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앞으로 데이터 분석을 시작하려는 사람을 위한 책
구도 다쿠야 지음
루비페이퍼
 펴냄
20,000 원
18,000원 
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248쪽 | 2014-05-15
분량 보통인책 | 난이도 보통인책
상세 정보
데이터 분석의 실천적인 사례부터 데이터 분석 결과를 현장에 적용해 경영에 활용하는 방법까지 언급하는 책. 이 책에서는 회사에 있는 데이터를 활용하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다. 혹은, 유용하게 쓰일 데이터를 수집해 경영개선에 박차를 가하고 싶은 사람에게 뉴욕시에서 통계 디렉터를 역임한 저자가 비즈니스 가치와 연계되는 데이터 분석에 대해 아주 쉽게 해설한다.<BR> <BR> 데이터 분석 선진국인 미국에서 쌓은 풍부한 노하우를 토대로 기업에서 데이터 분석을 도입할 때 가져야 할 마음가짐, 조직 편성법, 실천법에 대해 구체적으로 소개한다. 데이터 분석의 궁극적 목표인 ‘의사 결정 프로세스의 최적화’를 설명하는 것은 물론이며, 전략 없는 경영, 부분 최적의 폐해와 전체 최적의 결여 등 많은 기업에서 경영의 발목을 잡아끄는 문제에 대한 해결의 실마리를 찾을 수 있다.<BR> <BR> 더불어 데이터 분석가를 꿈꾸며 분석 처리 기법을 공부하는 학생에게는 자신의 직업을 간접적으로 체험할 수 있어 단순히 툴에 얽매이는 것이 아니라 전체적인 숲을 볼 수 있는 시야를 기를 수 있는 기회를 제공한다.
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목차

역자 서문
서문
제1장 왜 국내 기업은 데이터 분석에 취약한가?
일본식 데이터 분석이란 무엇인가
이제 데이터 활용은 상식이다.
턱없이 부족한 일본의 통계학 교육
개인 정보의 이·활용의 차이
의사 결정에 꼭 필요한 데이터 분석
실패하지 않는 데이터 분석의 요건
‘미국의 방식은 일본에서 통하지 않는다.’라는 오해
국내의 ‘현장력’을 활용하자.
미국이 가르쳐 준 데이터 분석
뉴욕에서 본 ‘애널리틱스(분석)’의 현장
PCIP가 가져온 것
데이터 공유를 통한 다각적인 접근
분석을 무기로 삼는 조직의 정공법 ① 처음부터 전체 최적을 지향한다.
분석을 무기로 삼는 조직의 정공법 ② 임팩트가 큰 부분부터 착수한다.
분석을 무기로 삼는 조직의 정공법 ③ 강력한 리더십의 존재
분석을 무기로 삼는 조직의 정공법 ④ 힘의 원천은 팀 편성에서 나온다.

제2장 이것만큼은 알아 두자! 기본적인 통계 지식
'평균', '분산', '표준 편차'를 이해한다.
숫자의 거짓말에 속지 않기 위해
그래프를 보는 법을 알자.
‘평균’, ‘분산’, ‘표준 편차’로 무엇을 알 수 있을까?
표준 편차로 특수 사례를 정확히 파악한다.
표준 편차로 과잉 발주를 방지한다.
변동 계수로 서로 다른 속성을 비교한다.
알아 두면 도움이 되는 분석 수법
요약 통계량
베이지안 확률
상관 분석
K-평균법
협업 필터링
분산 분석
다중 회귀 분석
로지스틱 회귀 분석
[칼럼] 데이터 분석의 공과 과

제3장 데이터 분석을 실천한다
데이터 분석의 실천 요건
“일단 해 보자”가 최악인 이유
중요한 것은 ‘발사대’와 ‘착지점’
전체 최적을 노리지 않으면 의미가 없다.
사람은 데이터가 올바르다고 해서 반드시 움직이지는 않는다.
데이터를 '활용할' 사람을 키운다.
[칼럼] 통계학을 공부한 엘리트 신입 사원이 제 몫을 못하는 이유
데이터 분석을 경영에 활용한다.
데이터 분석을 성공시키기 위한 5단계
|단계 1| 필요한 멤버를 모은다.
왜 팀이 필요한가
세 가지 리더십을 확보한다.
프로젝트 멤버에게 필요한 기술
아웃소싱도 염두에 둔다.
|단계 2| 목적을 정한다.
도착점과 목표는 비슷하면서도 다르다.
‘80:20의 법칙’으로 파급 효과를 노린다.
데이터는 무조건 많을수록 좋은가
|단계 3| 데이터를 처리한다.
반드시 데이터가 완벽할 필요는 없다.
멈출 것인가, 달려 나갈 것인가
모델을 구축하기 전에 리스크를 알아 놓는다.
|단계 4| 모델링을 한다.
데이터 분석만으로는 가설을 만들 수 없다.
해결의 실마리는 현장에 있다.
오차는 무엇을 말하는가
|단계 5| 운용을 최적화한다.
유의성을 시험하기 위해 다시 현장으로
검증과 개선의 사이클에 끝이란 없다!

마무리
확대되는 데이터 분석의 영역 224
데이터 분석이 안전과 풍요를 가져온다.
채산성인가, 평등인가
보편성을 담보한다.
다양한 분야의 과제 해결을 위해
236 에필로그

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저자 정보
구도 다쿠야
액센츄어 애널리틱스 일본 총괄. 컬럼비아 대학의 지구 관측소에서 대규모 데이터를 다루는 기후 변동 등의 환경 과학 정책을 연구해 석사 학위를 받았으며, 카네기 멜론 대학 정보 공학 석사 학위를 취득했다. 블룸버그 시장의 뉴욕 시에서 통계 디렉터를 역임하고 2011년에 일본으로 돌아와 액센츄어에 복귀, 2013년 6월부터 현직을 맡고 있다. 제조, 유통업, 통신 하이테크 미디어 산업, 금융, 공공, 에너지 서비스 영역의 분석 경험을 활용해 기업과 행정 기관의 분석력 고도화와 가시화, 분석을 무기로 삼는 기업 조직의 구성을 지원하고 있다. SAS Institute 미국 본사 통계 아키텍트 고문 위원회에서 아시아 태평양 지구 대표 고문도 맡고 있다.
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남긴 글 1
정대성님이 이 책을 읽었어요
5년 전
데이터는 거짓말을 하지 않는다. 그러나 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다.
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