저자 사카마키 류지는
주식회사 드리컴 데이터분석그룹 소속.
특기는 인간이 환경에 남기는 행동로그 분석하기. 환경학 박사.
前) 모 통신회사에서 마케팅리서치, 아이트래킹 분석 등을 거쳐 일본 내 전자상거래 사이트의 기술연구소에 역임했다. 現) 드리컴에서 소셜 게임과 각종 서비스의 로그 해석 업무. 데이터 분석을 통해 회사가 대박을 터뜨릴 수 있도록 열심히 노력 중이다.
목 차
CHAPTER 01 데이터 과학자라는 직업
_1.1 데이터 과학자란?
_1.2 데이터 과학자의 세 가지 타입
_1.3 데이터 과학자의 현실
CHAPTER 02 비즈니스에서의 데이터 분석 흐름
_2.1 데이터 분석의 다섯 가지 흐름
_2.2 현실의 모습과 이상적인 모습
_2.3 문제 발견
_2.4 데이터 수집과 가공
_2.5 데이터 분석
_2.6 액션
_2.7 정리
_2.8 R 언어 기초
CHAPTER 03 <사례 :히스토그램=""> 왜 매상이 감소하고 있는가?
_3.1 현실의 모습과 이상적인 모습
_3.2 문제 발견
_3.3 데이터 수집과 가공
_3.4 데이터 분석
_3.5 액션
_3.6 정리
_3.7 R 언어 코드 상세설명
CHAPTER 04 <사례 :="" 크로스="" 집계=""> 어떤 속성의 고객들이 떠나고 있는가?
_4.1 현실의 모습과 이상적인 모습
_4.2 문제 발견
_4.3 데이터 수집과 가공
_4.4 데이터 분석
_4.5 액션
_4.6 정리
_4.7 R 언어 코드 상세설명
CHAPTER 05 <사례 :="" a/b="" 테스트=""> 어느 쪽의 배너광고가 반응이 더 좋은가?
_5.1 현실의 모습과 이상적인 모습
_5.2 문제 발견
_5.3 데이터 수집과 가공
_5.4 데이터 분석
_5.5 액션
_5.6 정리
_5.7 R 언어 코드 상세설명
CHAPTER 06 사례 : <중회귀분석> 집객효과가 가장 큰 광고의 조합은 무엇인가?
_6.1 현실의 모습과 이상적인 모습
_6.2 문제 발견
_6.3 데이터 수집과 가공
_6.4 데이터 분석
_6.5 액션
_6.6 정리
_6.7 R 언어 코드 상세설명
CHAPTER 07 사례 : <로지스틱 회귀분석=""> 과거의 행동으로부터 현재의 행동을 예측할 수 있는가?
_7.1 스마트폰의 유저수를 늘리고 싶다
_7.2 ID 이전 실패가 원인
_7.3 정답을 포함한 데이터가 없을 때의 데이터 수집
_7.4 모델 검증
_7.5 액션
_7.6 정리
_7.7 R 언어 코드 상세설명
CHAPTER 08 <사례 :클러스터링=""> 어떤 고객층을 타깃으로 정할 것인가?
_8.1 어떤 유저들이 있는지 파악하고 싶다
_8.2 행동패턴으로 유저층 분류하기
_8.3 주성분을 설명변수로 사용하기
_8.4 클러스터링 실행
_8.5 액션
_8.6 정리
_8.7 R 언어 코드 상세설명
CHAPTER 09 <사례 :결정트리분석=""> 어떤 행동을 취한 고객들이 계속해서 이용하는가?
_9.1 이용시작 직후의 탈퇴자를 줄이고 싶다
_9.2 ‘재미’의 구조 이해하기
_9.3 클러스터를 설명변수로 사용하기
_9.4 결정트리분석 실행
_9.5 액션
_9.6 정리
_9.7 R 언어 코드 상세설명
CHAPTER 10 <사례 :="" 기계학습=""> 보다 즐거운 팀을 구성하기 위해서는?
_10.1 팀플레이 즐거움의 최대화
_10.2 데이터 분석을 통해 서비스에 부가가치 더하기
_10.3 요일에 영향을 받지 않는 데이터 만들기
_10.4 예측모델 구축
_10.5 액션
_10.6 정리
_10.7 R 언어 코드 상세설명
/사례>
출판사 서평
데이터 분석의 개론, 기초, 응용을 한 권으로
이 책의 독자는 데이터 분석가가 되고 싶은 사람, 데이터를 사업과 업무에 활용하고 싶은 기획자나 마케터, 혹은 데이터 분석과 관련된 업무를 신규로 시작하고 싶은 관리자이다. 현장에서 사용되는 데이터를 기반으로 데이터 분석을 설명하는 이 책은 총 3개 파트로 구성되어 있다. 왜 매상이 감소하고 있는가나 어떤 고객이 떠나고 있는가처럼 당장 급하고 관심있는 주제를 다루며, 데이터 분석의 기초를 설명하고, 결정트리 분석이나 기계학습 등을 활용해서 어떻게 데이터 분석을 응용할 수 있는가를 설명한다.
출판사 리뷰
데이터 전문가가 아닌 우리에게 정말 필요한 것은 데이터 분석이란 무엇인가, 데이터 과학이란 무엇인가를 이야기하는 이론서나 전문가나 쓰는 R 프로그래밍이 아니다. 이 책은 가볍게 개념과 이론을 살펴보고 나서 기업 분석가가 실제 데이터를 기반으로 당장 실무에서 데이터를 분석하고 활용하는 실용적인 방법을 알려준다.
이 책의 내용
- 왜 매상이 감소하는가?
- 어떤 특성의 고객들이 떠나는가?
- 어떤 배너광고의 반응이 더 좋은가?
- 집객효과가 가장 큰 광고 조합은 무엇인가?
- 과거 행동으로부터 현재 행동을 예측할 수 있는가?
- 어떤 고객층을 타깃으로 정할 것인가?
- 어떤 행동을 취한 고객들이 계속해서 이용하는가?
- 더 즐거운 팀을 구성하는 방법
