공식을 넘어서는 데이터 마인드셋
실무자를 위한 데이터 분석 실전 워크북
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9791165922542
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| Publication Date | 2023/11/24 |
| Pages/Weight/Size | 148*210*20mm |
| ISBN | 9791165922542 |
| Categories | 경제 경영 > 마케팅/세일즈 |
Description
모든 직장인이 데이터 활용 능력을 필요로 하는 시대, 이를 알려준다는 책과 강의가 넘쳐납니다.
그런데 과연 몇 시간 동안 파이썬 코드 몇 줄을 실행해 본다고 해서 데이터 분석을 잘 할 수 있게 되는 걸까요?
데이터를 잘 활용하기 위해 분석 프로그램이나 통계 지식을 익히는 것, 혹은 학위를 취득하는 것으로는 충분하지 않습니다. 다년간 데이터 기반으로 일하며 실무의 중심에 서 있는 프로덕트 매니저, 그리고 데이터 사이언티스트가 ‘이런 거 한 번에 정리된 책 하나 있으면 좋을 것 같은데.’라고 생각했던 것을 실전 노하우와 함께 엮었습니다. 이 책은 비전공자와 비전문가를 위해 데이터 분석의 6단계를 차근차근 안내하는 실용적인 분석 기본서입니다. 또한 언제든 꺼내어 찾아볼 수 있도록 비전공자를 위한 데이터 용어 백서와 SQL, 통계 기초 개념 별책부록을 구성하였습니다.
그런데 과연 몇 시간 동안 파이썬 코드 몇 줄을 실행해 본다고 해서 데이터 분석을 잘 할 수 있게 되는 걸까요?
데이터를 잘 활용하기 위해 분석 프로그램이나 통계 지식을 익히는 것, 혹은 학위를 취득하는 것으로는 충분하지 않습니다. 다년간 데이터 기반으로 일하며 실무의 중심에 서 있는 프로덕트 매니저, 그리고 데이터 사이언티스트가 ‘이런 거 한 번에 정리된 책 하나 있으면 좋을 것 같은데.’라고 생각했던 것을 실전 노하우와 함께 엮었습니다. 이 책은 비전공자와 비전문가를 위해 데이터 분석의 6단계를 차근차근 안내하는 실용적인 분석 기본서입니다. 또한 언제든 꺼내어 찾아볼 수 있도록 비전공자를 위한 데이터 용어 백서와 SQL, 통계 기초 개념 별책부록을 구성하였습니다.
Contents
들어가는 말
추천사
Chapter 1. 누구나 데이터를 분석하는 시대
1.1 데이터 분석가의 미래
1.2 우리 회사에는 어떤 데이터 분석이 필요할까?
1.3 데이터 분석을 활용하는 실무 사례
1.4 데이터 직군의 분류
1.5 비(非)데이터 직군의 데이터 분석
1.6 모두에게 데이터가 필요한 이유
Chapter 2. 공식이 아닌 관점을 탑재하라
2.1 데이터 분석에 통계 지식도, 하드 스킬도 중요하지 않은 이유
2.2 데이터 분석의 시작
2.3 데이터 분석으로 해결하고 싶은 비즈니스 문제 정의하기
2.4 데이터 마인드셋으로 가는 길
Chapter 3. 핵심 지표에 주목하라
3.1 내 손으로 괴물을 만들어버렸다!
3.2 좋은 지표란?
3.3 데이터 핵심 용어 백서 개념 백과사전
3.4 행동으로 이어질 수 없는 데이터는 쓰레기다
3.5 ‘수많은 지표’의 역설
Chapter 4. 실전 데이터 분석 6단계
4.1 획득 가능한 데이터 확인하기
4.2 가장 중요한 지표 정의하기: 북극성 지표, OMTM
4.3 진짜 지표를 찾아라
4.4 가장 적절한 데이터 주기 정의하기
4.5 비교 기준 정의하기
4.6 데이터 추출하기: 왜 SQL을 알아야 할까?
4.7 데이터를 분석하는 여러 프레임워크
4.8 회고하며 개선하기
4.9 데이터는 정직해야 한다
4.10 이제 성장이 시작된다
Chapter 5. 데이터 직군과 협업하는 방법
5.1 대표적인 3가지 데이터 직군: 데이터 분석가, 사이언티스트, 엔지니어
5.2 데이터 조직이 협업하는 방식
5.3 내가 요청한 업무는 어디로 갈까?
5.4 데이터 팀과 효율적으로 일하는 방법
5.5 데이터 직군과 점점 더 많이, 자주 일하게 될 미래
별책부록
1. 비전공자를 위한 SQL 기초
2. 비전공자를 위한 통계 기초
맺음말
추천사
Chapter 1. 누구나 데이터를 분석하는 시대
1.1 데이터 분석가의 미래
1.2 우리 회사에는 어떤 데이터 분석이 필요할까?
1.3 데이터 분석을 활용하는 실무 사례
1.4 데이터 직군의 분류
1.5 비(非)데이터 직군의 데이터 분석
1.6 모두에게 데이터가 필요한 이유
Chapter 2. 공식이 아닌 관점을 탑재하라
2.1 데이터 분석에 통계 지식도, 하드 스킬도 중요하지 않은 이유
2.2 데이터 분석의 시작
2.3 데이터 분석으로 해결하고 싶은 비즈니스 문제 정의하기
2.4 데이터 마인드셋으로 가는 길
Chapter 3. 핵심 지표에 주목하라
3.1 내 손으로 괴물을 만들어버렸다!
3.2 좋은 지표란?
3.3 데이터 핵심 용어 백서 개념 백과사전
3.4 행동으로 이어질 수 없는 데이터는 쓰레기다
3.5 ‘수많은 지표’의 역설
Chapter 4. 실전 데이터 분석 6단계
4.1 획득 가능한 데이터 확인하기
4.2 가장 중요한 지표 정의하기: 북극성 지표, OMTM
4.3 진짜 지표를 찾아라
4.4 가장 적절한 데이터 주기 정의하기
4.5 비교 기준 정의하기
4.6 데이터 추출하기: 왜 SQL을 알아야 할까?
4.7 데이터를 분석하는 여러 프레임워크
4.8 회고하며 개선하기
4.9 데이터는 정직해야 한다
4.10 이제 성장이 시작된다
Chapter 5. 데이터 직군과 협업하는 방법
5.1 대표적인 3가지 데이터 직군: 데이터 분석가, 사이언티스트, 엔지니어
5.2 데이터 조직이 협업하는 방식
5.3 내가 요청한 업무는 어디로 갈까?
5.4 데이터 팀과 효율적으로 일하는 방법
5.5 데이터 직군과 점점 더 많이, 자주 일하게 될 미래
별책부록
1. 비전공자를 위한 SQL 기초
2. 비전공자를 위한 통계 기초
맺음말