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| 245 | 0 0 | ▼a 엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학 : ▼b 데이터 수집부터 분석, 문제 해결까지! / ▼d 우와후지 이치로우 [외]지음 ; ▼e 진솔 옮김 |
| 246 | 1 9 | ▼a デ-タサイエンス入門 : ▼b Excelで学ぶ統計デ-タの見方ㆍ使い方ㆍ集め方 |
| 246 | 3 | ▼a Dēta saiensu nyūmon : ▼b ekuseru de manabu tōkei dēta no mikata tsukaikata atsumekata |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 한빛미디어, ▼c 2019 | |
| 300 | ▼a 319 p. : ▼b 삽화, 도표 ; ▼c 24 cm | |
| 500 | ▼a 색인수록 | |
| 500 | ▼a 부록: 1. 건강 조사 데이터, 2. 식사 교육 데이터, 3. 공적 통계 데이터 | |
| 500 | ▼a 공저자: 니시카와 히로아키(西川浩昭), 아사쿠라 마사미(朝倉真粧美), 모리모토 에이이치(森本栄一) | |
| 700 | 1 | ▼a 上藤一郎, ▼d 1960-, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 西川浩昭, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 朝倉真粧美, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 森本栄一, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 진솔, ▼e 역 |
| 900 | 1 0 | ▼a 우와후지 이치로우, ▼e 저 |
| 900 | 1 0 | ▼a Uwafuji, Ichirō, ▼e 저 |
| 900 | 1 0 | ▼a 니시카와 히로아키, ▼e 저 |
| 900 | 1 0 | ▼a Nishikawa, Hiroaki, ▼e 저 |
| 900 | 1 0 | ▼a 아사쿠라 마사미, ▼e 저 |
| 900 | 1 0 | ▼a Asakura, Masami, ▼e 저 |
| 900 | 1 0 | ▼a 모리모토 에이이치, ▼e 저 |
| 900 | 1 0 | ▼a Morimoto, Eiichi, ▼e 저 |
| 945 | ▼a KLPA |
Holdings Information
| No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ | Call Number 519.50285 2019z2 | Accession No. 121248260 | Availability In loan | Due Date 2023-04-05 | Make a Reservation Available for Reserve | Service |
Contents information
Book Introduction
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.
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!
Information Provided By: :
Author Introduction
우와후지 이치로우(지은이)
현재 시즈오카 대학 인문사회학부 교수
니시카와 히로아키(지은이)
현재 시즈오카 현립 대학 간호학부 교수. 보건학 박사
아사쿠라 마사미(지은이)
현재 주식회사 비디오 리서치 수학통계부
모리모토 에이이치(지은이)
현재 주식회사 비디오 리서치 수학통계부
진솔(옮긴이)
넥슨 인텔리전스랩스에서 재직 중인 프로그래머 겸 번역가. 일본 유학 후 기획자를 거쳐 서버 프로그래머로 커리어를 시작했으며, 현재는 프런트엔드와 백엔드를 오가며 디지털 잡부를 자칭하고 있다
Table of Contents
목차 시작하며 = 4 옮긴이의 말 = 6 감수자의 말 = 7 CHAPTER 01 데이터 과학을 시작하기 전에 1.1 다양한 데이터 = 21 개별 데이터와 집계 데이터 = 21 양적 자료와 질적 자료 = 23 1.2 통계적 방법과 변수 = 26 변수와 데이터 = 26 확률변수 = 27 1.3 엑셀을 이용한 데이터 과학 = 29 셀과 셀 주소 = 29 기본적인 계산 = 30 함수를 사용하는 방법 = 32 자주 사용하는 함수 = 33 이 장의 핵심 정리 = 37 CHAPTER 02 데이터 모으기 2.1 데이터를 만드는 방법 = 44 조사 대상 정하기 = 44 조사 방법 고르기 = 44 표본 고르기 = 45 2.2 데이터를 모으는 방법 = 48 질문을 만드는 방법 = 48 선택지를 만드는 방법 = 49 기존 자료를 사용해서 데이터를 모으는 방법 = 52 2.3 데이터를 변환하는 방법 = 53 설문조사 조사표 점검 = 53 데이터 입력 = 53 입력 데이터의 확인 = 54 이 장의 핵심 정리 = 58 CHAPTER 03 데이터 정리하기 3.1 표본과 모수 = 64 표본이란? = 64 모수란? = 66 표본과 모수의 관계 = 68 3.2 데이터와 척도 = 69 질적 자료 = 69 양적 자료 = 70 3.3 데이터의 분포 = 72 생활 습관에 관한 설문 데이터 분포 = 72 행정구역별 건강ㆍ의료 관련 데이터 분포 = 74 이 장의 핵심 정리 = 76 CHAPTER 04 집계는 어떻게 하지? 4.1 데이터는 어떻게 입력하지? = 81 데이터 입력 = 81 응답 내용 = 81 주의해야 할 점 = 83 4.2 전체 집계는 어떻게 하지? = 85 질적 자료 집계 = 85 양적 자료 집계 = 87 이 장의 핵심 정리 = 93 CHAPTER 05 교차표 만들기 5.1 교차표 작성 방법 = 99 5.2 피벗 테이블 만드는 방법 = 103 5.3 단일 응답의 교차 집계 = 107 5.4 복수 응답의 교차 집계 = 108 5.5 설문의 교차 집계 = 111 이 장의 핵심 정리 = 114 CHAPTER 06 통계 그래프 만드는 방법 6.1 통계 그래프의 종류와 특징 = 119 원 그래프 = 119 띠 그래프 = 120 막대 그래프 = 120 꺾은선 그래프 = 121 산포도 = 122 레이더 차트 = 123 상자 수염 그림 = 124 6.2 통계 그래프 작성의 기본 = 127 엑셀에서 통계 그래프 만드는 방법 = 127 전체 집계, 교차 집계 엑셀 그래프 만들기 = 130 이 장의 핵심 정리 = 136 CHAPTER 07 통계학의 기초 7.1 크기의 대표값(위치 모수) = 141 평균값과 산출 방법 = 141 중앙값과 산출 방법 = 145 최빈값과 산출 방법 = 145 평균값, 중앙값, 최빈값의 비교 = 148 7.2 산포도의 대표값 = 149 표본분산 구하기 = 150 표본표준편차 구하기 = 153 사분위범위 구하기 = 153 표준편차 비교하기 = 156 변화율 = 158 분석 도구 사용 = 158 이 장의 핵심 정리 = 164 CHAPTER 08 추측과 판단 8.1 측정값과 오차 = 168 8.2 대표값의 추정 = 169 평균값 추정 = 170 분산 추정 = 175 비율 추정 = 178 8.3 검정 순서 = 181 이 장의 핵심 정리 = 186 CHAPTER 09 평균값 비교하기 9.1 두 집단의 평균 차이 검정 = 190 9.2 두 집단의 평균 차이 검정 예시 = 193 9.3 대응표본 평균 차이 검정 = 195 9.4 집단이 셋 이상인 경우의 평균 차이 검정 = 198 9.5 집단이 셋 이상인 경우의 평균 차이 검정 예시 = 200 9.6 분석 도구를 이용한 일원배치 분산분석 = 204 이 장의 핵심 정리 = 207 CHAPTER 10 질적 자료 분석 10.1 연관성 측정하기 = 213 어느 정도 연관이 있는지 측정하는 지표 = 213 2×2 교차표의 경우 = 214 분류 항목이 2개 이상인 교차표의 경우 = 216 10.2 연관성 판단하기 = 218 연관이 있는지 없는지 알아내는 방법 = 218 검정 절차 = 218 10.3 데이터가 적을 때의 대응 방법 = 224 이 장의 핵심 정리 = 228 CHAPTER 11 양적 자료 분석 11.1 상관의 정도를 측정하는 상관계수 = 234 상관관계의 정도 = 234 상관계수 계산하기 = 235 상관계수 읽는 방법 = 237 상관 행렬 계산하기 = 238 11.2 데이터로부터 예측하는 회귀 분석 = 241 회귀 분석이란? = 241 회귀 분석 계산하기 = 242 11.3 여러 요인을 분석하는 다중 회귀 모델 = 246 이 장의 핵심 정리 = 251 CHAPTER 12 공공 데이터 사용하기 12.1 출생 관련 공공 데이터 = 258 출생아 수와 조출생률 = 258 합계 출산율 = 263 12.2 사망 관련 공공 데이터 = 268 사망자 수와 조사망률 = 268 연령 표준화 사망률 = 270 이 장의 핵심 정리 = 274 CHAPTER 13 데이터 과학에서 실제로 발생하는 문제 13.1 표본 크기 정하기 = 280 모집단의 크기가 무한할 경우 = 280 모집단의 크기가 유한할 경우 = 282 13.2 이상치 찾아내기 = 284 변수가 하나일 경우 = 284 변수가 여러 개일 경우 = 286 13.3 빠진 데이터 보정하기 = 288 이 장의 핵심 정리 = 291
