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빅 데이터 분석 자격증 통계분야 학습서

본서는 파이썬을 전혀 모르는 사람도, 프로그래밍을 전혀 해보지 않은 사람도 단계적으로 (step by step) 따라하다 보면 파이썬 기반의 통계분석을 용이하게 다룰 수 있도록 도와주는 이론서이자 실무 지침서입니다. 또한, 국내 빅 데이터 분석 및 데이터 사이언스 관련 자격증의 통계영역에 대한 대부분의 출제범위가 포함되어 있어 빅 데이터 분석 자격증을 준비하는 분들에게도 좋은 가이드라인이 됩니다. 이 책의 주요 특징은 다음과 같습니다.
ㆍ 통계분석기법을 비즈니스에 적용하기 위한 관점에서 꼭 필요한 이론만을 추출하여 정리하였습니다.
ㆍ 단순 기술통계부터 다변량 고급통계, 비모수 통계기법 등 비즈니스 분야에 가장 많이 사용되는 대부분의 통계분석 기법들을 다루었습니다.
ㆍ 책에서 다루는 모든 이론에 대해 100% 파이썬 실습을 제공합니다.
ㆍ 모든 파이썬 코드에 대한 상세하고 친절한 설명을 제공합니다.
ㆍ 모든 실습 주제는 현실적인 비즈니스 문제에 초점을 맞추었습니다.
ㆍ 실습용 데이터는 기업의 실제 마케팅 및 CRM 데이터를 기반으로 추출되었습니다.

chaper 01 마케팅과학을 위한 통계분석
1.1 마케팅의 변화
1.2 마케팅과 통계
1.3 마케팅을 위한 통계분석 기법
[1] 기초 통계분석 기법
[2] 인과관계 분석기법
[3] 기타 다변량 통계분석 기법
1.4 통계분석을 활용한 문제해결 과정
[1] 문제파악 및 가설 수립
[2] 유의수준 및 임계치 설정
[3] 분석 및 검정 통계량 산출
[4] 결과 해석 및 가설 검증

chapter 02 확률통계개론
2.1 확률기초이론
[1] 확률
[2] 확률변수와 확률분포
2.2 통계기초이론
[1] 통계학
[2] 추정
[3] 가설검정

chapter 03 파이썬 기초
3.1 파이썬 소개
[1] 왜 파이썬인가?
[2] Anaconda python 실습 환경 구축
3.2 파이썬 프로그램 기초
[1] 파이썬의 자료형
[2] 파이썬 제어문
3.3 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리
[1] 통계분석을 위한 라이브러리
[2] Numpy
[3] Pandas

chapter 04 데이터 전처리 및 기초분석
4.1 분석을 위한 데이터 준비
[1] 실습용 데이터 다운로드
[2] 분석 데이터 설명
[3] 데이터 불러오기
4.2 데이터 전처리 및 파생변수 생성
[1] 데이터 전처리
[2] 파생변수의 생성
4.3 유용한 통계 그래프
[1] 히스토그램
[2] 산점도
[3] 파이차트
[4] 상자그림

chapter 05 기술통계분석
5.1 평균, 분산, 표준편차
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
5.2 왜도와 첨도
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
5.3 기타 기술통계량
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석

chapter 06 t-검정
6.1 t-검정 기초
6.2 일표본 t-검정
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
6.3 독립표본 t-검정
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
6.4 쌍체표본 t-검정
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석

chapter 07 상관관계 분석
7.1 수치형 변수의 상관관계 분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
7.2 편(부분) 상관관계 분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
7.3 순서형 변수의 상관관계 분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
7.4 정준상관분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석

chapter 08 범주형 데이터 분석
8.1 적합도 검정
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
8.2 독립성 검정
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
8.3 동질성 검정
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석

chapter 09 신뢰성 분석
9.1 신뢰성과 타당성
[1] 측정오차
[2] 신뢰성
[3] 타당성
9.2 내적일관성 분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석

chapter 10 분산분석
10.1 분산분석 기초
[1] 분산분석의 종류
10.2 일원분산분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
10.3 이원분산분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
10.4 다변량분산분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
10.5 공분산분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석

chapter 11 회귀분석
11.1 회귀분석 기초
11.2 단순회귀분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
11.3 다중회귀분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
11.4 더미변수를 이용한 회귀분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석

chapter 12 요인 분석
12.1 요인분석 기초
[1] 요인추출방법
[2] 요인 분석의 주요지표
[3] 요인의 회전
[4] 요인분석의 유형
12.2 탐색적 요인분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석

chapter 13 분류예측분석
13.1 분류예측분석 기초
13.2 선형판별분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
13.3 로지스틱 회귀분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석

chapter 14 군집분석
14.1 군집분석 기초
14.2 계층적 군집분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
14.3 비계층적 군집분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석

chaper 15 포지셔닝 분석
15.1 포지셔닝 분석 기초
15.2 다차원 척도법
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석
15.3 상응분석
[1] 개념 및 주요 이론
[2] 분석 및 해석

chapter 16 컨조인트 분석
16.1 개념 및 주요 이론
16.2 컨조인트 분석을 위한 조사 및 분석 과정
16.3 시장점유율 예측
16.4 분석 및 해석

chapter 17 비모수 통계분석
17.1 비모수 통계분석 기초
17.2 적합도 검정
[1] RUN 검정
[2] Kolmogorov-Smirnov 검정 (단일표본)
17.3 동질성 검정
[1] Wilcoxon 부호-순위 검정
[2] Mann-Whitney U 검정
[3] Kruskal-Wallis H 검정
[4] Friedman 검정
17.4 상관성 검정
[1] Kendall 서열상관 분석