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엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학 : 데이터 수집부터 분석, 문제 해결까지!
- 저 : 우와후지 이치로우, 니시카와 히로아키, 아사쿠라 마사미, 모리모토 에이이치
- 역 : 진솔
- 출판사 : 한빛미디어
- 발행 : 2019년 03월 04일
- 쪽수 : 319
- ISBN : 9791162241530
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책소개
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
출판사 서평
[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 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!
추천사
이 책은 데이터 분석에 입문하고자 하는 독자의 눈높이에 맞춰 전문적인 분석 프로그래밍 언어(파이썬, R 등)가 아닌 누구나 쉽고 편하게 접할 수 있는 엑셀을 활용하여 분석 툴에 대한 접근성을 높이고, 통계 분석의 필요성과 분석 기법에 대한 내용을 연결하여 쉽게 이해할 수 있도록 설명했습니다.
(『처음 시작하는 R 데이터 분석』 저자 )
목차
시작하며
옮긴이의 말
감수자의 말
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]
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저자소개
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시즈오카(&#-26791;岡) 대학 인문사회과학부 교수. 전공은 통계학, 과학사(통계학사, 확률논사). 데이터 사이언스 관련 저서ㆍ번역으로 [データサイエンス入門 – Excelで学ぶ統計データの見方ㆍ使い方ㆍ集め方] 옴사 (공저), [調査と分析のための統計 - 社会ㆍ経済のデータサイエンス] 丸善(마루젠) (공저), [数式なしでわかるデータサイエンス-ビックデータ時代に必要なデータリテラシー] 옴사 (번역) 등
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저자 진솔은 리눅스와 Vim을 좋아하는 게임 서버 프로그래머다. 일본 유학 후 게임 기획자로 일하다 프로그래머로 전직하였으며, 유저와 재미있게 놀아줄 수 있는 인공지능을 만드는 것이 앞으로의 목표다. 현재는 넥슨코리아에서 게임 프로그래머로 근무 중이다. 『손으로 익히며 배우는 네트워크 첫걸음』(한빛미디어, 2017), 『아무것도 모르고 시작하는 인공지능 첫걸음』(한빛미디어, 2018)을 번역했다.
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