 특히, 데이터 분석프로젝트를 위한 6단계절차에서-데이터분석유형에 있어서 과거의 분석유형으로~설명적분석과 진단분석은 배어있지만! 미래에 필요한 예측분석과 처방적분석이 부족함을 느끼게 했다! 나아가 데이터 분석시 번번하게 실수하는 다섯가지중에서-1. 숫자너머를 보지 않는다. 2. 문제를 잘 정의하지 않는다. 3. 잘못된 측정 항목에 집중한다. 4. 분석 전에 데이터를 정리하지 않는다. 5. 데이터의 계절적 변동성을 무시한다. 스스로 데이터분석점검을 해보니~ 5번이 와 닿았다!

조금 아쉬운 점이 있다면~ <한 템포 쉬어가기>코너가 너무 적다는 것! 데이터분석프로젝트관련 예시는 많았지만~사례가 부족한 부분들이 아쉬웠다.

가짜 뉴스를 찾아라, 테스코의 몰락 등으로 데이터분석은 우리의 의사결정을 도와주는 객곽적인 도구지만, 데이터를 사용하고 분석할 때는 데이터가 고려하는 범위와 가정에대한 명확한 이애가 필요하며 이들에 배제한 데이터의 맹신과 단순화적 적용법은 회사의 위기를 초래하는 사례로 데이터리스크에 경각심을 주었다.

빅데이터시대에~데이터분석가들이 전공에 따라 다르다. 이공계와 산업계 나아가 인문사회계 전문가에 따라서 데이터를 수집하고 분석하는 것은 비슷할 수 있으나, 분석한 데이터에 대한 예측과 처방 나아가 대안제시와 사후관리에 덧붙여 데이터분석 예외사항과 리스크까지 파악하는지 분야와 전공에 따라 데이터에 따라 다르듯 하다. 미래시대에 AI가 데이터를 분석할지라도~그에 대한 예측과 대안은 인간의 논리적이고 과학적사고가 필요하다!

[가볍게떠먹는 데이터분석프로젝트]은, 과거의 데이터분석방식을 바꿔주는 책이다! 나아가 미래의 데이터분석프로젝트를 어떻게 할 것인가? 업종별, 산업별, 프로젝트별~다채롭게 생각하게 해준다. 플러스로~가볍게 덜어주는 책이다!

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가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트 na**mjjang | 2021-12-12 | 추천: 0 |

데이터 분석과 관련된 실무 프로젝트 를 진행하기 위한 방법론과 실제 케이스를 다룬 책이다. 이 책은 분석과 관련된 기술이나 알고리즘을 다루기 보다는 분석과 관련된 실무 프로젝트를 원할히 수행하기 위한 가이드로써 데이터 과학자보다는 실무 프로젝트 총괄 책임자, PM, 팀장, 기획자, CEO에게 적합한 책이다. 국내외에서 주로 활용되는 데이터 분석 방법론 중 하나인 CRISP-DM 표준 방법론을 중심으로 이론을 펼치되 이를 최대한 쉽게 이해할 수 있도록 구성한 것이 특징이며 마지막장에서 케이스 스터디 2가지... 더보기

데이터 분석과 관련된
실무 프로젝트
를 진행하기 위한 방법론과 실제 케이스를 다룬 책이다.
이 책은 분석과 관련된 기술이나 알고리즘을 다루기 보다는 분석과 관련된 실무 프로젝트를 원할히 수행하기 위한 가이드로써 데이터 과학자보다는 실무 프로젝트 총괄 책임자, PM, 팀장, 기획자, CEO에게 적합한 책이다.
국내외에서 주로 활용되는 데이터 분석 방법론 중 하나인 CRISP-DM 표준 방법론을 중심으로 이론을 펼치되 이를 최대한 쉽게 이해할 수 있도록 구성한 것이 특징이며 마지막장에서 케이스 스터디 2가지 사례를 다루고 있어 데이터 분석 경험이 적은 초보자가 이해하기에도 적합한 책이다.
책에서 제시하는 데이터 분석의 뼈대는
6단계
로 구성된다. 아래 그림과 같이 목표를 이해하고 이를 기반으로 한 계획을 수립한 후 수집 및 전처리를 진행한다. 이어 본격적인 분석에 돌입한 후 결과를 검증하며 시각화를 통해 의사결정과 당초 목표에 대한 솔루션을 제시하는 것이 큰 흐름이다.
비유하자면 프로그래밍에 S/W공학론이 존재하듯 데이터 분석계의
S/W공학론 같은 느낌
이다. 전적으로 프로젝트를 원할히 운영할 수 있는 전체 그림을 제시하는 것이 책의 차별화된 부분이며 각 단계의 세부 업무 수행은 데이터 사이언티스트나 엔지니어 혹은 분석가들이 수행하게 될텐데 이를 위한 알고리즘 수준의 기술은 극히 일부를 제외하고는 다루지 않는다.
AI, 알파고가 이슈가 된 이후 이 분야에 뛰어드는 사람들은 주로 딥러닝의 성능개선 혹은 알고리즘 기술이나 적어도 머신러닝의 알고리즘에 집중하는 경향이 많은데 어쨌든 이런 기술 또한 수익 혹은 가치 창출과 연결되어야 할 피치 못할 숙명에 처해있기에 프로젝트를 진행하지 않을 수 없다. 이는 이 책이 필요한 이유이기도 하다.
책은 전반적으로 앞서 소개한 6단계의 구성을 차례차례 짚어 나간다. 전체적인 큰 흐름은 2장에 자세히 소개되어 있으며 1장은 주로 데이터 분석의 필요성과 개요를 다루고 있으므로 가볍게 읽으면 된다.
본격적인 내용은 3장부터 진행되는데 데이터
수집
혹은 취득을 다루는 것으로 시작한다. 책을 읽으며 데이터의 수집처가 생각보다 매우 다양하다는 것을 알게 되었다.
내부 데이터 출처원으로는 사내 ERP, CRM, POS, 문서, 기타 애플리케이션이 해당된다. 외부데이터로는 SNS, 공공 데이터, 포털데이터 등 매우 다양한 데이터 출처원이 존재한다. 책에서 이런 부분들이 꼼꼼하게 잘 정리되어 있어 실무 프로젝트에 있어 단계별 누락요소는 없는지
체크리스트
로 활용해도 괜찮겠다는 생각이 들었다.
4장에서는 검증 및 전처리를 다룬다. 데이터의 유형별 모든 검증을 다루고 있진 않지만 적어도 Tabular 성격의 데이터에서 빈번하게 활용되는 검증 방법을 꽤 자세하게 다루고 있다.
이어 전처리로 이상치, 결측치에 대한 처리 방법이 나오는데 적어도 빈번히 활용되는 MCAR, MAR, NMAR 등의 통계적 데이터 성격에 따른 결측치 처리 방법도 소개되고 있어 기본은 잘 갖추고 있다 판단된다.
5장은 데이터 분석을 위한
10가지 분석도구
의 특징 및 장단점을 소개한다. 엑셀을 시작으로 가장 핫한 R, Python 등 그 외에도 태블로와 같은 BI 도구들도 다룬다. 다만 분석 기법이나 알고리즘에 관한 설명은 생략되어 있어 조금 아쉽기도 하다. 철저히 프로젝트와 관련된 거시적 흐름에 집중하는 구성이다.
6장은 시각화를 다룬다. 특히 시각화 시 실무에서
유의해야 할 유형과 함정
에 대해 잘 정리되어 있다. 시각화 전체를 다루고 있는 것은 아니지만 적어도 가장 중요한 부분들이 잘 정리되어 있어 이 책에서 다루는 내용만 잘 이해해도 파레토 법칙의 80%는 달성할 수 있다고 본다.
7장은
대시보드
를 구성하는 전략이 소개된다. 전략적, 분석, 운영 대시보드별 특징이 소개되고 사내에서 중요시 여겨지는 지표 등을 직관적으로 파악하기에 어떤 대시보드의 구성을 가져가는 것이 좋을지 방법이 소개된다.
마지막 8장과 9장에서는
케이스스터디
로 실무 분석 사례를 다룬다. 8장은 서울시 버스 승하차 인원을 분석하여 교통 혼잡 비용을 줄이려는 프로젝트로 매우 기초적인 엑셀을 통한 기술 통계 위주의 분석을 다루고 있다.
매우 기초적인 내용이기에 분석이 묘를 얻기는 어렵지만 대학 학부 수준의 프로젝트에 적용해보고 분석 프로젝트의 큰 흐름을 잡기에는 나쁘지 않은 입문 예제로 보인다.
9장은 온라인 쇼핑몰의 블랙컨슈머를 파악하기 위한 분석을 시도하는데 8장보다는 약간 난이도가 있다. 시나리오나 가설이 등장하며 SQL을 도구로 활용하고 이를 검증하는 절차도 있다.
하지만 역시 매우 기초적인 수준이다. 적어도 통계적으로 분포를 다루는 문제나 귀무 가설 정도 다루는 예제가 추가로 소개되었다면 더욱 좋겠다는 생각이 들었다. 혹은 머신러닝 기법으로 추론, 예측을 진행하는 프로젝트가 같이 소개되었다면 유익했을텐데 독자층을 철저히 입문 수준으로 제한한 것 같다.
어쨌든 이 책은 데이터 분석 프로젝트를 처음으로 임하는 이에게 가장 적합한 책이라는 생각이 든다. 또, 깊숙한 실무를 진행할 필요가 없는 기획자나 총괄 책임자가 프로젝트의 큰 흐름을 빠르게 이해하고자 할 때 좋은 가이드가 될 것이다.

책소개 - 가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트

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한달 N권, 데이터 분석을 위해, <가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트> lo**0370 | 2021-11-28 | 추천: 0 |

안녕하세요, 오늘 함께 살펴볼 책은 <가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트> 라는 책입니다. 책에는 '프로젝트' 라는 거대한 단어가 들어있지만 말 그대로 가볍게 떠먹을 수 있을 정도의 가벼운 책입니다. 이 책의 부제는 '기초 이론과 케이스 스터디로 배우는 데이터 분석의 전 과정' 입니다. 책의 장점을 그대로 보여주는 부제입니다. 아래에서 책의 주요이미지 부분을 살펴보면서 구체적으로 보겠지만, 이 책의 가장 큰 장점... 더보기

안녕하세요, 오늘 함께 살펴볼 책은 <가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트> 라는 책입니다.

책에는 '프로젝트' 라는 거대한 단어가 들어있지만 말 그대로 가볍게 떠먹을 수 있을 정도의 가벼운 책입니다.

이 책의 부제는 '기초 이론과 케이스 스터디로 배우는 데이터 분석의 전 과정' 입니다.

책의 장점을 그대로 보여주는 부제입니다.

아래에서 책의 주요이미지 부분을 살펴보면서 구체적으로 보겠지만, 이 책의 가장 큰 장점은 전체를 볼 수 있다는 것입니다.

데이터라는 얘기가 나온지 이제 까마득합니다.

10년 이상 됐는데 막상 데이터로 어떠한 작업을 진행하는 경우 어떻게 해야 하는지 아직도 모르는 사람들, 관심도 없는 사람들, 데이터의 종류를 모르는 사람들이 많습니다.

이에 따라 데이터는 말 그대로 붕붕 떠다니는 식으로만 생각하는 사람들이 많은데 이 책은 그러한 데이터의 시작부터 활용까지 기술적으로 알아볼 수 있는 책입니다.

인문학책처럼 엄청 간단하게는 나와있지 않지만 최소한 어떠한 정리를 하는 작업을 해본 사람들은 이 책에서 하는 맥락이 이해가 갈 것입니다.

그럼 한 번 책의 주요내용을 살펴볼까요?

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책의 표지에서도 볼 수 있듯이 재밌게 데이터분석프로젝트에 대해 표현되고 있습니다.

책에서 보여주는 기초 이론은 정말 기초적인 이론이긴 한데 처음 보는 사람들은 헷갈릴 수 있는 내용과 단어가 있습니다.

대부분이 한자로 되어있는 단어나 영어로 되어있는 단어가 데이터를 다루는데 많이 쓰이기 때문에 헷갈릴 수 있습니다.

그래도 한 번 처음부터 끝까지 따라 와보신다면 데이터분석의 기초틀은 올바로 잡을 수 있을 것입니다.

책에서 좋은 부분이 또 있는데 바로 데이터분석을 하는 이유와 목적에 대해서 구체적으로 말해주고 있다는 것입니다.

데이터분석이란 말 자체는 쉽지만 그 과정은 너무나 복잡하고 다릅니다.

때문에 처음에 데이터분석을 배울 때는 경험적으로 배우거나 제대로 한 번 전체를 봐야되는 부분이 필요합니다.

이 책이 전체를 올바로 배우는데 큰 도움이 될 것입니다.

다음을 보도록 하죠.

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본격적으로 데이터분석에 대한 중요한 순서와 질문, 용어, 그림이 펼쳐집니다.

이러한 부분을 절대로 외우려고 하지 마십쇼.

외우지말고 현실에 대입시켜보시죠.

우리들이 사는 삶이 모두 데이터투성이입니다.

때문에 데이터와 우리 삶을 하나로 보면서 질문을 스스로 던져보는 것입니다.

Previous imageNext image
계속해서 데이터분석에서 중요한 부분은 데이터를 보고 어떤 질문을 어떤 절차로서 던질 것인가 입니다.

책에서 제시하는 데이터에 대한 문제에 대해서 살펴볼 수 있습니다.

또 데이터를 보며 생각해야 할 5가지 데이터 품질 기준이 있는데, 이 부분이 상당히 매력적인 부분입니다.

단순히 데이터의 품질측면으로 살펴보는 것이 아니라 프로젝트를 진행하면서 어떤 목적에 따라 이 데이터를 활용할 것인지 알 수 있는 주요한 지표이기 때문입니다.

여기까지 책에 대한 간략한 소개를 드렸습니다.

이 책은 정말 핵심적인 부분을 대단히 짧게 압축시켜놨습니다.

기존에 데이터분석 책을 보셨던 분들은 쉽게 생각할 수 있겠지만 용어를 복습하는 차원에서 좋은 선택이 될 것입니다.

감사합니다.

http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9791191600162&orderClick=LAG&Kc=

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