| 1장 | 데이터 드리븐 보고
1.1 일상의 보고 상황
1.2 데이터 드리븐 의사결정이란
_1.2.1 일상부터 비즈니스 의사결정까지
_1.2.2 데이터 드리븐 흐름
_1.2.3 데이터 드리븐 효과
1.3 데이터 드리븐 보고란
_1.3.1 데이터 드리븐 보고에 관한 오해들
_1.3.2 데이터 드리븐 보고의 여섯 가지 유형
_1.3.3 데이터 드리븐 보고가 나와 무슨 관계가 있을까?
1.4 데이터 드리븐 보고 5원칙
_1.4.1 설명 가능해야 한다
_1.4.2 데이터 드리븐 보고는 중립적이지 않다
_1.4.3 문제를 정의할 수 있어야 한다
_1.4.4 MVP부터 시작하라
_1.4.5 추론과 예측을 구분하라
| 2장 | 데이터 드리븐 보고 절차
2.1 데이터 드리븐 보고 전략
2.2 분석 전 알아야 하는 용어
_2.2.1 독립변수와 종속변수
_2.2.2 테이블, 행과 열
_2.2.3 데이터 분리
_2.2.4 모델링
2.3 분석 목표 설정
_2.3.1 분석 목표(가설를 확실하게 정의하라
_2.3.2 의사결정자에게 최대한 많이 질문하라
2.4 계획서 작성
_2.4.1 분석 계획서의 필수 요소
2.5 데이터 선정
_2.5.1 데이터 수집
_2.5.2 EDA & 데이터 정제
2.6 분석 방법 결정 및 해석/검증
_2.6.1 기본 통계
_2.6.2 가설검정
_2.6.3 선형회귀분석
_2.6.4 분류예측모델
2.7 보고 대상자에 따른 보고 방식
_2.7.1 실무자용 보고
_2.7.2 의사결정자용 보고
| 3장 | 데이터 드리븐 보고 실전 사례 with 챗GPT
3.1 데이터와 친해지자: EDA & 기술통계
[사례] 행복에 영향을 미치는 변수와 국가별 행복지수 분석하기
_3.1.1 상황
_3.1.2 분석 목표 파악하기
_3.1.3 분석 계획 세우기
_3.1.4 데이터 선정하기
_3.1.5 EDA 수행하기
_3.1.6 해석하기
_3.1.7
데이터 유형별 효과적인 분석 기법 선정부터
설득을 위한 커뮤니케이션까지
실무에 바로 써먹는 데이터 기반 보고의 모든 것
비즈니스 영역에서 데이터 분석의 궁극적인 목적은 이해관계자를 설득하여 효율적인 의사결정을 내리는 데 있다. 데이터를 분석하는 역량만으로는 모든 결과를 가치 있게 만들 수 없다. 복잡하고 화려한 분석 결과물을 얻더라도 의사결정자에게 설득력 있게 전달하지 못한다면 그 데이터는 의미가 없다. 이 책은 문제 해결을 위한 올바른 문제 정의부터 데이터 수집, 정제, 분석 그리고 스토리텔링, 시각화까지의 과정을 통해 데이터로 이해관계자를 설득하는 데이터 드리븐(Data-Driven 보고 능력을 키우는 방법을 상세하게 제시한다. 국가 공인 데이터분석전문가(ADP이자 HR 데이터 과학자인 저자의 경험을 바탕으로 다양한 비즈니스 사례를 통해 상황별 가장 적합한 분석 기법을 어떻게 선택하는지 익힐 수 있다. 또한 방대한 양의 데이터에서 핵심 인사이트를 찾아내고 이를 설득력 있는 보고로 만들어내는 방법뿐만 아니라, 상대방이 가진 편향을 고려해 효과적으로 의사소통하는 방법까지 얻을 수 있다. 데이터 중심의 의사결정을 하고자 하는 데이터 분석가의 필독서로, 데이터 분석 사고의 폭을 넓히고 데이터를 기반으로 한 보고 방식에 대한 명쾌한 해답을 얻을 수 있을 것이다.
내용 구성
1장. 데이터 드리븐 보고
일상에서 데이터를 기반으로 의사결정하는 사례를 소개하고 데이터 드리븐 의사결정이 비즈니스에 어떻게 적용되는지 알아본다.
2장. 데이터 드리븐 보고 절차
성공적인 데이터 드리븐 보고를 위한 ON AIR 분석 절차를 단계별로 설명한다.
3장. 데이터 드리븐 보고 실전 사례 with 챗GPT
실제 비즈니스에 활용되는 데이터셋을 통해 데이터 형식과 보고 목적이 각각 다른 여섯 가지 사례를 실습한다.- 행복에 영향을 미치는 변수와 국가별 행복지수 분석하기
- 회사의 중장기 인력구조 예측, 분석, 시각화하기
- 마케팅 효과 분석 및 최적의 광
