챗GPT로 시작하는 데이터 리터러시

AI 시대, 데이터와 함께 도약하다
『챗GPT로 시작하는 데이터 리터러시』

우리는 지금 AI와 데이터가 이끄는 시대에 살고 있다. 데이터는 단순한 숫자의 집합이 아니라, 혁신과 성장을 이끄는 핵심 도구이며, 미래를 설계하는 데 반드시 필요한 언어가 되었다. 『챗GPT로 시작하는 데이터 리터러시』는 데이터를 처음 접하는 초보자부터 실무에서 데이터를 다루는 전문가까지 누구나 쉽게 접근할 수 있는 데이터 분석과 AI 활용의 완벽한 길잡이다. AI, 특히 생성형 AI인 챗GPT를 활용하여 복잡해 보이는 데이터 분석 과정을 단순화하고, 실질적으로 데이터에서 의미를 발견하는 방법을 알려준다. 이 책을 통해 데이터와 AI를 활용한 혁신적인 의사결정의 세계에 한 발 더 가까워질 수 있다.

[머리말] AI와 함께하는 데이터 리터러시의 첫걸음

[제1장] 데이터 리터러시 및 데이터 분석 이해

생각해 볼 문제
1. 생성형 AI 활용과 데이터 리터러시
2. 데이터 이해와 데이터 종류
3. 생성형 AI를 활용한 데이터 분석
4. 챗GPT를 활용한 데이터 분석
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[제2장] 시장조사 및 1차 데이터 수집 방법 이해

생각해 볼 문제
1. 시장조사와 마케팅 조사의 차이
2. 조사 프로세스 및 조사 설계
3. 조사 목적과 데이터 수집, 그리고 분석의 관계
4. 질문지 작성 시 유의 사항
5. 챗GPT를 이용한 시장 조사
6. 구글 설문지를 이용한 서베이
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[제3장] 2차 데이터 수집 방법과 데이터 전처리 이해

생각해 볼 문제
1. 2차 데이터와 공공 데이터
2. 웹 데이터 수집 : 웹 스크래핑
3. 데이터 전처리
4. 공공 데이터 수집
5. 챗GPT를 이용한 웹 데이터 수집
6. 챗GPT를 이용한 데이터 전처리
7. 파워 쿼리를 이용한 데이터 전처리
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[제4장] 탐색적 데이터 분석 및 데이터 특성 이해

생각해 볼 문제
1. 탐색적 데이터 분석과 확증적 데이터 분석 비교
2. 탐색적 데이터 분석 이해
3. 문제 해결과 의사결정을 위한 탐색 과정으로서 통계
4. 데이터 분석을 위한 기초 통계
5. 탐색적 데이터 분석 수행 절차
6. 챗GPT를 이용한 탐색적 데이터 분석
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[제5장] 통계적 가설 검정 및 A/B 테스트 이해

생각해 볼 문제
1. 통계 이해 : 기술 통계와 추론 통계
2. 통계적 가설 검정
3. A/B 테스트
4. 챗GPT를 이용한 통계적 가설 검정
5. 챗GPT를 이용한 A/B 테스트 분석
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[제6장] 상관관계 및 연관성 이해

생각해 볼 문제
1. 변수 간의 관계 이해하기
2. 연관성 분석 : 상관 분석
3. 사례연구 : 구매 이력 데이터를 이용한 상품 간 연관성 찾기
4. 두 변수의 관계 파악을 위한 산점도 이해
5. 상관 분석을 위한 데이터 수집 및 데이터 전처리
6. 챗GPT를 이용한 상관분석
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[제7장] 인과 관계 및 예측 분석 이해

생각해 볼 문제
1. 회귀분석 이해
2. 회귀분석 방법과 회귀 모델
3. 사례연구 : 매장 면적과 매출 총이익 간의 인과 관계
4. 챗GPT를 이용한 회귀분석
5. 챗GPT를 이용한 판매 예측 모델
6. 판매량 예측 모델 구축
7. 예측 모델 성능 평가
8. 예측 모델 생성 및 엑셀 시뮬레이션
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[제8장] 군집 분석 및 고객 세분화 이해

생각해 볼 문제
1. 군집 분석 이해
2. 군집 분석의 주요 기법(알고리즘)
3. 고객 세분화와 타깃 마케팅
4. 고객 분석 모형 및 세분화 분석 프로세스
5. 챗GPT를 이용한 군집 분석
6. 챗GPT를 이용한 고객 프로파일링
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[제9장] 텍스트 데이터 분석 및 텍스트 마이닝 이해

생각해 볼 문제
1. 텍스트 데이터 분석 이해
2. 형태소 분석
3. 검색 트렌드 분석
4. 감성(긍정·부정) 분석
5. 연관어 분석
6. 워드 클라우드 분석
7. 챗GPT를 이용한 텍스트 데이터 전처리
8. 챗GPT를 이용한 텍스트 클러스터링 및 개선 방안 도출
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[제10장] 시각화 분석과 데이터 기반 결론 도출 이해

생각해 볼 문제
1. 데이터 시각화 이해
2. 데이터 시각화를 위한 차트의 요소와 종류
3. 데이터 기반 결론 도출
4. 챗GPT를 이용한 시각화 분석
5. 챗GPT와 AI 도구를 이용한 데이터 분석 보고서 작성
6. 문제해결을 위한 데이터 활용 사고법
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[맺음말] 데이터 리터러시로 여는 새로운 미래

구자룡

데이터 기반 컨설팅 전문기관인 밸류바인의 대표이며, 데이터 분석가, 마케팅 컨설 턴트, 강사, 칼럼니스트로 활동하고 있습니다. 마케팅 전공의 경영학 박사이며, 정보 처리기사1급과 빅데이터전문가1급 자격증이 있다. 데이터로 센싱하고, 데이터 분석으 로 통찰하여 고객의 가치를 극대화 하는 사명을 가지고 있습니다. 『AI 데이터 분석』 (2024), 『데이터 마인드 기르는 습관』 (2024), 『직장 없는 시대의 브랜딩』 (2022), 『지금 당장 마케팅 공부하라』 (2019), 『마케팅 리서치』 (2017), 『시장조사의 기술』 (2006), 『한 국형 포지셔닝』 (2003) 등이 있습니다.

한국금융연수원에서 ‘빅데이터를 활용한 금융마케팅’, ‘금융빅데이터 분석 사례연 구’, 한국생산성본부에서 ‘고객가치 창출을 위한 고객니즈 데이터 분석’, ‘마켓센싱 역량강화(마케팅통찰력개발)’, 그리고 국가공무원인재개발원에서 ‘데이터 러터리시 역 량 강화’, ‘데이터 기반 문제해결’, ‘엑셀로 배우는 초급 데이터 분석’ 등으로 출강하 고 있습니다. 패스트캠퍼스에서 ‘초격차 패키지 : 한 번에 끝내는 디지털 마케팅-엑 셀을 활용한 소비자 리서치와 통계’, 엘캠퍼스에서 ‘전직원이 알아야 할 데이터 기반 문제해결 방법’, 그리고 투썬에듀에서 ‘노코드 데이터 분석으로 디지털 역량 레벨업! (feat. 엑셀 & 파워BI & 챗GPT)’ 등의 동영상 과정이 있습니다.

통계청 통계교육원에서 발행하는 『통계의 창』에 2018년부터 데이터 리터러시 관련 칼럼을 연재하고 있습니다.

Publication Date	2025/02/06
Pages/Weight/Size	15222524mm
ISBN	9791194543008
Categories	자기계발