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2019/4 컴퓨터/IT 64위 | 현재 컴퓨터/IT 79위 |

반디앤루니스 리뷰

데이터의 중요성이 나날이 커져감에 따라 데이터를 효율적으로 수집하고 분석하는 것이 개인의 생산성을 좌우하는 핵심 역량이 되었습니다. 제대로 된 분석을 하기 위해서는 데이터를 이해하는 것에서부터 시작해, 데이터를 활용할 수 있는 자신만의 도구를 찾는 작업이 필요합니다.

이 책은 데이터 과학을 기반으로 프로그래밍 언어나 통계학과 관련된 지식이 없는 사람도 누구나 쉽게 사용할 수 있는 엑셀을 통해서 데이터 분석을 할 수 있도록 구성되어 있습니다.

지루하게 어려운 개념을 파고드는 방법이 아니라

엑셀에서 직접 실습하면서 자연스럽게 데이터 과학을 경험해 보세요!

출판사 리뷰

데이터의 중요성이 나날이 커져감에 따라 데이터를 효율적으로 수집하고 분석하는 것이 개인의 생산성을 좌우하는 핵심 역량이 되었습니다. 제대로 된 분석을 하기 위해서는 데이터를 이해하는 것에서부터 시작해, 데이터를 활용할 수 있는 자신만의 도구를 찾는 작업이 필요합니다.

이 책은 데이터 과학을 기반으로 프로그래밍 언어나 통계학과 관련된 지식이 없는 사람도 누구나 쉽게 사용할 수 있는 엑셀을 통해서 데이터 분석을 할 수 있도록 구성되어 있습니다.

지루하게 어려운 개념을 파고드는 방법이 아니라
엑셀에서 직접 실습하면서 자연스럽게 데이터 과학을 경험해 보세요!

어떤 독자를 위한 책인가?

-. 데이터 분석을 하고 싶은데, 코딩까지는 부담스러운 직장인
-. 엑셀로 데이터 분석 방법을 익혀 업무에 활용하고 싶은 일반인
-. '데이터 과학'에 관심은 있는데 시작할 엄두를 못 내는 일반인

이 책의 특징

실제 데이터를 통해 데이터 수집부터 분석, 문제 해결까지!
데이터 과학, 엑셀 하나면 충분하다!

이 책에서 말하는 '데이터 과학'이란,
데이터를 이용해서 다양한 문제를 해결하는 것을 의미합니다.
이를 위해서는 데이터를 수집 및 검토하고, 통계학을 바탕으로 분석하는 과정이 필요합니다.

이 책의 목표는 데이터 분석에 입문하고자 하는 독자들이 '데이터 과학'을 기반으로,
누구나 쉽고 편하게 접할 수 있는 엑셀을 통해서 실제로 데이터 분석을 경험해 보는 것입니다.

프로그래밍 언어(파이썬, R)나 통계학과 관련된 지식이 없어도 괜찮습니다.
엑셀 사용 방법을 몰라도 할 수 있습니다.

허상의 데이터가 아닌 실제 조사로 수집한 공공 데이터를 통해 데이터 수집부터 분석, 문제 해결까지!
[엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학]으로 데이터 과학을 시작해 보세요.

[이 책의 특징]
* 이 장에서 공부할 내용을 미리 살펴보고, [1분 문제 정리]를 통해 세부적으로 학습해야 할 내용을 포인트로 짚어준다.
* 방금 배운 개념과 이론을 [직접 해보기]를 통해 직접 따라하며 익힌다.
* [1분 마무리]와 [혼자 해보기]로 각 장에서 배운 내용을 완벽하게 복습한다. [해답]은 부록으로 제공!

CHAPTER 01 데이터 과학을 시작하기 전에
__1.1 다양한 데이터
____개별 데이터와 집계 데이터
____양적 자료와 질적 자료
__1.2 통계적 방법과 변수
____변수와 데이터
____확률변수
__1.3 엑셀을 이용한 데이터 과학
____셀과 셀 주소
____기본적인 계산
____함수를 사용하는 방법
____자주 사용하는 함수
[이 장의 핵심 정리]

CHAPTER 02 데이터 모으기
__2.1 데이터를 만드는 방법
____조사 대상 정하기
____조사 방법 고르기
____표본 고르기
__2.2 데이터를 모으는 방법
____질문을 만드는 방법
____선택지를 만드는 방법
____기존 자료를 사용해서 데이터를 모으는 방법
__2.3 데이터를 변환하는 방법
____설문조사 조사표 점검
____데이터 입력
____입력 데이터의 확인
[이 장의 핵심 정리]

CHAPTER 03 데이터 정리하기
__3.1 표본과 모수
____표본이란?
____모수란?
____표본과 모수의 관계
__3.2 데이터와 척도
____질적 자료
____양적 자료
__3.3 데이터의 분포
____생활 습관에 관한 설문 데이터 분포
____행정구역별 건강·의료 관련 데이터 분포
[이 장의 핵심 정리]

CHAPTER 04 집계는 어떻게 하지?
__4.1 데이터는 어떻게 입력하지?
____데이터 입력
____응답 내용
____주의해야 할 점
__4.2 전체 집계는 어떻게 하지?
____질적 자료 집계
____양적 자료 집계
[이 장의 핵심 정리]

CHAPTER 05 교차표 만들기
__5.1 교차표 작성 방법
__5.2 피벗 테이블 만드는 방법
__5.3 단일 응답의 교차 집계
__5.4 복수 응답의 교차 집계
__5.5 설문의 교차 집계
[이 장의 핵심 정리]

CHAPTER 06 통계 그래프 만드는 방법
__6.1 통계 그래프의 종류와 특징
____원 그래프
____띠 그래프
____막대 그래프
____꺾은선 그래프
____산포도
____레이더 차트
____상자 수염 그림
__6.2 통계 그래프 작성의 기본
____엑셀에서 통계 그래프 만드는 방법
____전체 집계, 교차 집계 엑셀 그래프 만들기
[이 장의 핵심 정리]

CHAPTER 07 통계학의 기초
__7.1 크기의 대표값(위치 모수)
____평균값과 산출 방법
____중앙값과 산출 방법
____최빈값과 산출 방법
평균값, 중앙값, 최빈값의 비교
__7.2 산포도의 대표값
____표본분산 구하기
____표본표준편차 구하기
____사분위범위 구하기
____표준편차 비교하기
____변화율
____분석 도구 사용
[이 장의 핵심 정리]

CHAPTER 08 추측과 판단
__8.1 측정값과 오차
__8.2 대표값의 추정
____평균값 추정
____분산 추정
____비율 추정
__8.3 검정 순서
[이 장의 핵심 정리]

CHAPTER 09 평균값 비교하기
__9.1 두 집단의 평균 차이 검정
__9.2 두 집단의 평균 차이 검정 예시
__9.3 대응표본 평균 차이 검정
__9.4 집단이 셋 이상인 경우의 평균 차이 검정
__9.5 집단이 셋 이상인 경우의 평균 차이 검정 예시
__9.6 분석 도구를 이용한 일원배치 분산분석
[이 장의 핵심 정리]

CHAPTER 10 질적 자료 분석
__10.1 연관성 측정하기
____어느 정도 연관이 있는지 측정하는 지표
____2×2 교차표의 경우
____분류 항목이 2개 이상인 교차표의 경우
__10.2 연관성 판단하기
____연관이 있는지 없는지 알아내는 방법
____검정 절차
__10.3 데이터가 적을 때의 대응 방법
[이 장의 핵심 정리]

CHAPTER 11 양적 자료 분석
__11.1 상관의 정도를 측정하는 상관계수
____상관관계의 정도
____상관계수 계산하기
____상관계수 읽는 방법
____상관 행렬 계산하기
__11.2 데이터로부터 예측하는 회귀 분석
____회귀 분석이란?
____회귀 분석 계산하기
__11.3 여러 요인을 분석하는 다중 회귀 모델
[이 장의 핵심 정리]

CHAPTER 12 공공 데이터 사용하기
__12.1 출생 관련 공공 데이터
____출생아 수와 조출생률
____합계 출산율
__12.2 사망 관련 공공 데이터
____사망자 수와 조사망률
____연령 표준화 사망률
[이 장의 핵심 정리]

CHAPTER 13 데이터 과학에서 실제로 발생하는 문제
__13.1 표본 크기 정하기
____모집단의 크기가 무한할 경우
____모집단의 크기가 유한할 경우
__13.2 이상치 찾아내기
____변수가 하나일 경우
____변수가 여러 개일 경우
__13.3 빠진 데이터 보정하기
[이 장의 핵심 정리]