데이터 과학을 기반으로 프로그래밍 언어나 통계학과 관련된 지식이 없는 사람도 누구나 쉽게 사용할 수 있는 엑셀을 통해서 데이터 분석을 할 수 있도록 구성되어 있다. 공부할 내용을 미리 살펴보고, [1분 문제 정리]를 통해 세부적으로 학습해야 할 내용을 포인트로 짚어주며, 방금 배운 개념과 이론을 [직접 해보기]를 통해 직접 따라하며 익힌다. [1분 마무리]와 [혼자 해보기]로 각 장에서 배운 내용을 완벽하게 복습할 수 있다.
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저자 소개
지은이 : 우와후지 이치로우 현재 시즈오카 대학 인문사회학부 교수
지은이 : 니시카와 히로아키 현재 시즈오카 현립 대학 간호학부 교수. 보건학 박사
지은이 : 아사쿠라 마사미 현재 주식회사 비디오 리서치 수학통계부
지은이 : 모리모토 에이이치 현재 주식회사 비디오 리서치 수학통계부
옮긴이 : 진솔 리눅스와 Vim을 좋아하는 게임 서버 프로그래머. 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.
목 차
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 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]
출판사 서평
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
이 책의 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 책의 특징] * 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!
