실무에 바로 쓰는 일잘러의 엑셀 데이터 분석(제이펍)

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실무에 바로 쓰는 일잘러의 엑셀 데이터 분석(제이펍)

Woomii 2023. 3. 4. 14:23

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기본정보

저자	에이블런(지나, 제임스)
출판사	제이펍
쪽수	268쪽
독서기간	2023년 3월
매체	종이책

[1장 | 데이터로 말하는 데이터 리터러시]
- 1.1 데이터 리터러시란? 012
- 1.2 기업 및 단체의 데이터 분석 활용 사례 026
[2장 | 필요한 데이터, 어디서 찾고 어떻게 불러올까?]
- 2.1 누구나 사용하는 공공데이터 활용하기 032
- 2.2 데이터 크롤링으로 웹페이지 데이터 수집하기 043
- 2.3 API로 빅데이터를 손쉽게 불러오기 047
[3장 | 엑셀 파워 쿼리를 이용하여 데이터 가공하기]
- 3.1 분석보다 중요한 데이터 전처리 060
- 3.2 열 분할 및 텍스트 추출하여 데이터 통합하기 064
- 3.3 서로 다른 파일에 있는 시트 통합하기 078
- 3.4 조건 열 기능 활용하여 여러 범위 데이터 통합하기 087
- 3.5 잘못된 구조를 열 방향 누적 데이터로 변경하기 095
[4장 | 엑셀로 이해하는 기술 통계]
- 4.1 데이터 분석을 위한 통계 110
- 4.2 엑셀로 기술 통계 측정하기 122
- 4.3 문제 해결을 위한 통계적 추론 이해하기 131
[5장 | 데이터를 비교하고 유의미한 차이를 알아내는 기술]
- 5.1평균의 유의미한 차이를 검정하는 Z 검정, T 검정 138
- 5.2 세 집단 이상의 표본을 비교하는 분산 분석 157
- 5.3 특성이 다른 데이터를 비교하는 정규화와 표준화 178
[6장 | 변수의 관계를 찾는 상관 분석과 회귀 분석]
- 6.1 공공데이터를 통한 상관 분석의 이해 198
- 6.2 변수로 다른 변수를 추정하는 회귀 분석 211
- 6.3 단순 회귀 분석 검증을 위한 T 검정과 F 검정 222
- 6.4 독립 변수가 둘 이상인 다중 회귀 분석 231
- 6.5 다중 회귀 분석 검증을 위한 T 검정, F 검정 239
[7장 | 탐색적 데이터 분석을 위한 시각화]
- 7.1 탐색적 데이터 분석 248
- 7.2 데이터를 위한 차트 추가하기 254

감상

추천 대상 : 데이터 분석을 처음 접하거나, 분석 도구에 대한 장벽 없이 바로 데이터 분석을 시작해 보고 싶으신 분들
좀 아쉬우실지도 : 더 깊이 있는 데이터 분석에 대해 공부해 보고 싶으신 분들

늘 믿고 보는 IT도서 출판사인 제이펍에서 또 신간이 나왔더라구요!

저도 데이터 분석 분야에 관심을 갖고, 현재 관련된 분야에 종사하고 있다보니 아래의 다이어그램을 지겹도록 접할 기회가 많은데요. 실제로도 데이터 분석 분야에 대해 이 그림만큼 잘 요약해주고 있는 그림이 아직까지는 없다 생각해서 또 가져와 보았어요.

데이터 분석의 3요소 (출처 : https://international.binus.ac.id/computer-science/2020/10/28/data-science-ingredients-explain-with-drew-conway-diagram/)

그래서 그런지 데이터 분석 분야의 책 또한

데이터 분석의 이론적 기반이 되는 수학, 통계적 원리를 설명해주는 책, 데이터 분석 관련 비지니스를 설명해주는 책, 그리고 python이나 R, SQL, 태블로와 같이 데이터 분석을 위한 도구를 설명해주는 책으로 나눌 수 있어요.

이 책은 그중에서도 아래 다이어 그램으로 치면 붉은색 원과 초록색 원이 겹치는 부분(윗쪽 가운데)에 해당하는 부분을 다루고 있다고 생각되요! 즉, 데이터 분석의 기초가 되는 통계적 지식과 데이터 분석을 실제로 수행함에 있어 필요한 도구 사용방법을 알려주고 있습니다.

책의 구성을 살펴보면 크게 데이터를 공공 데이터 포털 사이트 등에서 찾고, 직접 가져오기 번거로우므로 API나 엑셀의 파워쿼리 기능을 활용해서 조금 더 편리하게 데이터를 가져오는 방법 그리고, 데이터의 특성을 파악하기 위한 기술 통계, 데이터를 비교하고 유의미한 차이를 알아내는 기술인 Z & T검정과 분산분석, 정규화/표준화, 서로 다른 변수의 관계를 찾는 상관 분석과 회귀 분석(단순 회귀 & 다중 회귀 분석 그리고, 다중 회귀 분석 검증을 위한 T 검정, F 검정), 마지막으로 탐색적 데이터 분석을 위한 시각화 순서로 이루어져 있습니다.

그리고 각 챕터는

1. 이론적 배경을 아래와 같이 도표나 예시를 들어 설명해주는 부분