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| 100 | 1 | ▼a 김형수 |
| 245 | 2 0 | ▼a (Step by step) 파이썬 비즈니스 통계분석 / ▼d 김형수 저 |
| 250 | ▼a 2판(개정판) | |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 프레딕스, ▼c 2021 | |
| 300 | ▼a 382 p. : ▼b 삽화, 도표 ; ▼c 24 cm | |
| 945 | ▼a KLPA |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 519.5024658 2021z1 | 등록번호 121258772 | 도서상태 대출중 | 반납예정일 2022-05-27 | 예약 | 서비스 |
| No. 2 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 519.5024658 2021z1 | 등록번호 521006688 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
책소개
파이썬을 전혀 모르는 사람도 단계적으로 (step by step) 따라하다 보면 파이썬 기반의 통계분석을 용이하게 다룰 수 있도록 도와주는 이론서이자 실무 지침서다. 또한, 국내 빅 데이터 분석 및 데이터 사이언스 관련 자격증의 통계영역에 대한 대부분의 출제범위가 포함되어 있어 빅 데이터 분석 자격증을 준비하는 분들에게도 좋은 가이드라인이 된다.
빅 데이터 분석 자격증 통계분야 학습서
본서는 파이썬을 전혀 모르는 사람도, 프로그래밍을 전혀 해보지 않은 사람도 단계적으로 (step by step) 따라하다 보면 파이썬 기반의 통계분석을 용이하게 다룰 수 있도록 도와주는 이론서이자 실무 지침서입니다. 또한, 국내 빅 데이터 분석 및 데이터 사이언스 관련 자격증의 통계영역에 대한 대부분의 출제범위가 포함되어 있어 빅 데이터 분석 자격증을 준비하는 분들에게도 좋은 가이드라인이 됩니다. 이 책의 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 통계분석기법을 비즈니스에 적용하기 위한 관점에서 꼭 필요한 이론만을 추출하여 정리하였습니다.
- 단순 기술통계부터 다변량 고급통계, 비모수 통계기법 등 비즈니스 분야에 가장 많이 사용되는 대부분의 통계분석 기법들을 다루었습니다.
- 책에서 다루는 모든 이론에 대해 100% 파이썬 실습을 제공합니다.
- 모든 파이썬 코드에 대한 상세하고 친절한 설명을 제공합니다.
- 모든 실습 주제는 현실적인 비즈니스 문제에 초점을 맞추었습니다.
- 실습용 데이터는 기업의 실제 마케팅 및 CRM 데이터를 기반으로 추출되었습니다.
정보제공 :
저자소개
김형수(지은이)
KAIST에서 CRM 전공으로 경영공학박사 학위를 받고, 2009년부터 한성대학교 공과대학 산업경영공학부 교수로 재직하고 있다. 대학에서 CRM디지털마케팅 부전공 프로그램의 책임교수를 맡고 있으며, 산학협력 벤처기업인 고객경영기술원의 최고연구개발책임자 겸 원장을 맡고있다. 제8대 한국CRM협회장을 역임한 그는 2011년 Nova Science 선정 글로벌 CRM 전문가 8인에 선정되었고, 세계 3대 인명사전인 Marquis’ Whos’ Who에 4년 연속 등재되었다. 20여년간 70여개 기업의 CRM 전략 및 고객 빅 데이터 분석 관련 프로젝트를 진행해왔으며, 2018년에는 CRM 부문으로 Albert Nelson 평생공로상을 받았다. SSCI와 SCI 해외저널 10여편과 KCI 등재 저널 20여편의 연구논문을 게재했으며, CRM과 데이터분석 분야 14권의 저서를 집필하였다.
목차
chaper 01 마케팅과학을 위한 통계분석 1.1 마케팅의 변화 1.2 마케팅과 통계 1.3 마케팅을 위한 통계분석 기법 [1] 기초 통계분석 기법 [2] 인과관계 분석기법 [3] 기타 다변량 통계분석 기법 1.4 통계분석을 활용한 문제해결 과정 [1] 문제파악 및 가설 수립 [2] 유의수준 및 임계치 설정 [3] 분석 및 검정 통계량 산출 [4] 결과 해석 및 가설 검증 chapter 02 확률통계개론 2.1 확률기초이론 [1] 확률 [2] 확률변수와 확률분포 2.2 통계기초이론 [1] 통계학 [2] 추정 [3] 가설검정 chapter 03 파이썬 기초 3.1 파이썬 소개 [1] 왜 파이썬인가? [2] Anaconda python 실습 환경 구축 3.2 파이썬 프로그램 기초 [1] 파이썬의 자료형 [2] 파이썬 제어문 3.3 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 [1] 통계분석을 위한 라이브러리 [2] Numpy [3] Pandas chapter 04 데이터 전처리 및 기초분석 4.1 분석을 위한 데이터 준비 [1] 실습용 데이터 다운로드 [2] 분석 데이터 설명 [3] 데이터 불러오기 4.2 데이터 전처리 및 파생변수 생성 [1] 데이터 전처리 [2] 파생변수의 생성 4.3 유용한 통계 그래프 [1] 히스토그램 [2] 산점도 [3] 파이차트 [4] 상자그림 chapter 05 기술통계분석 5.1 평균, 분산, 표준편차 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 5.2 왜도와 첨도 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 5.3 기타 기술통계량 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 06 t-검정 6.1 t-검정 기초 6.2 일표본 t-검정 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 6.3 독립표본 t-검정 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 6.4 쌍체표본 t-검정 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 07 상관관계 분석 7.1 수치형 변수의 상관관계 분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 7.2 편(부분) 상관관계 분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 7.3 순서형 변수의 상관관계 분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 7.4 정준상관분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 08 범주형 데이터 분석 8.1 적합도 검정 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 8.2 독립성 검정 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 8.3 동질성 검정 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 09 신뢰성 분석 9.1 신뢰성과 타당성 [1] 측정오차 [2] 신뢰성 [3] 타당성 9.2 내적일관성 분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 10 분산분석 10.1 분산분석 기초 [1] 분산분석의 종류 10.2 일원분산분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 10.3 이원분산분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 10.4 다변량분산분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 10.5 공분산분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 11 회귀분석 11.1 회귀분석 기초 11.2 단순회귀분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 11.3 다중회귀분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 11.4 더미변수를 이용한 회귀분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 12 요인 분석 12.1 요인분석 기초 [1] 요인추출방법 [2] 요인 분석의 주요지표 [3] 요인의 회전 [4] 요인분석의 유형 12.2 탐색적 요인분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 13 분류예측분석 13.1 분류예측분석 기초 13.2 선형판별분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 13.3 로지스틱 회귀분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 14 군집분석 14.1 군집분석 기초 14.2 계층적 군집분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 14.3 비계층적 군집분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chaper 15 포지셔닝 분석 15.1 포지셔닝 분석 기초 15.2 다차원 척도법 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 15.3 상응분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 16 컨조인트 분석 16.1 개념 및 주요 이론 16.2 컨조인트 분석을 위한 조사 및 분석 과정 16.3 시장점유율 예측 16.4 분석 및 해석 chapter 17 비모수 통계분석 17.1 비모수 통계분석 기초 17.2 적합도 검정 [1] RUN 검정 [2] Kolmogorov-Smirnov 검정 (단일표본) 17.3 동질성 검정 [1] Wilcoxon 부호-순위 검정 [2] Mann-Whitney U 검정 [3] Kruskal-Wallis H 검정 [4] Friedman 검정 17.4 상관성 검정 [1] Kendall 서열상관 분석