프롤로그 | 비전문가를 위한 데이터 분석 입문서
1부. [기본] 김 팀장, 데이터 분석으로 첫 보고 하다
1장. 김 팀장, 예측이 아니라 추론을 해야죠! _ 예측과 추론
2장. 데이터 분석 결과에서 대체 뭘 보라는 겁니까? _ 선형 회귀
3장. 분석 결과가 상식적으로 좀 안 맞는데요? _ 데이터 수집
4장. 분석을 하려면 다 해야지, 왜 하다 말아요? _ 분석력과 예측력
5장. 데이터를 마구 집어넣으면 안 된다고요? _ 변수와 상관관계
2부. [심화] 다른 부서의 데이터 문제를 해결하다
6장. [서초지점] 고객 재구매 여부가 마이너스로 나오는 게 말이 됩니까? _ 로지스틱 회귀
7장. [인사총무팀] 우수 직원의 특성을 분석해서 액션 플랜을 짜고 싶어요 _ 의사결정나무
8장. [해외영업본부] 아마존 MD가 지난번 히트 상품과 비슷한 상품을 추천해달랍니다 _ 그룹화와 거리 측정
9장. [비서실] 회장님이 방문하실 대표 매장 5곳을 선정해주세요 _ k-평균 군집분석
10장. [여수공장] 공장에 센서가 수천 개가 넘는데 어떻게 일일이 다 봅니까? _ 주성분 분석
11장. [회원관리팀] 멤버십 회원 데이터를 검토해서 시사점을 찾으라고요? _ 기술 통계
12장. [회원관리팀] 사장님께 매장별 회원 특성을 시각화해서 보고하라고요? _ 박스 그림
3부. [응용] 데이터로 비즈니스를 혁신하다
13장. 회사 온라인 쇼핑몰의 추천 화면을 바꿔서 매출을 높이다 _ 추천시스템
14장. 구매 정보를 분석하여 고객마다 추천 제품을 달리 보여주다 _ 협업 필터링
15장. 소통 데이터를 분석하여 임직원의 협업 문화를 혁신하다 _ 소셜 네트워크 분석
16장. 고객 동선을 분석하여 매장 레이아웃을 혁신하다 _ 프로세스 마이닝
17장. 배분 방식을 개선하여 대리점 재고 관리를 혁신하다 _ 최적화
4부. [Q&A] 팀장들의 궁금증을 풀어주다
18장. 데이터 과학자 연봉이 몇억이라는데 진짜예요?
19장. 데이터 분석가는 주식도 잘하겠죠?
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★★★★★ ‘빅데이터, 인공지능 분야 세계 100인의 전문가’ (영국 케임브리지 국제인명센터IBC 선정
★★★★★ 실무에서 가장 많이 쓰는 분석법 Best 17 수록!
★★★★★ 이준기 전 빅데이터학회장, 신현보 데이터 전문기자,
강양석 《데이터 리터러시》 저자, 김한솔 HSG 디지털컨택트사업실장 강력 추천!
복잡하던 데이터 분석이 내 일과 연결해 바로 이해되는
세계 Top100 데이터 전문가의 단기 속성 실무 코칭!
“이제부터는 감이나 경험 대신, 데이터 분석에 근거해서 보고하고 지시하세요.”
최근 CEO나 임원에게 이런 지시를 받는 팀장이 많아졌다. 디지털 트랜스포메이션이 기업들의 화두가 되면서 구성원들에게도 데이터 활용 역량을 요구하고 있어서다. 데이터가 앞으로 “기업이 성장하기 위해 갖춰야 할 제2의 외국어”(가트너이자, “10년 후 직장인의 절반이 데이터 분석가로 살아가게 될 것”(이코노미스트이라는 분석까지 나온다.
하지만 많은 팀장이 데이터 분석을 한 적도 없고 하는 법도 몰라 고민이다. 수많은 직장인들이 시간과 돈을 들여 파이썬이나 R언어를 무작정 배워보지만, 막상 현업에는 적용하지 못해 우왕좌왕한다. 왜일까? 진짜로 중요한 건 데이터를 읽고 이해하는 문해력, 즉 ‘데이터 리터러시’인데, 그 능력을 키워주는 곳은 어디에도 없기 때문이다.
이런 상황에서 국내 최초로 실전 문제해결 과정을 보여줌으로써 데이터 리터러시를 훈련시켜주는 책이 나왔다. 다양한 실무 경험과 연구 성과로 세계적으로 인정받는 전문가들이 중간관리자를 위한 데이터 분석 입문서를 썼다. 《감으로만 일하던 김 팀장은 어떻게 데이터 좀 아는 팀장이 되었나》, 줄여서 《데이터 좀 아는 팀장》이다. 이 책의 저자인 황보현우 교수는 프로그래밍 역량, 분석 역량, 비즈니스 인사이트라는 3박자를 두루 갖추어 영국 케임브리지 국제인명센터에 ‘빅데이터, 인공지능 분야 세계 100인의 전문가’에 오르기도 한 자타공인 대한민국 최고의 전문가다.
“누구도 데이터 분석의
