빅데이터를 지배하는 통계의 힘 : 데이터활용 편

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빅데이터를 지배하는 통계의 힘 : 데이터활용 편 빅데이터를 지배하는 통계의 힘 시리즈

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ISBN
9788963222059
쪽수 : 340쪽
니시우치 히로무  |  비전코리아  |  2023년 05월 12일
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책 소개
| 감수자의 글 | 머리말_통계분석보다 리서치 디자인이 먼저다 | 이 책의 구성 1장 경영전략을 위한 통계 01 데이터로 전략을 이끌어라 02 경영전략 이론 배경1 - 포터의 SCP 이론 03 경영전략 이론 배경2 - 전략 적합성 04 경영전략을 위한 분석 순서1 - 분석 대상 설정 05 경영전략을 위한 분석 순서2 - 변수 아이디어 내기 06 경영전략을 위한 분석 순서3 - 데이터 수집 07 경영전략을 위한 분석 순서4 - 분석과 해석 1장 정리 통계 보충 칼럼1 - 분산성분 분석 또는 혼합효과 모델 2장 인적자원관리를 위한 통계 01 우수한 사람은 채용하고 있는가 02 일반지능과 상황적합이론 03 인사관리를 위한 분석 순서1 - 분석 대상 설정 04 인사관리를 위한 분석 순서2 - 변수 아이디어 내기 05 인사관리를 위한 분석 순서3 - 데이터 수집 06 인사관리를 위한 분석 순서4 - 데이터 분석 07 인사관리를 위한 분석 순서5 - 분석 결과 해석 2장 정리 통계 보충 칼럼2 - 중단과 절단 3장 마케팅을 위한 통계 01 마케팅전략과 고객 중심주의 02 현대 마케팅의 기초 지식 03 마케팅을 위한 분석 순서1 - ‘누구에게 팔지’를 위한 데이터 준비 04 마케팅을 위한 분석 순서2 - ‘누구에게 팔지’를 위한 분석 05 마케팅을 위한 분석 순서3 - ‘무엇을 팔지’를 위한 데이터 준비 06 마케팅을 위한 분석 순서4 - 통합행동 이론을 이용한 질적조사 07 마케팅을 위한 분석 순서5 - ‘무엇을 팔지’를 위한 데이터 분석과 해석 08 마케팅을 위한 분석 순서6 - ‘네 가지 P’를 위한 분석 3장 정리 통계 보충 칼럼3 - 의사결정나무분석과 랜덤 포레스트 4장 실무 개선을 위한 통계 01 데밍의 새로운 매니지먼트 02 부분최적에서 전체최적으로 03 가치사슬과 부서별 아웃컴, 해석단위 04 업무 데이터에서 분석을 위한 데이터로 05 데이터의 품질 향상과 가공 시 주의점 06 통찰을 위한 분석과 예측을 위한 분석 07 자기회귀 모델과 교차타당도 4장 정리 통계 보충 칼럼4 - 집단지성을 활용한 예측방법 | 감사의 말 | 참고문헌
상세이미지
저자 소개
저자 : 니시우치 히로무 1981년 출생. 도쿄대학교 의학부 졸업(생물통계학 전공). 도쿄대학 대학원 의학연구과 의료 커뮤니케이션학 분야 조교수, 대학원 의료정보네트워크 연구센터 부 센터장, 다나 파버 하버드 암 연구센터(Dana-Farber Cancer Institute, DFCI) 객원연구원을 거쳐 현재는 주식회사 <데이터 비히클>을 창업. 자신의 노하우를 활용한 데이터 분석지원 툴인 ‘데이터 드라이버(Data Diver)’ 등의 개발, 판매와 관과 민의 데이터 활용 프로젝트 지원에 종사하고 있다. 저서로 《빅데이터를 지배하는 통계의 힘》, 《빅데이터를 지배하는 통계의 힘-실무활용편》, 《무조건 가위바위보 이기는 법》, 《1억 명의 사람을 위한 통계분석》, 《엑셀에 있는 간단한 통계분석의 기본》, 《직장인 고민, 답은 이미 나와 있다》, 《콜레라가 가르쳐준 것》, 《세상에서 가장 알기 쉬운 의료통계》 등이 있다. 역자 : 위정훈 고려대학교 서어서문학과를 졸업하고 도쿄대학 대학원 총합문화연구과 객원연구원으로 유학했다. 인문, 정치사회, 문학 등 다양한 분야의 출판기획과 번역가로 활동하고 있다. 옮긴 책으로 《통계가 빨라지는 수학력》, 《회사에서 꼭 필요한 최소한의 수학》, 《뿌리 깊은 인명 이야기》, 《왜 인간은 전쟁을 하는가》, 《의료천국, 쿠바를 가다》, 《교육천국 쿠바를 가다》 등 다수가 있다. 감수 : 홍종선 성균관대학교 통계학과를 졸업하고 미국 아이오와주립대학교(Iowa State University)에서 통계학 석사, 박사 학위 취득, 현재 성균관대학교 통계학과 교수이다. 또한 한국데이터정보과학회 부회장을 역임 중이며 스포츠통계연구회 회장으로도 활동하고 있다. 그동안 30여 권의 저서를 집필했으며 150편 이상의 논문을 국내와 국제학회지에 게재하였다.
목 차
잘나가는 일류 기업은 통계를 어떻게 사용하는가 데이터를 실제 이익으로 바꾸고 싶은 비즈니스맨을 위한 일대일 통계 자료 분석 방법과 실행 가이드북 지금 비즈니스맨에게 가장 필요한 것은 실무 현장에 바로 적용하여 이익을 내는 ‘실무자용 빅데이터 분석 활용법이다. 《빅데이터를 지배하는 통계의 힘- 데이터활용 편》에서는 경영 전략, 인적자원 관리, 마케팅, 실무 영역으로 나누어 경영자나 비즈니스맨이 각자의 업무 파트에서 당장 따라 해볼 수 있는 통계분석 활용법을 제시한다. ‘통계의 힘’ 시리즈 1권과 2권으로 무장한 독자들에게 《빅데이터를 지배하는 통계의 힘 - 데이터활용 편》은 통계를 비즈니스 현장에서 실무적으로 적용했을 때 그것이 기업의 이익으로 직접적이고 효과적으로 연결될 수 있음을 보여준다. 독자들 이 책에서 소개된 다양한 활용 방법을 통하여 일류 기업들이 데이터 연구를 통해 어떤 목적을 가지고 자료를 모으고 변수를 상정하여 진짜 이익을 어떻게 만들어내는지 그 차이를 발견할 수 있다. 경영학적인 면과 통계학적인 면을 합하여 실제 업무 현장에서 데이터를 활용하고 적용할 수 있도록 다양한 사례를 소개하였음은 물론, 데이터 수집은 물론 분석상의 구체적인 주의사항에 대해서도 다루고 있어서 그동안 데이터 전문가나 컨설턴트에게 많은 보수를 지불하기만 할 뿐 데이터 분석을 통한 실제적인 성과나 이익을 얻지 못했다면 이 책이 크게 도움이 될 것이다.
출판사 서평
수식을 최대한 줄여 통계의 이해도를 높이다 이 책의 모든 설명은 수식 없이 문장과 그림만으로 이해할 수 있도록 꾸몄다. 본질적인 이해를 돕기 위해 어쩔 수 없이 수식을 등장시켜야 할 경우엔 가급적 정수나 분수를 사용해 초등학생도 이해할 수 있도록 최대한 배려하여 본문의 이해에는 전혀 영향을 받지 않도록 하였다. 또한 빅데이터를 잘 활용하고 있는 기업의 사례들을 그래프와 표를 통해 자사에 축적된 데이터와 통계를 어떻게 활용해 지금 우리 회사에 가장 필요한 인재를 뽑는 면접, 시험법을 고민하고 통계 검정을 통해 이를 다시 적용하기에 기업에 혁신을 불러오는지를 알아보기 쉽게 충분히 설명해주고 있다. 비즈니스, 경영을 위한 통계 기법을 정리하다 먼저 책의 1장에서는 기업의 수익성을 좌우하는 경영전략의 토대가 되는 경영학 이론과 선행연구를 소개하고, 실제 어떤 데이터를 어떻게 분석하면 좋은가 하는 구체적인 순서와 상세한 주의사항을 설명한다. 물론 경영전략의 결정에는 센스도 필요하지만 경영학 이론과 선행연구를 적절히 이용하면 보다 유망한 전략을 발견할 수 있다. 이렇게 세워진 경영전략의 실현을 위해 크게 두 가지가 필요하다. 기업 내부에 존재하는 인재 관리와 외부에 존재하는 고객 관리다. 일반적으로 전자는 인적자원관리, 후자는 마케팅이라 불리는데 각각 2장과 3장에서 역시 기초 이론과 선행연구를 토대로 구체적인 데이터 분석과 활용 순서를 이야기한다. 요컨대 생산성이 높고 우수한 인재를 보유하고 수익성이 높은 우량고객을 상대로 사업을 할 수 있다면 DM 발송 방법 같은 소소한 업무의 최적화보다 기업은 이익면에서 더 큰 효과를 올릴 수 있는 것이다. 마지막 4장에서는 실무 개선방안을 이야기한다. ‘빅데이터의 성공사례’가 별로 나오지 않는 영역도 포함해 기업의 모든 업무는 데이터에 의해 생산성이 개선될 수 있으며, 현재 많은 기업이 다양한 업무에 IT를 도입하고 의식하지 못하지만 데이터도 축적되어 있다. 여기서는 각자의 업무에서 어떻게 생산성을 높이고 어떤 데이터를 어떤 측면에서 분석해야 하는가 등을 전체적으로 훑어본다. 또한 현재 축적되어 있는 업무 시스템의 데이터를 어떻게 분석 가능한 상태로 가공해야 하는지에 대해서도 이야기한다. 추천사 ‘빅데이터’에서 가장 중요한 것은 엄청난 자료 분석이고, 이 자료 분석을 하는 데 가장 유용한 학문이 통계학이다. 통계학은 각종 학문 분야에서 폭넓게 사용되는데 특히 비즈니스 부문에서 엄청나게 폭발적인 힘을 발휘하고 있음을 이 책을 통해 다시금 깨달았다. 동시대에 살고 있는 많은 사람들이 이 책을 읽었으면 좋겠다. - 홍종선(성균관대학교 통계학과 교수)
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