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데이터 리터러시로 발굴하는 인사이트

데이터 리터러시로 발굴하는 인사이트

데이터 리터러시(Data Literacy, 문해력)는 데이터를 읽고 이해하여 유의미한 인사이트를 통해 새로운 가능성을 발견하는 능력을 의미한다. 이 책은 전문가의 관점에서 분석한 데이터를 읽고 해석하는 방법을 알아보고, 데이터 리터러시를 높일 수 있는 구체적인 방안을 제시한다. 데이터 사이언티스트의 시선을 따라 분석한 데이터에서 인사이트를 얻는 방법을 알아보자. 엑셀만으로도 지금 데이터 사이언티스트들 사이에서 인기 있는 고급 분석 알고리즘을 구현할 수 있다.

 

목차

첫째마당 데이터를 빠르게 정리하는 방법

1장 엑셀이 쉬워지는 데이터 구조 만들기

CASE 01_엑셀이 추천하는 데이터 구조

엑셀 작업이 많아지는 이유

행 기반 데이터 구조의 이해

열 기반 데이터를 행 기반으로 바꾸는 방법

잘못 만들어진 행 기반 데이터 구조 바로잡기

CASE 02_여러 데이터 합치기

데이터가 분산되는 이유와 관리 방법

VLOOKUP 함수로 데이터 병합하기

파워 쿼리로 데이터 병합하기

▶전문가의 조언 조인의 종류

같은 양식의 여러 개 파일을 병합하기

2장 빠르게 찾고 한 번에 정리하기

CASE 01_데이터 정리에 유용한 단축키 모음

데이터 영역 확인 및 전체 선택

셀 선택한 후 행 단위로 삭제/삽입

근처에 있는 셀로 빈 셀 채우기

데이터 영역 안에서 빠르게 이동하기

CASE 02_필터와 정렬로 데이터 살펴보기

자동 필터 활용 방법

고급 필터 활용 방법

데이터 정렬 활용 방법

CASE 03_중복 데이터와 빈 셀 처리하기

중복 데이터와 빈 셀의 위험성

중복 행 삭제하기

빈 셀이 있는 행을 한 번에 삭제하는 방법

빈 셀을 한 번에 채우는 방법

 

둘째마당 제대로 배우는 데이터 탐색과 시각화

1장 데이터가 쉬워지는 탐색과 요약

CASE 01_피벗 테이블로 데이터 요약하기

차원과 측정값의 개념

피벗 테이블로 데이터 요약하기

▷전문가의 시선 피벗 테이블의 차원과 측정값

▷전문가의 시선 피벗 테이블을 활용한 데이터 분석

▶전문가의 조언 피벗 테이블의 값 표시 형식

CASE 02_통계 함수의 이해와 표 활용 방법

평균과 기초 통계 함수

표를 활용해 빠르게 통계값 탐색하기

▶전문가의 조언 표의 기능적 제약

2장 차트만 그려도 알 수 있는 인사이트 도출 방법

CASE 01_히스토그램을 활용한 분포 분석

히스토그램의 구조와 활용

히스토그램을 활용한 분포 분석

▷전문가의 시선 평균을 중심으로 밀집된 히스토그램

▷전문가의 시선 밀집된 구간이 여러 개인 히스토그램

▷전문가의 시선 한쪽으로 치우친 히스토그램

CASE 02_분산형 차트로 상관관계 시각화하기

분산형 차트의 구조와 활용

분산형 차트로 열별 상관관계 알아보기

▷전문가의 시선 분산형 차트로 상관관계를 분석하는 방법

▷전문가의 시선 분산형 차트와 상관계수를 함께 살펴보는 이유

CASE 03_히트맵으로 패턴 발견하기

히트맵의 구조와 활용

히트맵 차트로 혼잡도 시각화하기 ①

▷전문가의 시선 히트맵 차트로 패턴을 분석하는 방법

히트맵 차트로 혼잡도 시각화하기 ➁

▷전문가의 시선 히트맵 차트로 데이터를 탐색하며 패턴 찾기

 

셋째마당 사례별 고객 데이터 분석 방법

1장 고객 관리의 시작, 우수 고객과 속성 분석

CASE 01_RFM 모델로 우수 고객 분류하기

우수 고객의 실질적인 의미

RFM으로 고객 분류하기

▶전문가의 조언 LOOKUP 함수의 동작 방식

▷전문가의 시선 RFM 점수별 고객 현황 살펴보기

RFM점수별 소비 패턴 분석

▷전문가의 시선 RFM 점수별 고객 분석 및 활용 방법

CASE 02_평행 좌표 차트로 고객 속성 분석하기

고객 속성별 행동 패턴 분석

출생 년도별 평행 좌표 차트 그리기

▷전문가의 시선 출생 년도별 평행 좌표 차트 분석

▷전문가의 시선 소득별 평행 좌표 차트 분석

2장 그로스 해킹의 핵심, 이탈 고객 분석

CASE 01_호트 분석으로 고객 유지율 살펴보기

코호트 분석이란

코호트 분석하기

▷전문가의 시선 코호트 분석 결과를 해석하는 방법

CASE 02_생존 곡선으로 이탈 고객 분석하기

생존 곡선이란

생존 곡선 그리기

▶전문가의 조언 계단식 차트를 생성하는 방법

▷전문가의 시선 생존 곡선을 활용해 이탈 고객을 분석하는 방법

▷전문가의 시선 속성별 생존 곡선 비교 분석 방법

▶전문가의 조언 속성별 생존 곡선 만드는 방법

CASE 03_깔때기형 차트로 이탈 행동과 원인 분석하기

퍼널 분석과 그로스 해킹

깔때기형 차트로 퍼널 분석하기

▷전문가의 시선 월별 깔때기형 차트를 활용한 이탈 원인 분석

▷전문가의 시선 상품별 깔때기형 차트를 활용한 이탈 원인 분석

3장 디지털 플랫폼의 성장 비법, 페르소나와 상품 추천

CASE 01_코사인 유사도로 페르소나 고객 찾기

페르소나 마케팅이란

코사인 유사도를 이용한 실제 고객 찾기

페르소나 기반 고객 추출하기

▷전문가의 시선 코사인 유사도별 고객 행동 살펴보기

▷전문가의 시선 페르소나 유사도를 통한 고객 속성 비교

CASE 02_상관계수로 추천 상품 찾기

상품 기반 추천과 활용 방법

상품 기반 추천을 위한 유사도 측정표

상관계수로 추천 상품 찾기

▷전문가의 시선 상품 기반 추천 활용 방법

 

넷째마당 엑셀로 완성하는 고급 인사이트 도출

1장 주식으로 알아보는 추세와 상관관계

CASE 01_스파크라인으로 한 눈에 추세 분석하기

국내 주식 시세 데이터 가져오기

여러 종목 시세 데이터 한 번에 가져오기

스파크라인으로 종목별 추세 한 눈에 보기

▷전문가의 시선 시계열 데이터의 추세

CASE 02_상관계수로 시장을 분석하고 대응하는 방법

시계열 데이터의 상관관계 분석

지수와 종목별 상관관계 분석하기

▷전문가의 시선 지수와 종목별 상관계수 분석

▷전문가의 시선 양의 상관관계를 가진 분산형 차트

▷전문가의 시선 음의 상관관계를 가진 분산형 차트

시계열 데이터의 평균과 표준편차

이동평균과 볼린저 밴드로 주식 매매하기

▷전문가의 시선 볼린저 밴드 차트를 읽는 방법

▷전문가의 시선 주식 가상 매매 결과 분석

2장 이상 징후를 탐지하고 모니터링하는 방법

CASE 01_상자 수염 차트로 이상치 찾기

실무에서 만나는 이상치

상자 수염 차트의 모양과 의미

상자 수염 차트 그리기

▷전문가의 시선 이상치 탐색과 상자 수염 차트 활용 방법

CASE 02_평균과 표준편차로 이상 징후 탐지하기

평균과 표준편차를 활용한 이상치 탐지

표준화 점수로 이상치 추출하기

▷전문가의 시선 이상 징후 탐지와 사후 분석

3장 군집 분석을 활용한 고급 인사이트 분석

CASE 01_해 찾기로 군집 만들기

군집 분석의 활용 방법

K-Mean 군집 분석의 동작 방식 알아보기

▶전문가의 조언 해 찾기 기능 설치하기

해 찾기로 군집 만들기

▷전문가의 시선 분산형 차트를 활용하여 군집 개수 결정하기

▶전문가의 조언 해 찾기 해법의 종류

CASE 02_군집에서 인사이트 발굴하기

패턴의 발견과 활용

군집 분석 결과 해석하기

▷전문가의 시선 군집의 기본 속성을 활용한 유형 정의

▷전문가의 시선 군집의 확장 속성을 활용한 인사이트 발굴

▷전문가의 시선 지도 차트를 활용한 인사이트 발굴

▶전문가의 조언 잘못 연결된 지역 정보 수정하기

 

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저자&기여자

ㆍ지은이 정성일

소개
유통, 온라인 등 다양한 산업 분야에서 데이터 분석을 통해 기업들이 겪는 환경과 과제를 직접 체험했습니다. 컴퓨터 공학과 통계학을 전공하였고, 현재 시중은행에서 데이터 및 AI 전략 수립을 맡고 있습니다. 최근 공모전에서도 입상하는 등 분석가로서 활발하게 활동하고 있습니다.

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