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엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학
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319쪽 | | 182*236*27mm
ISBN-10 : 1162241535
ISBN-13 : 9791162241530
엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학 중고
저자 우와후지 이치로우 | 역자 진솔 | 출판사 한빛미디어
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2019년 3월 4일 출간
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27 중고상품이어서 사용한 흔적이 있는지 알았는데 그냥 완전 새책이네요? 서점은 전부 재고가 없었는데 배송도 이틀만에 도착해서 완전 좋습니다! 5점 만점에 5점 eved*** 2019.11.19
26 거의 새책급이네요. 5점 만점에 5점 dmswo0*** 2019.11.14
25 좋습니다 책상태도 좋아요 5점 만점에 5점 77ka*** 2019.11.12
24 감솨합니다^^ 고맙습니다~!! 5점 만점에 5점 cmw1*** 2019.11.09

이 책의 시리즈

책 소개

상품구성 목록
상품구성 목록

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

저자소개

저자 : 우와후지 이치로우
현재 시즈오카 대학 인문사회학부 교수

저자 : 니시카와 히로아키
현재 시즈오카 현립 대학 간호학부 교수. 보건학 박사

저자 : 아사쿠라 마사미
현재 주식회사 비디오 리서치 수학통계부

저자 : 모리모토 에이이치
현재 주식회사 비디오 리서치 수학통계부

역자 : 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.

목차

시작하며
옮긴이의 말
감수자의 말

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 08 추측과 판단
__8.1 측정값과 오차
__8.2 대표값의 추정
____평균값 추정
____분산 추정
____비율 추정
__8.3 검정 순서
[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]

책 속으로

출판사 서평

[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...

[출판사서평 더 보기]

[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 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!

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책 속 한 문장

회원리뷰

  • - 제목에 충실한 데이터 과학 입문서 - 기획/운영 업무를 시작하면서 마케팅도 살짝 발을 담그게 되었습니다. 그러다보니 ...

    - 제목에 충실한 데이터 과학 입문서 -

    엑셀만알아도할수있는데이터과학.jpg

    기획/운영 업무를 시작하면서 마케팅도 살짝 발을 담그게 되었습니다. 그러다보니 데이터 관리, 데이터 분석에 관심이 높아지고 있는 중에 도서를 읽어볼 수 있는 기회가 생겼습니다.

     

    결론부터 말씀드리면 이 책은 데이터 과학에 관심이 있으나 데이터 과학이 무엇인지, 어떻게 하는 것인지 전혀 모르는 분들에게 뼈대를 잡아주는 책입니다. 아주 간단하게 데이터에 관한 용어를 소상히 설명하고, 이 용어를 어떻게 받아들일 수 있는지에 대한 팁까지 곁들입니다. 물론 원서가 일본 책이라 잘 모르는 고유명사가 등장하는 데이터가 종종 있긴 하지만 불편한 정도는 아닙니다. 책의 장단점은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.


    (장점)
    1. 디자인: 개인적으로 좋아하는 디자인입니다. 번잡하지 않은 깔끔함을 가지고 있는 책입니다. 구성 또한 저자가 얘기해주는 듯한 팁은 사람 캐릭터와 함께 말풍선으로 처리하고, 눈여겨봐야 할 용어에 하이라이팅이 잘 되어 있습니다.

    2. 친절한 설명: 정말 초보자를 대상으로 한다는 걸 쉽게 알 수 있을 정도로 친절한 책입니다. 엑셀을 몰라도 데이터과학을 시작하는데 있어서 필요한 부분만 친절하게 설명해주며, 공부할 내용에 대한 프리뷰, 해당 장을 공부하면서 생각해보아야 할 주제, 직접 해보는 실습에서의 설명으로 구성 또한 읽기 편합니다. 제가 가장 좋아하는 파트는 '이 장의 핵심정리'인데, 만약 데이터과학을 공부하는데 있어서 시간이 부족하다면 이 파트를 읽어보며 더 자세히 알고 싶은 건 본문을 읽는 방식을 채택해도 좋을 듯 합니다.

     

    (단점)

    1. 디자인: 캡쳐로 삽입된 엑셀표가 조금 산만합니다. 이미지가 깨지는 듯한 느낌이 들 정도입니다.

    2. 부록: 해답과 부록 부분이 따로 분리되었으면 좋겠습니다. 보기 불편합니다.

     

    데이터 과학에 대한 개념이 잡힌 분들이라면 굳이 읽을 이유는 없습니다. 그러나 입문자와 초보자에게는 데이터 과학의 뼈대를 잡기에 좋은 책이라 생각합니다. 물론 데이터 과학을 위해 R, 파이썬으로 시작하고 싶은 분들이라면 크게 읽을 이유 없다고 생각하실 수 있지만, 엑셀 내용을 제외하고라도 개념 자체가 충만한 책이기에 나쁘지 않을 것 같습니다.

     

  • 『엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학』, 우와후지 이치로우 외 지음, 진솔 옮김, 한빛미디어, 2019별자리는 ...

    『엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학』, 우와후지 이치로우 외 지음, 진솔 옮김, 한빛미디어, 2019

    별자리는 아는 만큼 보인다고 한다. 쏟아질 것 같은 무수한 별들 사이에서 별과 별이 선으로이어져 우리가 알고 있는 별자리 형태로 보이길 기대해 보지만, 까만하늘에 촘촘히 박힌 무수한 점들로 밖에 보이지 않는 경우가 대부분이다. 그러나 별자리를 알고 찾는 연습을 하다보면 어느 순간에는 자연스럽게 선과 선이 이어져 별자리를 쉽게 찾을 수 있게 된다.

    데이터 분석도 이와 마찬가지라는 생각이 든다. 데이터라는 무수한 별들 중에서 유의미한 데이터를 찾기 위해서는 우선 이를 이해하고 분석할 수 있는 능력이 필요할 듯 하다. 분석할 수 없다면 한낱 무의미한 숫자에 불과할 것이다.

    올해로 직장생활 16년차. 업무 시간의 대부분을 엑셀과 씨름하며 지낸다. 엑셀 데이터의 바다 속에서 허우적 대고, 그 숫자들 사이에서 뭔가 새로운 의미가 있지 않을까 싶어 눈이 빠져라 들여다 보기도 하지만, 결국 내게 주어진 제한된 시간과 데이터 분석에 대한 이해의 한계로 인해 마음을 접거나 다른 업무에 밀려 후일로 미루는 경우가 대부분이었다.

       그래도 이 많은 데이터 중에서 유의미한 정보가 없을까 싶어 분석 스킬을 높이기 위해 엑셀 함수 책도 사서 읽어봤지만, 함수에 대한 이해도가 높아진다고 해서 결과값에 대한 해석, 분석의 이해도가 높아지는 건 아니었다.
     
    그래서 다시 통계학에 대한 이해도를 높이고자 통계학, 정보분석 관련 책을 사서 읽었으나, 이번에는 이를 엑셀에 어떻게 적용하면 될지 쉽게 연결되지 않아 애를 먹었다.

    또 최근에는 파이썬을 이용한 인공지능 알고리즘으로 데이터를 쉽게 분석할 수 있다고 하여 파이썬에도 도전하였으나, 여전히 데이터 분석에 대한 낮은 이해도라는 장벽으로 손을 놓아야 했었다.
     
    그래서 좀 더 쉽게 엑셀 함수를 이용해서 통계학 기반의 데이터 분석기법을 설명해주고, 이를 실습할 수 있는 책이 있었으면 좋겠다는 생각을 하고 엑셀 함수 책과 통계학 책을 접었는데, 드디어 이 둘을 함께 할 수 있는 책, 『엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학』을 만났다.

    데이터 분석 3단계(데이터 수집&검토,데이터 집계&분석, 데이터 시각화&응용) 전반에 대해 정리가 되어있어, 데이터 분석에 대해 전반적으로 이해하는 데 도움이 되었다. 데이터 분석에 대한 이론적 설명과 함께 엑셀 실습 과제를 따라하며 데이터 분석에 대한 이해도를 높일 수 있어 좋았다.

    한 번 읽고 따라했다고 해서 완벽히 이해하는 수준은 되지 않았다. 한 번의 실습으로 바로 체화가 되어 업무에 바로 적용하기에는 무리가 따랐지만, 반복적인 실습과 응용을 통해 이해의 수준을 높인다면, 엑셀의 바다 속에서 유의미한 진주 같은 정보를 캐낼 수 있을 것 같다는 자신감이 생겼다.

    입문용 수준은 아니어서 엑셀 함수에 대한 이해나 통계학에 대한 이해가 낮다면 다른 책들을 먼저 읽거나, 함께 보는 방법을 권한다

     

     

  • 책 리뷰 | sa**enan | 2019.04.14 | 5점 만점에 4점 | 추천:0
    이 책은 엑셀만 알아도 할수 있는 과학은 아니다 하지만 이책을 정독을 하면 큰도움이 될거라고 의심치 않는다. ...

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    이 책은 엑셀만 알아도 할수 있는 과학은 아니다 하지만 이책을 정독을 하면 큰도움이 될거라고 의심치 않는다.

     

    그 이유는 데이터 수집뿐만 분석까지 하나하나 설명을 하고있다.  어떻게 하면 에러없이 데이터를 가공을 손수 손으로 할때 실수를 방지했는지 어떻게 분석을 할지 특이 이 분석부분이 하이라이트라고 볼수 있는게 제가 분석책을 본게 거의 없어서 그럴수도 있어도 큰그림을 잘 설명한 책은 본적이 없었다. 

  •   ...

     

    한빛미디어의 독자 리뷰를 다시 하기로 했다.


    <나는 리뷰어다> 여러 책을 선택하고 그중에서 한권이 집에 오는 형태인데,

    데이터 과학 관련 책이 있어서 선택하게 되었다.


    아무래도  프로그래머나 통계를 전공한 사람이 아니면, R이나 SPSS, SAS를 다루기가 쉽지 않다.


    하물며 파이썬은 허들이 너무 높다.


    액세스도 DB라고 생각하는 나로서는, 엑셀도 충분히 훌륭한 도구라고 생각한다.



    2019-04-09 08.50.16.jpg


    이번에 리뷰하는 책은 [엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학] 이라는 번역서 이다.



    이 책은 통계 내용도 포함되어 있는데, 일본 책 특성상 통계 이전에 기초 수학도 함께 다루고 있어서 쉽게 볼 수 있다.



    표본에 대한 개념, 회귀분석 등에 대한 통계에 대한 부분과,

    데이터 검증 방법, 공공데이터 활용 등 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 요소들도 많기에 많은 도움이 될 것이라고 생각된다.


    그리고 엑셀 화면을 직접 캡쳐해서 구성했기에 입문자도 쉽게 따라 할 수 있도록 되어있다.



    2019-04-09 08.46.11.jpg


    다만, 엑셀로 다루는 통계 중에 아마 가장 일반적인 것이 피벗테이블인데, 할당된 분량이 적어서 좀 아쉽다.

    그리고 예제 파일도 함께 포함을 했더라면 더 좋지 않았을까 생각이 든다.



     

  • 자료를 분석하는 데는 프로그램이 필요하다. 데이터를 처음으로 마주하고 분석해야 하는 이에게는 버거운 ...

    자료를 분석하는 데는 프로그램이 필요하다. 데이터를 처음으로 마주하고 분석해야 하는 이에게는 버거운 일이다. 프로그램을 잘 다루면 부담이 없겠으나, 데이터라는 게 그리 만만하지가 않다. 특히나 기본 데이터는 이걸 어떻게 사용해야 하는지 그 자체를 보면 난감하다.

     

    <엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학>은 로데이터(raw data)를 원하는 결과로 도출하는 데 필요한 과정을 엑셀로 설명한다. 가장 기초적인 사칙연산부터 함수, 분석에 대해서 차례차례 알려준다. 쉽게 설명한 책은 아니다. 차근차근 읽으며 직접 해보고 따라가야 하는 교과서에 가까운 책이다. 

     

    <엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학>에서 데이터 분석의 단계를 이렇게 설명한다. 1단계는 데이터 수집과 검토, 2단계는 데이터 집계와 분석 마지막으로 3단계는 데이터 시각화 및 응용이다. 뭘 알아야 데이터를 수집할 때 필요한 정보를 구할 수 있으니 이 데이터를 어떻게 사용할지 궁리해야 한다. 그다음에야 데이터를 모아서 가치 있는 결과로 도출할 수 있다고 말하며 예시를 계속 보여준다. 그리고 마지막으로 같은 데이터도 이왕이면 깔끔하게 시각적으로 이해하는 데 도움이 되도록 하는지 설명한다. 

     

    엑셀 관련 책을 보면 엑셀의 기본부터 설명한다. <엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학>은 데이터를 다루는데 필요한 정보 예를 들어 정보 값을 찾아내는 데 공공의 정보를 필수 예제로 연습하도록 한다. 이 부분이 꽤 괜찮다.

     

    통계나 분석에 대한 사전 지식이 없더라도 그리 부담되지 않는 수준에서 데이터를 다룰 수 있도록 한다. 데이터를 분석해야 하는 일을 맡았는데 어떤 체계로 시작을 해야 하는지 모르겠다면, 혹은 알고는 있으나 아리송하다면 <엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학>을 보면 정리가 될 것이다. 

     

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