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제조사 한빛미디어
원산지 국내산
브랜드 한빛미디어
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    데이터 드리븐 리포트

    9791169211574.jpg

    도서명:데이터 드리븐 리포트
    저자/출판사:이상석/한빛미디어
    쪽수:408쪽
    출판일:2023-10-31
    ISBN:9791169211574

    목차
    | 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(가설)를 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 보고하기
    _3.1.8 챗GPT 활용하여 EDA 수행하기

    3.2 데이터도 백문이 불여일견: 데이터 시각화
    [사례] 회사의 중장기 인력구조 예측, 분석, 시각화하기
    _3.2.1 상황
    _3.2.2 분석 목표 파악하기
    _3.2.3 분석 계획 세우기
    _3.2.4 데이터 선정하기
    _3.2.5 EDA 수행하기
    _3.2.6 분석 및 예측 방법 결정하기
    _3.2.7 시각화하기
    _3.2.8 해석하기
    _3.2.9 보고하기
    _3.2.10 챗GPT 활용하여 시각화하기

    3.3 당신의 질문에 데이터가 답한다: 가설검정
    [사례] 마케팅 효과 분석 및 최적의 광고 플랫폼 찾기
    _3.3.1 상황
    _3.3.2 분석 목표 파악하기
    _3.3.3 데이터 선정하기
    _3.3.4 분석 방법 결정하기
    _3.3.5 해석하기
    _3.3.6 보고하기
    _3.3.7 챗GPT 활용하여 가설검정하기

    3.4 데이터에 맞는 직선을 찾아라: 선형회귀분석
    [사례] 유학 컨설팅을 위한 해외 대학 합격률 분석하기
    _3.4.1 상황
    _3.4.2 분석 목표 파악하기
    _3.4.3 분석 계획서 작성하기
    _3.4.4 데이터 선정하기
    _3.4.5 EDA 수행하기
    _3.4.6 분석하기
    _3.4.7 해석하기
    _3.4.8 컨설팅하기
    _3.4.9 챗GPT 활용하여 회귀분석하기

    3.5 합격이냐 불합격이냐: 분류예측
    [사례] 당뇨병 예측모델 수립 및 사전 예방 솔루션 제공하기
    _3.5.1 상황
    _3.5.2 분석 목표 파악하기
    _3.5.3 분석 계획서 작성하기
    _3.5.4 데이터 확인하기
    _3.5.5 EDA 수행하기
    _3.5.6 분석하기
    _3.5.7 해석하기
    _3.5.8 솔루션 제공하기
    _3.5.9 챗GPT 활용하여 분류예측모델 만들기

    3.6 대량의 텍스트 데이터를 이해하다: 토픽 모델링
    [사례] 전 직원 대상 설문조사의 서술형 응답 분석하기
    _3.6.1 상황
    _3.6.2 결과물 미리 보기
    _3.6.3 검증하기
    _3.6.4 토픽 모델링 따라하기
    _3.6.5 챗GPT 활용하여 워드 클라우드 만들기

    | 4장 | 데이터 드리븐 커뮤니케이션

    4.1 데이터 드리븐 커뮤니케이션의 필요성
    _4.1.1 나의 연봉과 상사의 연봉이 다른 이유
    _4.1.2 타이밍이 중요한 이유

    4.2 데이터 드리븐 커뮤니케이션 구성 요소
    _4.2.1 메시지
    _4.2.2 시각화
    _4.2.3 스토리

    4.3 데이터 드리븐 커뮤니케이션 방법
    _4.3.1 어떤 차트가 효과적인가
    _4.3.2 어떤 도구를 써야 하는가
    _4.3.3 어떤 전달 방식이 적합한가

    4.4 스토리텔링
    _4.4.1 스토리텔러의 핵심은 속임수?
    _4.4.2 스토리 만들기

    4.5 데이터 드리븐 커뮤니케이션 체크리스트
    _4.5.1 내가 이해하는 만큼 상대방도 이해한다
    _4.5.2 보고는 내가 하고 싶은 이야기를 전달하는 것이 아니다
    _4.5.3 나보다 보고 주제를 더 잘 아는 사람은 없다
    _4.5.4 보고의 성패를 가르는 사전 준비 질문
    _4.5.5 보고가 끝났다고 모든 일이 끝난 것은 아니다
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