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스프레드시트부터 프로그래밍 언어까지 3가지 도구로 배우는 실전 데이터 분석 가이드

이 책은 기본적인 데이터 분석과 데이터 분석 스택을 확실히 이해할 수 있는 개념서입니다. 엑셀뿐 아니라 프로그래밍 언어인 R과 파이썬을 사용하여 탐색적 데이터 분석 및 가설검정 방법을 익힐 수 있도록 안내합니다. 엑셀에 익숙하다면 자연스럽게 프로그래밍의 세계에 입문하고, 프로그래밍 언어에 익숙하다면 데이터 분석의 개념과 구현 방법을 살펴볼 기회를 얻을 수 있습니다. 스프레드시트로 주요 통계 개념을 익히고, 데이터 조작의 개념을 R과 파이썬 프로그래밍에 적용하며, 책에서 소개하는 도구와 프레임워크를 고급 데이터 분석 기술에 활용해볼 수 있습니다.

필수 개념과 다양한 도구 활용법을 한 권에 담은 데이터 분석 입문자 필독서!

다양한 데이터 분석 도구와 관련 도서를 접하기는 쉬워졌지만, 무엇을 먼저 공부해야 할지 몰라 입문자가 데이터 분석을 시작하는 것은 여전히 어렵습니다. 이 책은 프로그래밍을 모르는 사람도 데이터 분석을 시작할 수 있도록 안내합니다. 먼저 가장 직관적이고 효율적인 엑셀을 사용하여 탐색적 데이터 분석, 확률, 회귀 분석과 같은 통계 개념을 알기 쉽게 설명합니다. 그리고 R과 파이썬을 사용하여 앞에서 배운 개념을 실습합니다. 엑셀, R과 파이썬은 상호 보완적인 데이터 분석 도구입니다. 예를 들어 파이썬을 사용하여 엑셀 기반 리포트 생성을 자동화하거나 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터를 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼의 대시보드로 가져올 수 있습니다. 따라서 데이터 분석에 필요한 기본 개념과 3가지 핵심 도구 사용법을 알면 더욱 강력한 고급 분석을 수행할 수 있으며, 각 데이터 분석 스택에 맞는 도구를 선택하여 적절한 분석을 수행하는 능력을 기를 수 있습니다. 이 책 한 권으로 손쉽게 데이터 분석 공부를 시작해보세요!

주요 내용
● 엑셀로 배우는 데이터 분석 기초
○ 탐색적 데이터 분석
○ 확률
○ 통계적 추론
○ 상관 분석과 회귀 분석
● R을 사용한 데이터 분석
● 파이썬을 사용한 데이터 분석

정미래(삼성리서치 Data Research팀 연구원)
어떻게 데이터 분석을 시작해야 할지 모르겠나요? 프로그래밍에 익숙해야 시작할 수 있을 것만 같으신가요? 데이터 분석을 시작하는 모든 사람에게 이 책을 추천드립니다. 익숙한 도구인 엑셀을 사용하여 데이터 분석의 기초 개념을 학습하고 이러한 개념을 프로그래밍 언어로 실습해보면서 데이터 분석과 친해질 수 있는 책입니다. 데이터 분석 분야의 실무자가 번역하여 어색함 없이 쉽게 읽히는 점이 큰 장점인 입문서입니다.

박예원(네이버 ML 엔지니어)
오늘날 데이터 분석 도구가 다양해지고 관련 내용을 접하기는 쉬워졌지만 데이터 분석을 시작하려는 초보자가 이를 공부하기는 쉽지 않습니다. 이 책은 프로그래밍을 모르는 독자도 친숙한 엑셀로 데이터 분석에 필수적인 통계 이론을 배울 수 있습니다. 그리고 R과 파이썬을 사용하여 데이터를 스스로 분석할 수 있도록 돕습니다. 데이터에서 무궁무진한 인사이트를 발굴하고 싶은 독자에게 소중한 첫걸음이 되어줄 것입니다.

제상현(카카오엔터프라이즈 ML 리서치 엔지니어)
수많은 기업과 프로젝트에서 통계 모델 및 AI/ML의 활용은 필수 요소가 되고 있습니다. 현업 연구자와 엔지니어가 연구 개발 과정에서 가장 많은 시간을 들이는 작업은 바로 데이터 분석입니다. 이 책은 데이터 분석 실무자가 애정하는 엑셀, R 그리고 파이썬을 모두 아우르고 있습니다. 도구를 다루는 것에 그치지 않고, 기초적인 확률 이론과 가설 검증 과정 같은 중요한 개념도 쉽게 익힐 수 있도록 돕습니다. 실무에서 해결하고자 하는 많은 문제의 답은 결국 '데이터'에 있습니다. 이 책은 데이터에서 답을 찾고자 하는 이들에게 좋은 가이드북이 될 것입니다.

조던 골드마이어(마이크로소프트 엑셀 MVP)
엑셀 활용부터 데이터 과학 이론과 분석까지 필요한 모든 내용을 담았습니다.

에이든 존슨(Breakthrough Data Science 데이터 과학자 겸 멘토)
비즈니스와 데이터 분석 입문자를 위한 필독서

[PART 1 엑셀로 배우는 분석의 기초]

CHAPTER 1 탐색적 데이터 분석의 기초
1.1 탐색적 데이터 분석이란 무엇인가?
1.2 엑셀에서 변수 탐색하기
1.3 마치며
1.4 연습 문제

CHAPTER 2 확률의 기초
2.1 확률분포
2.2 마치며
2.3 연습 문제

CHAPTER 3 통계적 추론의 기초
3.1 통계적 추론의 프레임워크
3.2 해석은 당신의 손에 달려있다
3.3 마치며
3.4 연습 문제

CHAPTER 4 상관 분석과 회귀 분석
4.1 상관관계의 개요
4.2 상관 분석에서 회귀 분석으로
4.3 엑셀의 선형회귀 분석
4.4 결과 다시 보기: 허위관계
4.5 마치며
4.6 프로그래밍으로 나아가기
4.7 연습 문제

CHAPTER 5 데이터 분석 스택
5.1 통계, 데이터 분석 그리고 데이터 과학
5.2 데이터 분석 스택의 중요성
5.3 마치며
5.4 다음에 배울 내용
5.5 연습 문제

[PART 2 엑셀에서 R로]

CHAPTER 6 엑셀 사용자를 위한 R 첫걸음
6.1 R 내려받기
6.2 R스튜디오 시작하기
6.3 R의 패키지
6.4 R, R스튜디오, R 패키지 업그레이드
6.5 마치며
6.6 연습 문제

CHAPTER 7 R
7.1 벡터
7.2 엑셀 테이블에서 R의 데이터프레임으로
7.3 R에서 데이터 가져오기
7.4 데이터프레임 탐색
7.5 마치며
7.6 연습 문제

CHAPTER 8 R의 데이터 조작과 시각화
8.1 dplyr로 데이터 조작하기
8.2 ggplot2를 사용한 데이터 시각화
8.3 마치며
8.4 연습 문제

CHAPTER 9 한 걸음 더: R로 데이터 분석하기
9.1 탐색적 데이터 분석
9.2 가설검정
9.3 마치며
9.4 연습 문제

[PART 3 엑셀에서 파이썬으로]

CHAPTER 10 엑셀 사용자를 위한 파이썬 첫걸음
10.1 파이썬 내려받기
10.2 주피터 시작하기
10.3 파이썬의 모듈
10.4 파이썬, 아나콘다, 파이썬 패키지 업그레이드
10.5 마치며
10.6 연습 문제

CHAPTER 11 파이썬의 자료구조
11.1 NumPy 배열
11.2 NumPy 배열 인덱싱과 서브세팅
11.3 pandas 데이터프레임
11.4 파이썬에서 데이터 가져오기
11.5 데이터프레임 탐색
11.6 마치며
11.7 연습 문제

CHAPTER 12 파이썬의 데이터 조작과 시각화
12.1 열 단위의 연산
12.2 행 단위의 연산
12.3 데이터 집계와 조인
12.4 데이터 재구성
12.5 데이터 시각화
12.6 마치며
12.7 연습 문제

CHAPTER 13 한 걸음 더: 파이썬으로 데이터 분석하기
13.1 탐색적 데이터 분석
13.2 가설검정
13.3 마치며
13.4 연습 문제

CHAPTER 14 마치며